Databricks คืออะไร แนวทางการใช้งานเบื้องต้นเป็นอย่างไร

Databricks แพลตฟอร์มบริการด้านข้อมูล แนะนำองค์ประกอบของ Databricks เรียนรู้ประโยชน์ของ Azure Databricks พร้อมดูแนวทางการประยุกต์ใช้ในธุรกิจ

Databricks คือแพลตฟอร์มและบริการเกี่ยวกับข้อมูล ที่ทำงานบนคลาวด์ ซึ่งตัว Databricks ตอบโจทย์ทั้งการทำงานที่เกี่ยวกับข้อมูลในรูปแบบ Data Analytics, Data Science รวมไปถึง Data Engineering ที่ซับซ้อนได้อย่างสะดวกผนวกเข้ากับตัว Cloud ที่มีความนิยมในการใช้งาน โดยเบื้องต้น Databrick จะมีหน้าที่จัดการข้อมูล วิเคราะห์ แสดงผล นำข้อมูลไปทดสอบเพื่อการประเมิน ผ่านฐานข้อมูลขนาดใหญ่ได้ยืดหยุ่น และแม่นยำ

Databricks เบื้องต้น คือระบบจัดการข้อมูลอัจฉริยะ ทำงานร่วมบน Apache Spark, Delta Lake และ Source Project อื่น ๆ เน้นการจัดการและช่วยเหลือด้าน ข้อมูล, Machine Learning และ AI และมีการหยิบเอา Databricks มาทำงานในองค์กรขนาดใหญ่ บริษัทชั้นนำต่าง ๆ ทั่วโลกนิยมนำ Databricks มาใช้ เพราะมีทั้งความรวดเร็ว ลดทรัพยากรบุคคล และทำงานร่วมกับระบบต่าง ๆ ได้มากมาย ตัว Databricks ก็มีการพัฒนาขึ้นเรื่อย ๆ

---

วิธีการทำงานของระบบ Databricks

เหตุผลที่องค์กร หรือบริษัทใหญ่ ๆ เลือกใช้งาน Databricks อันเนื่องมาจากระบบจะใช้การ Generative AI และ Data Lakehouse กับภาษาที่หลากหลายในองค์กร มาจัดการโครงสร้างได้รวดเร็ว ปรับแต่งรูปแบบการทำงานอัตโนมัติ เพื่อให้เข้ากันกับธุรกิจ ตอบสนองกับองค์กรณ์หรือโมเดลของบริษัทได้ทุกแบบ Databricks จะช่วยในการจัดการ code ที่แตกต่าง, Troobleshoot error และหาผลลัพธ์ของหรือข้อสรุปผลข้อมูลที่เราต้องการเพิ่มเติมดังนี้

• นำคลังข้อมูลใน ETL มาประมวลผล จัดการข้อมูลที่รวดเร็ว และแม่นยำ 
• มีความสามารถในการจัดระบบความปลอดภัยโดยใช้ Databrick เข้ามาช่วย, มีความเสถียร ทำงานตลอดเวลา และ สำรองข้อมูลทั้งระบบ 
• Databricks สามารถนำข้อมูลมาสร้าง Dashboard และการแสดงผลแบบ Data Visualizations
• ค้นหาข้อมูล, อธิบายข้อมูล จัดองค์ประกอบได้รวดเร็ว
• Databricks ช่วยในส่วนของ ML Modeling ช่วยนำข้อมูลมาเรียนรู้, ติดตามผลลัพธ์, ทำให้ตัว Machine Learning ใช้งานได้จริง
• มีส่วนช่วยในการเพิ่มขีดความสามารถของ Generative AI

---

ประโยชน์ของ Databricks

 

1. ประมวลผลการทำงานและประสานงานได้อย่างว่องไว

เรารู้ว่าฐานข้อมูลบน Cloud มีองค์ประกอบมากมาย ทั้งปัจจัยในการส่งผ่านข้อมูล เชื่อมกับข้อมูล และขนาดข้อมูลที่ใหญ่ และการแยกประเภทข้อมูลที่ทำได้ยาก Databricks คือตัวช่วยในการค้นหา, วิเคราะห์ และแสดงผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ นำ Data Source ต่าง ๆ มาผนวกและผสานกันได้ ทำให้การนำไปใช้งาน หรือวิเคราะห์ เป็นไปได้ง่าย ไม่ยุ่งยาก ลดข้อจำกัดที่ซับซ้อน และการคำนวณที่ล่าช้า ในแต่ละกระบวนการของข้อมูลขนาดใหญ่

