Databricks
目次
Databricksとは
強み
注意点
カテゴリ別市場マーケットシェア
プラン
代替サービス
サービス基本情報
運営サービス一覧
Databricksとは
Databricksは、Databricks社が提供するAIモデル開発プラットフォームで、AutoMLやMLOps機能を備えています。オープンソースのApache Sparkを基盤とした「レイクハウス」アーキテクチャ上に構築されており、大量のデータ処理と機械学習を統合して実行できる点が特徴的です。データエンジニアリングからモデルの訓練、デプロイメントまでの一連のプロセスを単一プラットフォーム内で完結させることが可能で、チーム向けのノートブック環境を通じてデータサイエンティスト同士の協働を支援します。AutoML機能によってモデリング作業の自動化を実現し、実験管理やモデルレジストリといったMLOps機能を統合することで、モデルのバージョン管理や再現性の確保を効率的に行えます。クラウド環境でスケーラブルに動作する設計となっており、高度な分析要件を持つ大規模企業を主要対象としながら、スタートアップからエンタープライズレベルまで様々な規模の組織において導入されています。
強み
データとAIの一体型プラットフォーム
Databricks は、データレイクと機械学習プラットフォームを統合した「レイクハウス」アーキテクチャを採用しており、大規模なデータを活用したAI開発を一箇所で完結させることが可能です。データのETLからモデル学習、可視化まで同一基盤上で実行できるため、異なるシステム間でのデータ連携に伴うタイムラグやデータの不整合を回避できます。この統合環境により、データエンジニアとデータサイエンティストが緊密に連携しながら、効率的にインサイトを得ることができる環境を提供しています。
ビッグデータ対応の高いスケーラビリティ
Databricksは、Apache Sparkに最適化されたエンジンを核として、数十TB規模のデータ処理や大規模分散学習に対応しています。必要に応じて計算リソースを自動でスケールアウトし、ジョブに応じてクラスタサイズを調整することで、負荷の高い分析作業も効率的に実行できます。大量データを用いたモデル訓練においても性能劣化が起きにくく、ビッグデータを活用する企業にとって有用なプラットフォームとなっています。
マルチクラウド対応による柔軟性
DatabricksはAWS、Azure、GCPのいずれのクラウド環境でも動作し、オンプレミス環境への導入にも対応しています。特定ベンダーのクラウドにロックインされることがないため、社内ポリシーや顧客要件に応じて最適なインフラを選択することが可能です。ハイブリッドクラウド戦略の実現や将来的なクラウド移行を検討している企業にとって、柔軟性の高いシステム設計を行える利点があります。
注意点
無料版はSLA対象外
Databricks Free Editionは無償で提供されているものの、信頼性保証や公式サポート、サービスレベル保証（SLA）は提供されていません。そのため、本番環境での利用を検討する際には、適切なサポート体制やSLAが必要となる場合があり、その際は有料版への切り替えが必要になります。Free Editionは主に学習や開発、概念実証などの用途に適しており、業務での本格的な運用には制約があることを理解しておくことが重要です。
計算リソース制限
Databricks無料版では、クラスタのサイズが小規模に制限される仕様となっており、GPUをはじめとした高度なコンピューティングリソースの利用ができません。そのため、大量のデータを扱う処理や、高い計算性能を要求される複雑な分析作業については、十分な処理能力を確保できない可能性があります。無料版を検討される際は、想定される処理規模や必要なリソース要件に対して、これらの制限事項が業務に与える影響を事前に検討しておくことが重要です。
商用利用不可
Databricks Free Editionは商用での利用が制限されており、企業での実運用には有料プランへの移行が必要となります。有料プランでは使用量に基づいた従量課金制が採用されているため、利用規模や処理量に応じてコストが変動します。無料版での検証や学習後に本格運用を検討する際は、予想される利用量とコストを事前に見積もっておくことが重要です。
カテゴリ別マーケットシェア
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DatabricksのAIモデル開発プラットフォーム（AutoML／MLOps）マーケットシェア
シェア
事業規模
運営会社基本情報
会社 : Databricks
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