Przejdź do treści
BigTree108

Usługi tworzenia rozwiązań i doradztwa Databricks

Tworzenie rozwiązań i doradztwo Databricks: wdrożenie lakehouse na Delta Lake i Unity Catalog, potoki Lakeflow i zadania Spark, migracje z Hadoop, starszych hurtowni i Hive metastore, Databricks SQL i pulpity AI/BI, uczenie maszynowe i agenci AI na Databricks, CI/CD i optymalizacja kosztów, z dedykowanymi inżynierami Databricks w Państwa zespole lub projektem Databricks wykonanym kompleksowo.

Co budujemy w Databricks

  • Wdrożenie lakehouse na Databricks

    Przestrzenie robocze na Azure Databricks, AWS lub Google Cloud skonfigurowane w Terraform z Unity Catalog, warstwy surowa, oczyszczona i gotowa dla biznesu w tabelach Delta Lake lub Apache Iceberg oraz rozwój, staging i produkcja rozdzielone katalogiem i przestrzenią roboczą.

  • Potoki Lakeflow i zadania Spark

    Potoki wsadowe i strumieniowe w potokach Lakeflow, zbudowane na Spark Declarative Pipelines (dawniej Delta Live Tables), z oczekiwaniami jakości danych, pobieraniem przez Lakeflow Connect i Auto Loader oraz zadaniami PySpark harmonogramowanymi w Lakeflow Jobs.

  • Unity Catalog i kontrola dostępu

    Katalogi, schematy i uprawnienia zarządzane jako kod, filtry wierszy, maski kolumn i polityki oparte na atrybutach dla danych osobowych, pochodzenie danych i logi audytu odczytywane z tabel systemowych oraz Delta Sharing, by dawać partnerom nadzorowany dostęp bez kopiowania danych.

  • Migracje na Databricks

    Klastry Hadoop i Hive, hurtownie SQL Server, Oracle i Teradata oraz obciążenia Azure Synapse przenoszone etapami, tabele Hive metastore aktualizowane do Unity Catalog, a każda tabela uzgadniana liczbą wierszy i sumami, zanim stary system zostanie wyłączony.

  • Databricks SQL i AI/BI

    Hurtownie SQL obsługujące Power BI i Tableau, pulpity AI/BI, widoki metryk definiujące każdy KPI raz oraz Genie, w którym użytkownicy biznesowi zadają pytania zwykłym językiem nad danymi i definicjami przygotowanymi przez zespół danych.

  • Uczenie maszynowe na Databricks

    Inżynieria cech, trenowanie śledzone w MLflow 3, modele rejestrowane w Unity Catalog i serwowane z punktów końcowych Model Serving, dla modeli prognozowania, scoringu i rekomendacji trenowanych obok danych, z których korzystają.

  • Agenci AI i wyszukiwanie na Databricks

    Agenci budowani w Agent Bricks lub w kodzie, wyszukiwanie w Państwa dokumentach przez Databricks AI Search (dawniej Vector Search), śledzenie i ewaluacja w MLflow oraz aplikacje na Databricks Apps z Lakebase, zarządzaną bazą Postgres, przechowującą ich dane transakcyjne.

  • Kontrola kosztów Databricks

    Wydatki rozbite według zadania, hurtowni i zespołu z tabel systemowych rozliczeń, a następnie obniżane przez serverless lub dopasowaną moc obliczeniową, polityki klastrów, automatyczne zamykanie, Photon tam, gdzie się opłaca, oraz automatyczne liquid clustering na dużych tabelach.

  • CI/CD z Declarative Automation Bundles

    Zadania, potoki i pulpity wdrażane z Git przez Declarative Automation Bundles (dawniej Databricks Asset Bundles) z GitHub Actions lub Azure DevOps, kod PySpark pokryty testami jednostkowymi oraz service principals z poświadczeniami federowanymi zamiast osobistych tokenów dostępu.

Zatrudnienie: inżynierowie Databricks

  • Dedykowani inżynierowie Databricks

    Inżynierowie Databricks dołączają do Państwa zespołu na pełny etat, pracują w Państwa repozytoriach, trackerze i na spotkaniach oraz podlegają Państwa liderowi. Państwo przeprowadzają rozmowy kwalifikacyjne, a my bierzemy na siebie ukraińską umowę, wynagrodzenia, fakturowanie i urlopy.

  • Realizacja projektów w Databricks

    Zespół, który prowadzi projekt w Databricks od zakresu do wydania: wycena, wytworzenie, testy i wdrożenie, z liderem technicznym po naszej stronie, który odpowiada za plan i jakość.

  • Utrzymanie i przejmowanie systemów w Databricks

    Istniejący system w Databricks, przejęty od innego zespołu lub utrzymywany w działaniu: najpierw przegląd bez zmian w systemie i pisemna lista ryzyk, następnie poprawki i nowe funkcje w kolejności według wpływu.

