แนะนำ Databricks แพลตฟอร์มสายดาต้าตัวช่วยวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

ในยุคปัจจุบันที่องค์กรต่าง ๆ ให้ความสำคัญกับการนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์เพื่อสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับธุรกิจ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics) จึงกลายเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่ง อย่างไรก็ตาม การจัดการกับข้อมูลปริมาณมหาศาลนั้นเป็นเรื่องท้าทายสำหรับองค์กรไม่น้อย ด้วยข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐานและบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญ Databricks จึงเข้ามามีบทบาทสำคัญในการเป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลแบบครบวงจรที่ช่วยอำนวยความสะดวกให้แก่องค์กร

Databricks คืออะไร

Databricks คือบริการคลาวด์สำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ที่พัฒนาบนพื้นฐานของ Apache Spark ซึ่งเป็นเครื่องมือประมวลผลข้อมูลแบบกระจายที่ได้รับความนิยมสูงสุด แพลตฟอร์มนี้รวบรวมเครื่องมือต่าง ๆ ที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การดึงข้อมูล การทำความสะอาดข้อมูล การแปลงข้อมูล การเรียนรู้ด้วยเครื่องจักร และการนำเสนอข้อมูลไว้ด้วยกันได้อย่างครบถ้วน

ด้วยความสามารถในการรองรับภาษาการเขียนโปรแกรมหลากหลาย เช่น Python, R, Scala และ SQL ทำให้ Databricks สามารถตอบสนองความต้องการที่หลากหลายของนักวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล และนักพัฒนาได้อย่างครอบคลุม นอกจากนี้ ยังมีคุณสมบัติด้านความปลอดภัยและการบริหารจัดการที่ดี ช่วยให้องค์กรสามารถใช้งานได้อย่างมั่นใจและมีประสิทธิภาพ

องค์ประกอบของ Databricks

หลังจากที่ได้ทำความเข้าใจกันไปแล้วว่า Databricks คืออะไร ถัดไปเราจะมาดูกันว่าองค์ประกอบต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับ Databricks มีอะไรบ้าง

Azure Databricks

Azure Databricks คือบริการแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้ Apache Spark บนคราวด์ของ Microsoft Azure และมีพื้นที่ Notebooks ไว้สำหรับการเขียนโค้ด วิเคราะห์ข้อมูล และบริหารจัดการคลัสเตอร์ ทำให้เป็นเครื่องมือที่ช่วยในการพัฒนาและจัดการโมเดล Machine Learning ที่สามารถทำงานร่วมกับบริการอื่น ๆ ของ Azure ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Azure Synapse

Azure Synapse คือบริการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวมเอาสิ่งต่าง ๆ อย่าง Data Warehouse, Big Data Analytic และ Data Integration มารวมไว้ด้วยกัน ซึ่งสามารถรองรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

*Synapse Analytics รองรับ Spark และสามารถใช้งานร่วมกับ Databrick ได้

Azure Databricks SQL Analytics

Azure Databricks SQL Analytics เป็นฟังก์ชันเพิ่มเติมของ Azure Databricks ที่ช่วยให้สามารถใช้ SQL กับข้อมูล Databricks ได้โดยตรง ซึ่งรองรับการฟังก์ชันการทำงานของ SQL อย่าง JOINs, window functions และ subqueries เป็นต้น ทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกเก็บอยู่ใน Databricks ได้โดยตรง

AKS

Azure Kubernetes Services (AKS) เป็นบริการที่ใช้สำหรับจัดการ สร้าง และดูแลคลัสเตอร์ของ Kubernetes บน Azure ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่ถูกพัฒนาโดย Google และสามารถใช้งานร่วมกับ Databricks เพื่อใช้สำหรับจัดการปรับความสามารถของคลัสเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Apache Spark in Azure Synapse

Apache Spark in Azure Synapse คือการนำเอา Apache Spark มาใช้ภายใน Azure Synapse ซึ่งช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และทำ Machine Learning ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Data Factory

