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tool#Daten#Analytics#Cloud#Plattform

Databricks

Cloud‑native Plattform für Data Engineering, Analytics und kollaboratives Arbeiten mit Apache Spark.

Databricks ist eine einheitliche, cloud-native Datenplattform, die Apache Spark mit verwalteter Infrastruktur und kollaborativen Arbeitsbereichen kombiniert.
Etabliert
Hoch

Klassifikation

  • Hoch
  • Technisch
  • Technisch
  • Reif

Technischer Kontext

Cloud Storage (S3, ADLS, GCS)Delta Lake / Data CatalogsCI/CD Tools (GitHub, Azure DevOps)

Prinzipien & Ziele

Cloud‑native Nutzung optimierenDaten als single source of truth modellierenAutomatisierung und Reproduzierbarkeit sichern
Umsetzung
Unternehmen, Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Vendor‑Lock‑In bei Einsatz proprietärer Features
  • Fehlende Kostenkontrolle ohne Governance
  • Unsachgemäße Konfiguration kann Datenlecks erlauben
  • Jobs idempotent und versionierbar gestalten
  • Kosten‑Alerts und Quoten zur Budgetkontrolle nutzen
  • Delta Lake für Transaktionen und Zeitreise nutzen

I/O & Ressourcen

  • Rohdaten in Cloud‑Speichern (S3, ADLS, GCS)
  • Zugriffs‑ und Sicherheitsrichtlinien
  • Teamstruktur und Governance‑Vorgaben
  • Bereinigte und katalogisierte Datensätze
  • Ausführbare Jobs und Deployments
  • Monitoring‑Daten und Betriebsmesswerte

Beschreibung

Databricks ist eine einheitliche, cloud-native Datenplattform, die Apache Spark mit verwalteter Infrastruktur und kollaborativen Arbeitsbereichen kombiniert. Sie ermöglicht Data Engineering, Data Science und Analytics-Teams, skalierbare ETL‑Pipelines zu erstellen, Notebooks auszuführen und Machine‑Learning‑Modelle produktiv zu setzen. Angeboten wird Databricks als SaaS auf großen Cloud‑Anbietern.

✔

  • Schnelle Skalierung von Spark‑Workloads
  • Integrierte Kollaboration für Teams
  • Managed Infrastruktur reduziert Operationalaufwand

✖

  • Kosten können bei schlecht optimierten Workloads steigen
  • Enge Verzahnung mit Cloud‑Anbietern erforderlich
  • Komplexe Berechtigungsmodelle in großen Organisationen

  • Joblaufzeit

    Durchschnittliche Dauer von ETL‑ oder Notebook‑Jobs.

  • Kosten pro Datensatz

    Rechenkosten bezogen auf verarbeitete Datenmenge.

  • Cluster‑Auslastung

    CPU/GPU‑ und Speicher‑Auslastung über Timeframes.

ETL‑Pipelines für Analytics

Ein Unternehmen zentralisiert Logs in S3, transformiert sie mit Databricks und liefert bereinigte Daten an BI‑Systeme.

Gemeinsame Notebook‑Analyse

Data‑Science‑Team nutzt geteilte Notebooks für Explorative Datenanalyse und gemeinsame Visualisierung.

ML‑Modellserving mit Überwachung

Modelltraining, Versionierung und produktive Bereitstellung erfolgen über Databricks, inklusive Performance‑Monitoring.

1

Cloud‑Konto und IAM‑Rollen einrichten

2

Netzwerk und Storage‑Zugriffe konfigurieren

3

Workspace, Cluster‑Policies und Berechtigungen definieren

4

Erste Notebooks und ETL‑Jobs entwickeln und testen

5

Kostenmonitoring, Alerts und Governance etablieren

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Nicht refaktorierte monolithische ETL‑Jobs
  • Veraltete Notebooks ohne Tests oder Dokumentation
  • Hardcodierte Cloud‑Credentials in Skripten
KostenkontrolleDaten‑LatenzZugriffsverwaltung
  • Produktion auf kleinen interaktiven Clustern laufen lassen
  • Plattform als reines Archiv statt aktives Daten‑Platform verwenden
  • Unkontrollierte Nutzung teurer GPU‑Instanzen für einfache Jobs
  • Unzureichende Rechte‑Segregation führt zu Datenzugriffen
  • Fehlende Kostenallokation erschwert Verantwortlichkeiten
  • Overprovisioning von Clustern ohne Autoscaling
Spark‑Kenntnisse und verteilte DatenverarbeitungCloud‑Architektur und KostenoptimierungDatenmodellierung und ETL‑Design
Skalierbarkeit großer DatenmengenSchnelle Iteration für Data ScienceCompliance und Datensicherheit
  • • Abhängigkeit von Cloud‑Anbietern
  • • Kostenmodell und Budgetgrenzen
  • • Regulatorische Datenstandorte