Strona o dedykowanym zespole wyjaśnia, jak specjaliści dołączają do Państwa zespołu, a strona o outsourcingu opisuje realizację projektów, przejęcia i sposób rozliczania.

Kto pracuje nad Państwa projektem w Databricks

  • inżynierowie Databricks

    Lakeflow, Spark, Unity Catalog i konfiguracja platformy

  • Inżynierowie danych

    Pobieranie danych, potoki i jakość danych

  • Inżynierowie analityczni i programiści BI

    Databricks SQL, dbt, widoki metryk i pulpity

  • Inżynierowie uczenia maszynowego

    MLflow, Model Serving i agenci

  • Inżynierowie chmury i DevOps

    Terraform, sieci i CI/CD

Lakehouse prowadzony jak oprogramowanie

Przestrzenie robocze, katalogi, uprawnienia, zadania i potoki są zdefiniowane w kodzie: Terraform dla platformy, bundles dla zadań i potoków oraz pull requesty z testami dla każdej zmiany, więc produkcja nigdy nie jest edytowana ręcznie w notatniku, a każde środowisko można odbudować.

Koszty i dostęp są zaprojektowane od pierwszego tygodnia: moc obliczeniowa oznaczona tagami dla zespołów z budżetami i alertami, polityki klastrów ograniczające to, co można uruchomić, dane osobowe maskowane przez Unity Catalog oraz przestrzenie robocze dostępne przez sieć prywatną tam, gdzie wymaga tego Państwa polityka bezpieczeństwa.

Pozostałe usługi z zakresu danych i AI, które świadczymy

Dane i AI: przegląd

Pytania o tworzenie oprogramowania w Databricks

W jakich branżach pracują Państwa inżynierowie Databricks?

W fintech, bankowości i ubezpieczeniach, przy danych ryzyka, nadużyć i regulacyjnych; w e-commerce i handlu detalicznym, przy danych klientów, zamówień i popytu; w produktach AI i danych zbudowanych na lakehouse; w ochronie zdrowia i naukach przyrodniczych, przy danych klinicznych i badawczych objętych ścisłymi regułami dostępu; w reklamie i martech, przy danych zdarzeń o dużym wolumenie; w produkcji i energetyce, przy danych z czujników i telemetrii; oraz w enterprise SaaS, przy analityce produktowej.

Czy pracują Państwo z Azure Databricks oraz Databricks na AWS i Google Cloud?

Tak, ze wszystkimi trzema. Unity Catalog, Lakeflow i hurtownie SQL działają tak samo w każdej; zmienia się sieć, konfiguracja tożsamości i magazyn pod spodem, a te elementy są zapisane w Terraform dla chmury, z której Państwo korzystają.

Czy mogą Państwo przenieść nas z Hive metastore na Unity Catalog?

Tak. Najpierw powstaje inwentarz tabel, zadań i uprawnień, następnie tabele są aktualizowane grupami, zadania kierowane na nowe nazwy i testowane, a stary metastore pozostaje tylko do odczytu, dopóki wszyscy konsumenci nie przejdą.

Jak szybko mogą zacząć inżynierowie Databricks?

Gdy odpowiedni inżynier Databricks jest dostępny, o terminie startu decydują wyłącznie Państwa rozmowa oraz NDA i przeniesienie praw własności intelektualnej. W przeciwnym razie prowadzimy poszukiwania, które zwykle dają profile kandydatów w ciągu dwóch do trzech tygodni, a nikt nie zaczyna pracy, dopóki Państwo nie powiedzą „tak”.

Jak wygląda zatrudnienie przez BigTree108: inżynierowie Databricks?

Prosimy o informację o zakresie pracy, poziomie doświadczenia i potrzebnych godzinach. Proponujemy jedną lub dwie osoby wraz z ich profilami, Państwo przeprowadzają z nimi rozmowy tak, jak z własnym kandydatem, podpisują jedną umowę z BIG TREE 108 LLC i otrzymują jedną fakturę miesięcznie.

Do kogo należy praca, którą wykonują?

Do Państwa. Każdy specjalista ma podpisaną z BigTree108 umowę, która przenosi wszystkie rezultaty pracy na spółkę, a nasza umowa z Państwem przenosi je dalej. Kod, projekty i dokumenty są przekazywane do Państwa własnych repozytoriów i narzędzi, a nie przechowywane tam, gdzie zmieniać je możemy tylko my.

Planują Państwo platformę Databricks lub chcą ją naprawić?

Prosimy podać chmurę, obciążenia i to, co platforma ma dostarczać. Odpowiedź otrzymają Państwo w ciągu jednego dnia roboczego: plan, przegląd kosztów i nadzoru lub profile kandydatów.

E-mail: hello@bigtree108.comJak odpowiadamy