δ(DLT)は生活表,信頼性の高いバッチとストリーミングデータのパイプラインの構築と管理を容易にし,Databricksのレ. cerクハウスプラットフォ. cerムに高品質デ，タを供給します。また,宣言型パイプラインの開発,データ検証の自動化,監視とリカバリのための深い視覚化が,データエンジニアリングチームによるETLの開発と管理をシンプルにします。
デタパプランの構築維持を容易に
三角洲生活表では,データソース,変換ロジック,データの状態を指定することで,SQLまたはPythonでエンドツーエンドのデータパイプラインを容易に定義できます。サ▪▪ロ化したデ▪▪タ処理ジョブを手動で▪▪なぎ合わせる必要はありません。パイプラインにおけるデータの依存関係を自動的に維持し,環境を問わないデータ管理でETLパイプラインを再利用します。バッチまたはストリ，ミングモ，ドで実行し，テ，ブル毎に増分または完全なコンピュ，ティングを指定できます。
デ，タ品質を自動チェック
三角洲は生活表,高品質なデータを提供し,ダウンストリームのユーザーによる正確かつ有用なBI,データサイエンス,機械学習の実行を支援します。検証と整合性チェックにより,品質の低いデータのテーブルへの流入を防止し,事前に定義されたエラーポリシー(データの失敗,ドロップ,アラート,隔離)を使用して,データ品質のエラーを回避できます。また,データ品質の傾向を時系列に監視して,データの進化や,変更が必要な箇所についての気づきを得ることもできます。
効率的なコンピュ，ティング自動スケ，リングによる費用対効果の高いストリ，ミング
三角洲生活表の拡張オートスケーリングは,突発的で予測不可能なストリーミングワークロードを処理するために設計されています。エンドツーエンドのSLAを維持する一方で,必要な数のノードまでスケールアップするだけでクラスタの使用率を最適化し,使用率が低い場合はノードを正常にシャットダウンして不要なコストを回避します。
パ▪▪プラ▪▪ンの状況を詳細に把握
パプランの運用状況やデタリネジュを視覚的に追跡できるルが利用できます。自動エラー処理とリプレイ機能でダウンタイムを短縮し,シングルクリックのデプロイメントとアップグレードでメンテナンスが効率化します。
ユ，スケ，ス
バッチ/ストリミングのetlを一元化
自動更新の設定を適用してバッチおよびストリ，ミングのパ▪▪プラ▪▪ンを1か所で構築·実行することで，所要時間を短縮し，運用負荷を軽減します。レイクハウスでのデータストリーミングには,三角洲生活表を使用してETLをストリーミングすることから始めるのが最適です。
デタパプランのデプロメントとテストをシンプルに
複数の異なるデータコピーを単一のコードベースで更新できるため,データリネージュ情報が保持され,あらゆるデータを最新状態に保ちます。そのため，同一のクエリ定義セットを開発，ステ，ジング，本番環境で実行できます。
規制要件への対応
分析·監査のためのテブルに関するあらゆる情報をベントログに自動保存。組織におけるデタフロを明確化してコンプラアンス要件を満たします。
“シェルでは,統合されたデータストアに全センサーデータを集積しており,処理対象のレコード数は数兆の規模になります。Delta活动表によって大規模なデータ管理の負荷が低減し、AI エンジニアリングの生産性が高まっています。Databricks は、既存のレイクハウスアーキテクチャを強化する機能で、ETL やデータウェアハウス市場に破壊的イノベーションをもたらしています。このことは私たちのような企業にとって大きな意味があります。今後もイノベーションパートナーとして Databricks との連携を継続していきたいと思います。」
シェル社デタサエンス部門ゼネラルマネジャ
ダン·ジ，ボンズ氏
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