Siirry sisältöön
BigTree108

Databricks-kehitys- ja konsultointipalvelut

Databricks-kehitys ja konsultointi: lakehouse-toteutus Delta Lakella ja Unity Catalogilla, Lakeflow-putket ja Spark-jobit, migraatiot Hadoopista, vanhoista warehouseista ja Hive metastoresta, Databricks SQL ja AI/BI-kojelaudat, koneoppiminen ja tekoälyagentit Databricksissä, CI/CD ja kustannusoptimointi. Tarjolla omat Databricks-insinöörit tiimillenne tai Databricks-projekti toimitettuna kokonaisuutena alusta loppuun.

Mitä rakennamme Databricks-teknologialla

  • Lakehouse-toteutus Databricksissä

    Azure Databricksin, AWS:n tai Google Cloudin työtilat pystytetään Terraformilla Unity Catalogin kanssa, raaka-, puhdistettu ja liiketoimintavalmis kerros Delta Lake- tai Apache Iceberg -tauluilla sekä kehitys, staging ja tuotanto erotettuina katalogin ja työtilan mukaan.

  • Lakeflow-putket ja Spark-jobit

    Eräajo- ja streaming-putket Lakeflow-putkissa, rakennettuina Spark Declarative Pipelinesin (aiemmin Delta Live Tables) päälle, datan laatuodotuksin, sisäänotto Lakeflow Connectin ja Auto Loaderin kautta sekä PySpark-jobit ajastettuna Lakeflow Jobsissa.

  • Unity Catalog ja pääsynhallinta

    Katalogit, skeemat ja oikeudet hallitaan koodina, rivisuodattimet, sarakemaskit ja attribuuttipohjaiset käytännöt henkilötiedoille, sukulinjaus ja auditointilokit luetaan järjestelmätauluista, ja Delta Sharing antaa kumppaneille hallitun pääsyn kopioimatta dataa.

  • Migraatiot Databricksiin

    Hadoop- ja Hive-klusterit, SQL Server-, Oracle- ja Teradata-warehouset sekä Azure Synapse -kuormat siirretään vaiheittain, Hive metastore -taulut päivitetään Unity Catalogiin, ja jokainen taulu täsmäytetään rivimäärin ja summin, ennen kuin vanha järjestelmä sammutetaan.

  • Databricks SQL ja AI/BI

    SQL-warehouset, jotka palvelevat Power BI:tä ja Tableauta, AI/BI-kojelaudat, metrikkanäkymät, jotka määrittelevät jokaisen KPI:n kerran, sekä Genie, jossa liiketoimintakäyttäjät esittävät kysymyksiä selkokielellä datasta ja määritelmistä, joita datatiimi on hoitanut.

  • Koneoppiminen Databricksissä

    Feature engineering, MLflow 3:ssa seurattu koulutus, Unity Catalogiin rekisteröidyt mallit ja Model Serving -päätepisteistä tarjoillut mallit ennuste-, pisteytys- ja suositusmalleille, jotka koulutetaan käyttämänsä datan vieressä.

  • Tekoälyagentit ja haku Databricksissä

    Agent Bricksillä tai koodilla rakennetut agentit, haku dokumenteistanne Databricks AI Searchilla (aiemmin Vector Search), jäljitys ja arviointi MLflow'ssa sekä Databricks Apps -sovellukset, joiden transaktiodataa säilyttää Lakebase, hallinnoitu Postgres-tietokanta.

  • Databricks-kustannusten hallinta

    Kulut eritellään jobin, warehousen ja tiimin mukaan laskutuksen järjestelmätauluista ja niitä vähennetään serverless- tai oikein mitoitetulla laskennalla, klusterikäytännöillä, automaattisella lopetuksella, Photonilla siellä, missä se kannattaa, ja automaattisella liquid clusteringilla suurissa tauluissa.

  • CI/CD Declarative Automation Bundlesilla

    Jobit, putket ja kojelaudat otetaan käyttöön Gitistä Declarative Automation Bundlesilla (aiemmin Databricks Asset Bundles) GitHub Actionsin tai Azure DevOpsin kanssa, PySpark-koodi katetaan yksikkötesteillä ja palvelutunnisteissa käytetään federoituja tunnistetietoja henkilökohtaisten pääsytunnisteiden sijaan.

Palkatkaa Databricks-insinöörit

  • Dedikoidut Databricks-insinöörit

    Databricks-insinöörit liittyvät tiimiinne kokoaikaisesti, työskentelevät teidän repositorioissanne, tehtävienseurannassanne ja palavereissanne ja raportoivat teidän vetäjällenne. Te haastattelette heidät, ja me vastaamme ukrainalaisesta sopimuksesta, palkanmaksusta, laskutuksesta ja lomista.

  • Databricks-projektin toteutus

    Tiimi, joka vie Databricks-projektin määrittelystä julkaisuun: arvio, toteutus, testit ja käyttöönotto. Meidän puolellamme on tekninen vetäjä, joka vastaa suunnitelmasta ja laadusta.

  • Databricks-järjestelmien tuki ja haltuunotot

    Olemassa oleva Databricks-järjestelmä otetaan haltuun toiselta tiimiltä tai pidetään käynnissä: ensin vain lukemiseen perustuva katselmus ja kirjallinen riskilista, sitten korjaukset ja uudet ominaisuudet vaikutuksen mukaisessa järjestyksessä.