2. ระบบมีการคุ้มกันหนาแน่น

หนึ่งในกระบวนการของ Data Fabric คือ Data Security และ Data Governance ที่เป็นการดูแลรักษาข้อมูล และคอยควบคุมข้อมูลตามนโยบาย Databricks จะช่วยป้องกันการสูญเสียข้อมูลขนาดใหญ่ในระบบ จัดเก็บข้อมูลและจัดการช่องโหว่ด้านความปลอดภัย ให้องค์กร ไม่ต้องเสียทรัพยากรในการจัดการ และป้องกันโดยใช่เหตุ รวมไปถึงความปลอดภัยจากการเรียกใช้ข้อมูลข้าม Cloud Provider ตัว Databricks ก็ยังควบคุมความปลอดภัยได้

3. มีรูปแบบข้อมูลให้เลือกใช้แบบครบวงจร

Databricks สามารถรองรับแพลตฟอร์มข้อมูลได้หลากหลาย และครอบคลุม Cloud ให้เชื่อมต่อใช้งานได้โดยไม่ติดปัญหาใด ๆ รวมไปถึงตัว Notebook ถึงแม้จะมีชนิดข้อมูล หรือภาษาเขียนต่างกัน Databricks ก็ผสานกันได้ไม่ว่าจะเป็น Scarla, SQL หรือ Python ที่นิยมใช้ในปัจจุบัน และไม่ว่าเราจะเป็นบริษัทและธุรกิจแบบไหน จัดการข้อมูลแบบใด Data Science, Data Analytics หรือแม้แต่ Data Engineer ก็รองรับรูปแบบทั้งหมด

4. ใช้งานง่ายและรวดเร็ว ในการดำเนิน

เนื่องจากตัว Databrick สามารถรองรับภาษาและเข้าถึงระบบ Cloud ได้หลากหลาย ถือเป็นสิ่งที่อำนวยความสะดวกแก่การวิเคราะห์ ประมวลผลไปใช้งานได้ นอกจากนี้ Feature Engineering คือการแปลงข้อมูล ตัว Databrick ก็ยืดหยุ่นในด้านการอ่านข้อมูลและแปลงให้ใช้งานได้ ซึ่งทั้งกระบวนการเชื่อมต่อ การนำไปวิเคราะห์ หรือการแสดงผลออกมา Databricks ทำงานได้คล่องตัวและรวดเร็ว ลดทรัพยากรได้เต็มประสิทธิภาพ

---

องค์ประกอบที่สำคัญของแพลตฟอร์ม Databricks 

Azure Databricks

Azure Databricks คือแพลตฟอร์ม Databricks ที่ใช้งานบน Microsoft Azure Cloud Services ที่เน้นการวิเคราะห์ข้อมูล กับ ML (Machine Learning) ที่เป็นการร่วมมือกันระหว่าง Microsoft และ Apache Spark ซึ่งตัว Azure Databricks จะเป็นแพลตฟอร์มภาพรวมที่เน้นการจัดการข้อมูลสตรีมมิ่งขนาดใหญ่ และใช้การจัดการแบบ Realtime ในการทำงานกันหลาย User ไม่ว่าจะเป็นการสร้าง Notebook และการใช้งาน Workspace อื่น ๆ ที่รองรับ

โดยเครื่องมือจำเพาะของตัว Microsoft Azure ที่ Azure Databricks รองรับ และให้ประสิทธิภาพสูงจะมีทั้ง Azure Cosmos DB, Azure Blob Storage, Azure Active Directory, และ Azure Data Lake Storage

Data Factory

องค์ประกอบของ Data Factory ใน Databricks มีไว้จัดการข้อมูลขนาดใหญ่ในองค์กร ทั้งการเคลื่อนย้าย ประมวลผลแบบ Cloud สร้าง Dataflow โดย Data Factory เป็นส่วนประกอบใน Microsoft Fabric คือแพลตฟอร์มโซลูชันที่มีไว้ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลในองค์กร และตัว Data Factory ก็เป็นเครื่องที่มี User Interface ที่ใช้งานง่าย ผสานข้อมูลได้สะดวก ทั้งการแปลงข้อมูล กำหนดเวลา จัดการข้อมูลแบบครบวงจร

Delta Lake

Delta Lake คือ Open Source Storage Layer ที่จัดเก็บข้อมูลหลากหลาย มีการจัดการทางธุรกรรมในการอัปเดตข้อมูล อัปเดตเวอร์ชัน ย้อนกลับเวอร์ชัน รวบรวมข้อมูลหลากหลาย Format ทั้ง unstructured data และ sturcture data Delta Lake ใน Databricks จะทำงานในรูปแบบ Data Layer มี ACID Transactions ในการทำธุรกรรมที่มีความปลอดภัยสูง โดย Data Layer ตัวนี้ทำงานบนคลาวด์ Data Lake Storage Gen2 Delta Lake 