Data Factory เป็นบริการสำหรับการประมวลผลข้อมูลและการเคลื่อนย้ายข้อมูล (Data Movement) แบบ ETL (Extract, Transform, Load) ซึ่งสามารถทำงานได้ดีกับ Databricks ในการสร้าง Data Pipeline ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Delta Lake

Delta Lake เป็นระบบไฟล์แบบ Open source ที่เหมาะกับการทำ ACID transaction กับข้อมูล ซึ่งรองรับการทำงานร่วมกับ Spark และ Databricks โดย Delta Lake ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูลที่เป็น Batch และข้อมูลที่เข้ามาใน Spark ในแบบ Streaming

Data Lake Storage Gen2

Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) เป็นระบบเก็บข้อมูลไฟล์ขนาดใหญ่บน Azure ซึ่งได้รับการพัฒนาให้มีความสามารถและประสิทธิภาพมากขึ้นจาก Azure Data Lake Storage Gen 1 โดยการเปลี่ยนแปลงนี้ได้ถูกออกแบบมาเพื่อรับรองการทำงานที่เกี่ยวข้องกับ Big Data และ Analytic บน Databricks ได้ดีมากยิ่งขึ้น

Event Hubs

Azure Event Hubs เป็นบริการ Streaming ข้อมูลจาก Microsoft Azure ที่สามารถนำข้อมูลเข้าสู่ Databricks พร้อมรองรับการส่งข้อมูลแบบ Event Hub ที่จะบ่งบอกการรับส่งข้อมูลและเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในระบบ

MLflow

MLflow เป็นเครื่องมือสำหรับจัดการและบริหารโปรเจคที่เกี่ยวข้องกับ Machine Learning ที่รองรับการทำงานร่วมกับ Databricks เพื่อการใช้งานวิเคราะห์ข้อมูล พัฒนา รวมถึงปรับแต่งโมเดลของ Meachine Learning ได้อย่างสะดวก

Query data in Azure Synapse

Query data in Azure Synapse คือเครื่องมือช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากหลากหลายแหล่งด้วย SQL บน Azure Synapse Analytics ส่งผลให้จัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่และวิเคราะห์ข้อมูลได้ง่ายและมีประสิทธิภาพ

Databricks มีประโยชน์อย่างไร

หลังจากที่ได้ทราบกันไปแล้วว่า Databricks เป็นแพลตฟอร์มด้านการจัดการข้อมูลที่ครบวงจรบนคลาวด์ ในด้านของประโยชน์จาก Databricks จึงมีมากมายดังนี้

• การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Processing)

Databricks ใช้ Apache Spark ซึ่งเป็นเครื่องมือประมวลผลข้อมูลแบบกระจายที่มีประสิทธิภาพสูง สามารถจัดการกับข้อมูลในปริมาณมหาศาลได้อย่างรวดเร็ว พร้อมทั้งยังสนับสนุนการประมวลผลข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น HDFS, S3 และ Azure Blob Storage เป็นต้น

• สภาพแวดล้อมการทำงานแบบผสมผสาน (Integrated Workspace)

Databricks Workspace เป็นสภาพแวดล้อมแบบ Notebook ซึ่งคือการรวบรวมเครื่องมือต่าง ๆ ไว้ในที่เดียวเช่น การเขียนโค้ด การวิเคราะห์ข้อมูล นำเสนอผลลัพธ์ หรือแม้แต่การบริหารจัดการคลัสเตอร์ ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและลดความซับซ้อนในการทำงานได้เป็นอย่างมาก

• รอบรับการเขียนโปรแกรมที่หลากหลายภาษา

พื้นที่การทำงานบน Databricks สามารถรอบรับการทำงานได้หลากหลายภาษาไม่ว่าจะเป็น Python, R, Scala และ SQL เหมาะสำหรับการทำงานของนักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และนักพัฒนา