Dedikoitu tiimi -sivu selittää, miten asiantuntijat liittyvät tiimiinne, ja ulkoistussivu kattaa projektitoimituksen, haltuunotot ja hinnoittelumme.

Ketkä työskentelevät Databricks-projektinne parissa

  • Databricks-insinöörit

    Lakeflow, Spark, Unity Catalog ja alustan pystytys

  • Data-insinöörit

    Sisäänotto, putket ja datan laatu

  • Analytics engineerit ja BI-kehittäjät

    Databricks SQL, dbt, metrikkanäkymät ja kojelaudat

  • Koneoppimisinsinöörit

    MLflow, Model Serving ja agentit

  • Pilvi- ja DevOps-insinöörit

    Terraform, verkot ja CI/CD

Ohjelmistona ylläpidetty lakehouse

Työtilat, katalogit, oikeudet, jobit ja putket määritellään koodina: Terraform alustalle, bundlet jobeille ja putkille ja pull requestit testeineen jokaiselle muutokselle, jolloin tuotantoa ei koskaan muokata käsin muistikirjassa ja minkä tahansa ympäristön voi rakentaa uudelleen.

Kustannukset ja pääsy suunnitellaan mukaan ensimmäisestä viikosta: laskenta tunnistetaan tiimeittäin budjetein ja hälytyksin, klusterikäytännöt rajaavat, mitä voi käynnistää, henkilötiedot maskataan Unity Catalogin kautta ja työtiloihin pääsy tapahtuu yksityisen verkon yli, kun tietoturvakäytäntönne sitä vaatii.

Muut tarjoamamme data- ja tekoälypalvelut

Yleiskatsaus: Data ja tekoäly

Kysymyksiä Databricks-kehityksestä

Millä toimialoilla Databricks-insinöörinne työskentelevät?

Fintechissä, pankkitoiminnassa ja vakuutuksessa riski-, petos- ja sääntelydatan parissa; verkkokaupassa ja vähittäiskaupassa asiakas-, tilaus- ja kysyntädatan parissa; tekoäly- ja datatuotteissa, jotka on rakennettu lakehousen päälle; terveydenhuollossa ja biotieteissä kliinisen ja tutkimusdatan parissa tiukkojen käyttöoikeussääntöjen alla; mainonnassa ja markkinointiteknologiassa suuren volyymin tapahtumadatan parissa; valmistuksessa ja energiassa anturi- ja telemetriadatan parissa; sekä yritys-SaaS:ssa tuoteanalytiikassa.

Työskentelettekö Azure Databricksin sekä AWS:n ja Google Cloudin Databricksin kanssa?

Kyllä, kaikkien kolmen. Unity Catalog, Lakeflow ja SQL-warehouset toimivat samalla tavalla jokaisessa; vaihtuvat verkko, identiteettiratkaisu ja alla oleva tallennustila, ja ne kirjoitetaan Terraformilla käyttämällenne pilvelle.

Voitteko siirtää meidät Hive metastoresta Unity Catalogiin?

Kyllä. Ensin tehdään luettelo tauluista, jobeista ja käyttöoikeuksista, sitten taulut päivitetään ryhmittäin, jobit osoitetaan uusiin nimiin ja testataan, ja vanha metastore pysyy vain luku -tilassa, kunnes jokainen käyttäjä on siirtynyt.

Kuinka nopeasti Databricks-insinöörit voivat aloittaa?

Kun sopiva Databricks-insinööri on saatavilla, aloitus riippuu vain teidän haastattelustanne sekä salassapitosopimuksesta (NDA) ja immateriaalioikeuksien siirrosta. Muussa tapauksessa teemme haun, joka tuottaa yleensä ehdokasprofiileja kahden tai kolmen viikon kuluessa, eikä kukaan aloita ennen kuin olette hyväksyneet.

Miten palkataan Databricks-insinöörit BigTree108:n kautta?

Kertokaa meille työstä, kokemustasosta ja tarvitsemistanne tunneista. Ehdotamme yhtä tai kahta henkilöä profiileineen, te haastattelette heidät samoin kuin haastattelisitte oman rekrytointinne, ja allekirjoitatte yhden sopimuksen BIG TREE 108 LLC:n kanssa ja saatte yhden laskun kuukaudessa.

Kenelle heidän tuottamansa työ kuuluu?

Teille. Jokaisella asiantuntijalla on BigTree108:n kanssa allekirjoitettu sopimus, jossa kaikki työn tulokset siirretään yhtiölle, ja meidän sopimuksemme teidän kanssanne siirtää ne edelleen teille. Koodi, suunnitelmat ja dokumentit toimitetaan teidän omiin repositorioihinne ja työkaluihinne, eikä niitä säilytetä paikassa, jossa vain me voimme muuttaa niitä.

Suunnitteletteko tai korjaatteko Databricks-alustaa?

Kertokaa pilvenne, kuormanne ja mitä alustan on tuotettava. Saatte vastauksen yhden arkipäivän kuluessa: suunnitelman, kustannus- ja hallintatarkistuksen tai kehittäjäprofiileja.