Intelligence unifiée : maîtriser l'intégration d'Azure Databricks et d'Azure Machine Learning

Dans l’entreprise moderne, le fossé entre l’ingénierie des données et la science des données constitue souvent le principal goulot d’étranglement de l’innovation. Les ingénieurs de données vivent dans le monde des clusters distribués, des pipelines Spark et ETL, tandis que les scientifiques des données prospèrent dans les environnements expérimentaux, le suivi de modèles et le réglage des hyperparamètres.

Azure fournit deux plates-formes puissantes pour répondre à ces besoins : Azure Databricks et Azure Machine Learning (Azure ML). Bien qu’ils partagent certaines fonctionnalités qui se chevauchent, leur véritable potentiel est libéré lorsqu’ils sont intégrés dans un écosystème unique et cohérent. Cet article explique en profondeur pourquoi et comment vous devez combiner ces technologies pour créer un pipeline Big Data ML de niveau production.

L'architecture de l'intégration

Pour comprendre pourquoi nous intégrons ces plateformes, il faut d’abord examiner le déroulement logique d’un projet de machine learning. Les données commencent sous forme de journaux de télémétrie ou de transactions bruts et non structurés. Il doit être nettoyé, transformé et agrégé avant qu’un modèle puisse le voir.

Azure Databricks est l’environnement leader du secteur pour ce gros travail de « Big Data ». Une fois les fonctionnalités prêtes, Azure ML intervient en tant que couche de gouvernance et de déploiement, fournissant une gestion des versions de modèle, une gestion des points de terminaison et une surveillance des dérives robustes.

Présentation de l'architecture du système

Vous trouverez ci-dessous une architecture conceptuelle montrant comment les données circulent depuis le stockage via les deux plates-formes jusqu'à la consommation finale.

Pourquoi intégrer ? Choisir le bon outil pour le travail

On croit souvent à tort que vous devez choisir entre Databricks et Azure ML. En réalité, ils sont compl...
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