Tjenester for utvikling og rådgivning på Databricks
Utvikling og rådgivning på Databricks: implementering av lakehouse på Delta Lake og Unity Catalog, Lakeflow-pipelines og Spark-jobber, migreringer fra Hadoop, eldre datavarehus og Hive metastore, Databricks SQL og AI/BI-dashbord, maskinlæring og KI-agenter på Databricks, CI/CD og kostnadsoptimalisering, med dedikerte Databricks-ingeniører til teamet deres eller et Databricks-prosjekt levert fra ende til ende.
Dette bygger vi med Databricks
Implementering av lakehouse på Databricks
Arbeidsområder på Azure Databricks, AWS eller Google Cloud satt opp i Terraform med Unity Catalog, rå, rensede og forretningsklare lag i Delta Lake- eller Apache Iceberg-tabeller, og utvikling, staging og produksjon adskilt etter katalog og arbeidsområde.
Lakeflow-pipelines og Spark-jobber
Batch- og strømmepipelines i Lakeflow-pipelines, bygget på Spark Declarative Pipelines (tidligere Delta Live Tables), med forventninger til datakvalitet, innlesing gjennom Lakeflow Connect og Auto Loader, og PySpark-jobber planlagt i Lakeflow Jobs.
Unity Catalog og tilgangskontroll
Kataloger, skjemaer og tilganger styrt som kode, radfiltre, kolonnemasker og attributtbaserte policyer for personopplysninger, lineage og revisjonslogger lest fra systemtabeller, og Delta Sharing for å gi partnere styrt tilgang uten å kopiere data.
Migreringer til Databricks
Hadoop- og Hive-klynger, datavarehus på SQL Server, Oracle og Teradata og arbeidsbelastninger i Azure Synapse flyttet i trinn, tabeller i Hive metastore oppgradert til Unity Catalog, og hver tabell avstemt med radantall og summer før det gamle systemet slås av.
Databricks SQL og AI/BI
SQL-datavarehus som betjener Power BI og Tableau, AI/BI-dashbord, metric views som definerer hver KPI én gang, og Genie, der forretningsbrukere stiller spørsmål på vanlig språk over data og definisjoner datateamet har kuratert.
Maskinlæring på Databricks
Feature engineering, trening fulgt i MLflow 3, modeller registrert i Unity Catalog og servert fra Model Serving-endepunkter, til modeller for prognoser, scoring og anbefaling trent ved siden av dataene de bruker.
KI-agenter og henting på Databricks
Agenter bygget med Agent Bricks eller i kode, henting over dokumentene deres med Databricks AI Search (tidligere Vector Search), sporing og evaluering i MLflow, og applikasjoner på Databricks Apps med Lakebase, den administrerte Postgres-databasen, som holder transaksjonsdataene deres.
Kostnadskontroll på Databricks
Forbruk brutt ned per jobb, datavarehus og team fra faktureringens systemtabeller, deretter redusert med serverless eller riktig dimensjonert beregning, klyngepolicyer, automatisk avslutning, Photon der det betaler seg, og automatisk liquid clustering på store tabeller.
CI/CD med Declarative Automation Bundles
Jobber, pipelines og dashbord rullet ut fra Git gjennom Declarative Automation Bundles (tidligere Databricks Asset Bundles) med GitHub Actions eller Azure DevOps, PySpark-kode dekket av enhetstester, og tjenesteprinsipaler med føderert legitimasjon i stedet for personlige tilgangstokens.
Lei inn Databricks-ingeniører
Dedikerte Databricks-ingeniører
Databricks-ingeniører som blir en del av teamet deres på heltid, jobber i repositoriene, oppgavesystemet og møtene deres, og rapporterer til lederen deres. Dere intervjuer dem, og vi tar oss av den ukrainske kontrakten, lønn, fakturering og fravær.
Prosjektleveranse med Databricks
Et team som tar Databricks-prosjektet fra omfang til utgivelse: estimat, utvikling, tester og utrulling, med en teknisk leder hos oss som eier planen og kvaliteten.
Support og overtakelse av Databricks-løsninger
Et eksisterende Databricks-system overtatt fra et annet team eller holdt i drift: først en gjennomgang med kun lesetilgang og en skriftlig liste over risikoer, deretter rettelser og nye funksjoner i rekkefølge etter betydning.
Siden om dedikert team forklarer hvordan spesialister blir med i teamet deres, og siden om outsourcing dekker prosjektleveranse, overtakelser og hvordan vi priser.
Hvem som jobber med Databricks-prosjektet deres
Databricks-ingeniører
Lakeflow, Spark, Unity Catalog og oppsett av plattformen
Dataingeniører
Innlesing, pipelines og datakvalitet
Analytics engineers og BI-utviklere
Databricks SQL, dbt, metric views og dashbord
Maskinlæringsingeniører
MLflow, Model Serving og agenter
Sky- og DevOps-ingeniører
Terraform, nettverk og CI/CD
Et lakehouse drevet som programvare
Arbeidsområder, kataloger, tilganger, jobber og pipelines er alle definert i kode: Terraform for plattformen, bundles for jobber og pipelines, og pull requests med tester for hver endring, slik at produksjon aldri redigeres for hånd i en notebook og ethvert miljø kan bygges opp igjen.
