오늘, 6월 11일, a데이터브릭스데이터 및 인공지능 회사인 Data + AI Summit 20225의 에디션에서 다양한 신기술을 선보였으며, 이 행사는 미국 샌프란시스코에서 개최되었습니다. 회사1억 달러 투자 발표데이터와 인공지능 분야의 글로벌 교육에 초점을 맞춰 전체 산업의 인재 격차를 해소하고 차세대 엔지니어, 분석가, 데이터 과학자를 양성하는 것을 목표로 합니다.
이 투자에 포함된 이니셔티브 중 하나는 모든 사람—학생, 아마추어, 미래 전문가—에게 무료로 제공되는 Databricks 플랫폼의 무료 버전 출시입니다.데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼아래의 다른 하이라이트를 확인하세요:
주요 뉴스:
- Databricks 무료 버전: 이것은 학생, 아마추어 및 미래 전문가를 포함한 모든 사람에게 무료로 모든 리소스에 대한 접근을 제공하는 새로운 제안입니다.데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼데이터 및 인공지능 기술에 대한 지식을 빠르게 향상시키기 위한 포괄적인 교육 세트입니다.여기서 더 읽기.
- 데이터브릭스 원: 모든 곳에 데이터를 전달하고 AI를 제공하는 새로운 경험으로, 기업 사용자에게 제공되는 데이터와 AI 리소스에 대한 쉽고 안전한 접근을 제공합니다.데이터 인텔리전스 플랫폼처음으로 기업 사용자들은 AI/BI 패널과 상호작용하고, AI/BI Genie를 통해 자연어로 데이터를 질문하며, 심층 연구에 기반한 검색으로 관련 패널을 빠르게 찾고, 맞춤형 Databricks 애플리케이션을 사용할 수 있습니다 — 모두 세련되고 무코드 환경에서, 귀하의 필요에 맞게 개발된.여기서 더 읽기.
- 에이전트 브릭스:고성능 AI 에이전트를 자동으로 생성하는 새로운 맞춤형 방법입니다. 에이전트의 작업에 대한 자세한 설명을 제공하고 귀사의 데이터를 연결하기만 하면 됩니다 — Agent Bricks가 나머지를 처리합니다.해결책은 구조화된 정보 추출, 신뢰할 수 있는 지식 지원, 맞춤형 텍스트 변환 및 조율된 다중 에이전트 시스템을 포함한 업계의 일반적인 사용 사례에 최적화되어 있습니다.여기를 더 읽기.
- 레이크플로 디자이너이 새로운 코드 없는 ETL 기능은 비기술 사용자들이 드래그 앤 드롭 시각적 인터페이스와 자연어 기반 GenAI 도우미를 사용하여 프로덕션 데이터 파이프라인을 생성할 수 있도록 합니다. Lakeflow 디자이너는 지원을 제공합니다레이크플로우를 하세요데이터 엔지니어들이 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 더 빠르게 구축할 수 있도록 하는 통합 솔루션으로, 이제 모든 비즈니스에 중요한 모든 데이터를 활용할 수 있게 되었습니다.여기서 더 읽기.
- 레이크베이스데이터브릭스의 Lakebase는 AI를 위해 개발된 최초의 완전 관리형 Postgres 데이터베이스로, 운영 데이터베이스 계층을 추가합니다.데이터 인텔리전스 플랫폼회사에서. 이제 개발자와 기업은 하나의 멀티클라우드 플랫폼에서 더 빠르고 쉽게 데이터 애플리케이션과 AI 에이전트를 만들 수 있습니다. Lakebase는 이미 공개 보기에서 사용할 수 있습니다.여기서 더 읽기.
- Unity Catalog의 새로운 소식Unity Catalog는 Apache Iceberg™ 테이블에 대한 완전한 지원을 추가하며, Apache Iceberg의 REST Catalog API에 대한 기본 지원도 포함됩니다. 이제 Unity Catalog는 외부 엔진이 정교한 거버넌스와 함께 Iceberg로 관리되고 성능 최적화된 테이블을 읽고 쓸 수 있도록 하는 유일한 카탈로그로, 의존성을 제거하고 완벽한 상호 운용성을 가능하게 합니다.Databricks는 또한 기업 사용자에게 Unity Catalog를 확장하는 두 가지 새로운 향상 기능을 도입하고 있습니다.
- Apache Spark™ 오픈 소스 프로젝트를 위한 선언적 파이프라인 기부:Databricks는 회사의 주요 선언적 ETL 프레임워크인 Apache Spark™ Declarative Pipelines의 오픈 소스 코드를 제공하고 있습니다. 이 이니셔티브는 Apache Spark가 20억 다운로드를 기록하고 최근 출시된 후에 이루어졌습니다.아파치 스파크 4.0이 출시들은 Databricks의 오랜 개방형 생태계에 대한 약속에 기반을 두고 있으며, 사용자가 공급업체에 의존하지 않고 필요한 유연성과 제어권을 가질 수 있도록 보장합니다. Spark 선언적 파이프라인은 데이터 엔지니어링의 가장 큰 도전 과제 중 하나를 다루며, 신뢰할 수 있고 확장 가능한 엔드 투 엔드 데이터 파이프라인의 구축과 운영을 용이하게 합니다.