• มีการส่งเสริมการใช้งาน Machine Learning

Databricks มีชุดเครื่องมือและไลบารีสำเร็จรูปสำหรับการสร้างและนำแบบจำลองมาใช้งานได้ทันที อีกทั้งยังรองรับการพัฒนาระบบ ML แบบ End-to-End ตั้งแต่การสำรวจข้อมูล การฝึกสอนโมเดล และการนำไปใช้งานอีกด้วย

• การทำงานบนคลาวด์ (Cloud Service)

การทำงานบน Databricks สามารถใช้งานบนคลาวด์หลัก ๆ ได้อย่างเช่น AWS, Azure และ GCP ซึ่งจะช่วยให้สามารถขยายขนาดทรัพยากรได้อย่างยืดหยุ่นและประหยัดค่าใช้จ่าย

Environments ของ Databricks มีความแตกต่างกันอย่างไรบ้าง

Databricks จะมีสภาพแวดล้อมการทำงานที่แตกต่างกันหลัก ๆ 3 ประเภทด้วยกัน ซึ่งสภาพแวดล้อมเหล่านี้จะตอบโจทย์การทำงานที่แตกต่างกันแต่ก็สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างลงตัว โดยรายละเอียดของแต่ละสภาพแวดล้อมจะมีดังนี้

Databricks Data Science & Engineering

Databrick Data Science & Engineering เป็นสภาพแวดล้อมหลักของ Databricks สำหรับ Data Scientist และ Data Engineer รองรับการใช้งาน Notebook ด้วยภาษา Python, R, Scala และ SQL ซึ่งเหมาะสำหรับการทำ Data Processing, Data Visualization และการสร้างโมเดล Machine Learning

Databricks Machine Learning

Databricks Machine Learning เป็นสภาพแวดล้อมที่ออกแบบมาสำหรับการพัฒนาระบบ Machine Learning และ AI โดยภายใน Databricks จะมีเครื่องมือสำหรับการสร้าง ทดสอบ ตรวจสอบ และนำแบบจำลองมาใช้งานอย่างเป็นระบบ รองรับการทำ Automated Machine Learning และการใช้งานร่วมกับ MLflow เพื่อบริหารจัดการ ML models 

Databricks SQL

Databrick SQL เป็นสภาพแวดล้อมที่เน้นการวิเคราะห์ด้วยการใช้ภาษา SQL โดยจะเป็นการให้บริการ SQL warehousing แบบ severless โดยไม่ต้องคำนึงถึงการจัดการคลัสเตอร์ และยังสามารถเข้าถึงข้อมูลจากหลากหลายแหล่งและทำ ETL ได้ด้วย SQL นอกจากนี้ยังผสานการใช้งาน SQL กับการประมวลผลด้วย Spark ได้อย่างราบรื่น

สรุป Databricks แพลตฟอร์มสำหรับจัดการดาต้า

สำหรับสุดท้ายนี้ Databricks เป็นแพลตฟอร์มด้านการวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบ Unified Analytics ที่อำนวยความสะดวกในการจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่อย่างครบวงจร ตั้งแต่การนำข้อมูลเข้า การประมวลผล การวิเคราะห์ จนถึงการสร้างแบบจำลองด้วยเทคนิค Machine Learning และ AI

ซึ่งจุดเด่นหลัก ๆ ที่สำคัญสำหรับ Data Brick เลยก็คือ การใช้ Apache Spark ซึ่งเป็นเครื่องมือประมวลผลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูง สามารถจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว และยังมีสภาพแวดล้อมการทำงานแบบ Notebooks ที่รวมเครื่องมือต่าง ๆ เช่น การเขียนโค้ด วิเคราะห์ข้อมูล นำเสนอผล ไว้ในที่เดียว อีกทั้งยังรองรับภาษาการเขียนโปรแกรมหลากหลาย ทั้ง Python, R, Scala และ SQL ตอบโจทย์ผู้ใช้งานที่หลากหลายและช่วยให้ประสิทธิภาพการทำงานเพิ่มขึ้น