Kostnad og tilgang er utformet inn fra første uke: beregning merket per team med budsjetter og varsler, klyngepolicyer som setter tak på hva som kan startes, personopplysninger maskert gjennom Unity Catalog, og arbeidsområder nådd over privat nettverk der sikkerhetspolicyen deres krever det.
Andre data- og KI-tjenester vi leverer
AI og maskinlæring
Utvikling av AI og maskinlæring: prognoser, svindeldeteksjon, anbefalingssystemer, computer vision, NLP og talegjenkjenning, og MLOps, med dedikerte maskinlæringsingeniører eller prosjektleveranse.
Data engineering
Dataengineering: ETL-pipelines, Spark, dbt og streaming, datavarehus og lakehouses på Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift og Microsoft Fabric, med dedikerte dataingeniører eller prosjektleveranse.
Dataanalyse og Power BI
Dataanalyse og Power BI: dashbord i Power BI, Tableau og Looker, produktanalyse, A/B-testing, finans- og markedsføringsrapportering, med dedikerte dataanalytikere og BI-utviklere eller prosjektleveranse.
Databaseutvikling
Databaseutvikling og databaseadministrasjon: skjemadesign, spørringsoptimalisering, migreringer og sikkerhetskopiering på SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle og MongoDB, med dedikerte databaseutviklere og DBA-er eller prosjektleveranse.
Utvikling av computer vision
Computer vision-utvikling: objektdeteksjon, visuell inspeksjon, OCR, videoanalyse, medisinsk bildeanalyse og modeller på edge-enheter, med dedikerte computer vision-ingeniører eller prosjektleveranse.
Dataannotering
Dataannotering og merking for AI: merking av bilder, video, tekst, lyd og LiDAR, RLHF og evalueringsdata, med kvalitetskontroll av hver batch, fra dedikerte dataannotatorer eller prosjektleveranse.
MLOps
MLOps-tjenester og rådgivning: ML-plattformer, CI/CD for modeller, modellregistre, serving og autoskalering, GPU-infrastruktur, overvåking av modelldrift og LLMOps, med dedikerte MLOps-ingeniører eller prosjektleveranse.
Snowflake-utvikling
Snowflake-utvikling og rådgivning: design av datavarehus, datainnlasting med Snowpipe og Openflow, dbt, migreringer, Cortex AI, sikkerhet og kostnadskontroll, med dedikerte Snowflake-utviklere eller prosjektleveranse.
Kafka og event streaming
Apache Kafka-utvikling og rådgivning: hendelsesdrevet arkitektur, Kafka Connect og Debezium, Flink og Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK og Event Hubs, med dedikerte Kafka-ingeniører eller prosjektleveranse.
Arbeidsflytautomatisering
Automatisering av arbeidsflyter og AI: flyter i n8n, Make, Zapier og Power Automate, AI-agenter i arbeidsflyter, automatisering av CRM, økonomi og dokumenter, med dedikerte automatiseringsutviklere eller prosjektleveranse.
Spørsmål om Databricks-utvikling
Hvilke bransjer arbeider Databricks-ingeniørene deres i?
Fintech, bank og forsikring, til data om risiko, svindel og regulatorisk rapportering; netthandel og detaljhandel, til data om kunder, ordrer og etterspørsel; KI- og dataprodukter bygget på lakehouse; helsevesen og biovitenskap, til kliniske data og forskningsdata under strenge tilgangsregler; annonsering og markedsføringsteknologi, til hendelsesdata med høyt volum; produksjon og energi, til sensor- og telemetridata; og enterprise SaaS, til produktanalyse.
Arbeider dere med Azure Databricks og Databricks på AWS og Google Cloud?
Ja, alle tre. Unity Catalog, Lakeflow og SQL-datavarehusene fungerer på samme måte på hver; det som endres er nettverket, identitetsoppsettet og lagringen under, og de skrives i Terraform for skyen dere bruker.
Kan dere flytte oss fra Hive metastore til Unity Catalog?
Ja. En oversikt over tabeller, jobber og tilganger kommer først, deretter oppgraderes tabeller i grupper, jobber pekes mot de nye navnene og testes, og den gamle metastoren blir skrivebeskyttet til alle forbrukere har flyttet over.
Hvor raskt kan Databricks-ingeniører starte?
Når rett Databricks-ingeniør er tilgjengelig, avhenger starten bare av intervjuet deres, NDA-en og IP-overdragelsen. Ellers gjennomfører vi et søk, som vanligvis gir kandidatprofiler innen to til tre uker, og ingen starter før dere har sagt ja.
Hvordan leier vi inn Databricks-ingeniører gjennom BigTree108?
Fortell oss om arbeidet, erfaringsnivået og timene dere trenger. Vi foreslår én eller to personer med profilene deres, dere intervjuer dem slik dere ville intervjuet en egen ansatt, og dere signerer én avtale med BIG TREE 108 LLC og får én faktura i måneden.
Hvem eier arbeidet de leverer?
Det gjør dere. Hver spesialist har en signert kontrakt med BigTree108 som overdrar alt arbeidsresultat til selskapet, og avtalen vår med dere overdrar det videre til dere. Kode, design og dokumenter leveres inn i deres egne repositorier og verktøy, og oppbevares ikke der bare vi kan endre dem.
Planlegger eller retter dere en Databricks-plattform?
Fortell oss om skyen, arbeidsbelastningene og hva plattformen skal levere. Dere får svar innen én arbeidsdag: en plan, en gjennomgang av kostnad og styring eller kandidatprofiler.