Machine Learning

ตัวแปรสำคัญที่ทำให้การทำงานบน Databricks ได้ผลลัพธ์และความรวดเร็วในการใช้งานเชิงข้อมูลได้ ผ่านการเรียนรู้เชิงพฤติกรรม Machine Learning โดยรายละเอียดเกี่ยวกับการใช้งาน Databrick ในการทำงานร่วมกับ ML คือการเทรนโมเดลที่อ้างอิง และสอดคล้องจากตัว Databricks ทำให้การเทรนพัฒนาได้อย่างรวดเร็ว และเข้ากับองค์กรได้ใกล้เคียงมากขึ้น ทำให้เราได้การคาดการณ์ที่แม่นยำ ผลลัพธ์ที่ใกล้เคียง และนำเสนอแนวโน้มได้ตรงจุด

MLflow

Databricks มีองค์ประกอบในส่วนของ MLflow ที่เป็นแพลตฟอร์ม Open Source ช่วยเหลือตัว Machine Learning ด้วยการติดตามส่วนของ Parameter ผ่าน MLflow Tracking ในทุกการกระทำ ช่วยในการทำงานของ Machine Learning ด้วย MLflow Models ที่เข้าถึง Notebook คือตัว Workspace บน Data Brick ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยตัวช่วยการเรียนรู้ของ ML คือสิ่งที่ทำให้โมเดลเทรนนิงเรียนรู้ได้อย่างก้าวกระโดด

---

รูปแบบโปรแกรมที่ทำงานกับ Databricks ได้

• Workflow โปรแกรมจัดการไฟล์เอกสาร ทำการตรวจสอบและอนุมัติ จัดลำดับการดำเนินงานในองค์กร โดยโปรแกรมตัวนี้สามารถทำงานร่วมกันกับ Databricks ได้
• Unity Catalog ที่มีไว้สำหรับจัดระเบียบข้อมูล ดูแลและกำกับข้อมูลบน Databricks lakehouse
• Delta Live Tables หรือ DLT ที่เป็นเครื่องมือแพลตฟอร์ม Extract, Transform, Load (ETL) ใน Databrick เพื่อให้ง่ายต่อการใช้งาน
• Databricks SQL เครื่องมือเชิง Data Analytics ในการนำข้อมูลมาแสดงผลเป็น Dashboard และ Visualization 
• Photon Compute Clusters โปรแกรมที่เพิ่มความเร็วในการประมวลผลของ Databricks SQL 

---

ข้อแตกต่างระหว่าง Azure Databricks vs Databricks 

• เบื้องต้น ข้อแตกต่างที่เห็นได้ชัดคือ Databricks พัฒนามาจากผู้ก่อตั้ง Apache Spark และ Azure Databricks เป็นการพัฒนาร่วมกันระหว่าง Microsoft และ Databricks 
• Azure Databricks vs Databricks จากที่กล่าวไว้ข้างต้น ทำให้เราสามารถเปรียบเทียบได้เลยว่า ทั้ง 2 ตัวมีพื้นฐานเป็นแพลตฟอร์มตัวเดียวกัน แตกต่างที่ Azure Databricks จะใช้งานบนแพลตฟอร์ม Azure ของ Microsoft ได้ดีกว่าเท่านั้น
• หากมองว่า Databrick ตัวไหนดีกว่ากัน ทั้ง 2 ตัวแทบไม่ต่างกัน ขึ้นอยู่กับการเลือกใช้งาน โดยในปัจจุบันมีการใช้งานของทั้ง 2 ตัวที่ไม่แตกต่างกันมากนักทั่วโลก แสดงให้เห็นว่า บริษัทหรือองค์กร ต่างเลือกใช้ตามความเหมาะสม
• Azure Databricks เจาะจงการใช้งานที่มีประสิทธิภาพกับ Microsoft Azure ทั้ง Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage, Azure Active Directory, และ Azure Cosmos DB 

---

สรุป Databricks สิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจ

ในองค์กรขนาดใหญ่ในปัจจุบัน มีการเริ่มใช้ Databricks เพื่อจัดการข้อมูล และช่วยเหลือในการบริหารจัดการทรัพยากร ที่ทั้งรวดเร็ว ลดทรัพยากร และให้ผลลัพธ์ที่ตรงจุดได้มากขึ้น สำคัญคือการตัว Databricks ยืดหยุ่นและนำไปประยุกต์ใช้ได้หลากหลาย แล้วแต่บริบทของแต่ละบริษัท ทำให้ปฏิเสธไม่ได้เลย ที่เราจะต้องตามให้ทันโลกยุคใหม่ ที่มีทั้ง Machine Learning และการจัดการข้อมูลบน Cloud ที่ว่องไว และนำองค์กรสู่โลกยุคดิจิทัลอย่างแท้จริง