Databricks ist eine cloudbasierte Daten- und KI-Plattform für Data Scientists, ML-Ingenieure und Entwickler, die ML-Modelle in großem Umfang erstellen, trainieren und bereitstellen möchten. Sie basiert auf der Lakehouse-Architektur, die Data Lakes und Data Warehouses kombiniert und eine effiziente Datenverwaltung ermöglicht. Databricks unterstützt ein breites Spektrum an Anwendungsfällen – vom klassischen ML bis zur generativen KI – und ist für Unternehmen jeder Größe geeignet. Zu den Kernfunktionen gehören ein integriertes MLflow für das Experiment-Tracking, AutoML und umfassende MLOps-Tools für das Modellmanagement.

Was sind die Hauptfunktionen von Databricks?

Integriertes MLflow für Experiment-Tracking und Modellverwaltung

Databricks bietet eine vollständig verwaltete MLflow-Umgebung zur Nachverfolgung von Experimenten, Organisation wiederholbarer Ausführungen und zentralen Verwaltung von Modellen.

• Experiment-Tracking: Protokollierung von Parametern, Metriken und Artefakten zur Vergleichbarkeit.

• Modell-Registry: Verwaltung von Modellversionen, Status und Kommentaren.

• Bereitstellung: Modelle lassen sich für Batch-Inferenz (z. B. mit Apache Spark) oder per REST-API bereitstellen.

AutoML für automatisierte Modellentwicklung

Databricks AutoML automatisiert den Trainings- und Optimierungsprozess und ermöglicht es auch Nicht-Experten, hochwertige ML-Modelle zu erstellen.

• Datenvorverarbeitung: Automatische Handhabung fehlender Werte, Skalierung und Kategorisierung.

• Modellauswahl: Vergleich mehrerer Algorithmen zur Auswahl des besten Modells.

• Hyperparameter-Tuning: Optimierung von Parametern zur Leistungssteigerung.

Feature Engineering und zentraler Feature Store

Databricks bietet Funktionen zur Erstellung und Verwaltung von ML-Features sowie einen zentralen Feature Store für konsistente Nutzung in Training und Inferenz.

• Feature-Erstellung: Entwicklung von Features mit SQL, Python oder R direkt in Notebooks.

• Feature-Speicherung: Zentrale Ablage mit Versionierung und Metadaten.

• Feature-Serving: Bereitstellung für Echtzeit- oder Batch-Inferenz mit geringer Latenz.

MLOps-Tools für den gesamten Lebenszyklus

Databricks enthält eine MLOps-Suite zur Verwaltung des gesamten Modell-Lebenszyklus – von der Entwicklung bis zum Monitoring.

• CI/CD-Integration: Unterstützung für GitHub Actions, Azure DevOps und andere Tools.

• Modellüberwachung: Erkennung von Daten- oder Leistungsabweichungen im Betrieb.

• Governance: Zugriffssteuerung und Audit-Trails für Compliance-Anforderungen.

Skalierbare Infrastruktur und Integration

Die Plattform läuft auf einer skalierbaren Infrastruktur mit breiter Integration in bestehende Systeme und Datenquellen.

• Skalierbarkeit: Automatisch skalierende Cluster für verschiedene Lastszenarien.

• Integration: Anbindung an AWS S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage u. v. m.

• Zusammenarbeit: Gemeinsame Notebooks und Dashboards zur Teamarbeit.

Warum Databricks wählen?

• Einheitliche Plattform: Kombiniert Data Engineering, Data Science und Machine Learning.

• Hohe Skalierbarkeit: Geeignet für Experimente und produktive Umgebungen.

• Flexibilität: Unterstützung für verschiedene Sprachen und Frameworks wie Python, R, TensorFlow, PyTorch.

• Nahtlose Integration: Kompatibel mit gängigen Datenquellen und Drittanbietern.

• Sicherheit auf Unternehmensniveau: Zugriffskontrollen, Audit-Logs und Zertifizierungen.