Azure砖强调采用三角洲湖,MLflow和集成在微软Azure的机器学习点燃2019人
在微软点燃2019,成千上万的与会者参与实践研讨会、讨论会,剧院演讲学习如何与客户实现非凡的结果Azure砖!这是一个令人激动的星期的新的连接和学习创新跨数据科学、数据工程,和业务分析。
我们分享这个消息,超过75%的数据处理在三角洲湖——Azure砖是新的开源bob下载地址标准数据湖泊。动手实验室和分组会议让与会者有机会看到和体验三角洲湖在Azure砖。
三角洲湖的开放性和可扩展性使更快的创新和更有效的利用数据。Azure砖出现了惊人的增长在过去的两年里。这种快速增长创造了需要新的工具和功能等MLflow模型注册帮助客户跟踪和ML生命周期管理,部署和更新他们的ML模式。与会者得知三种方式Azure砖使用Azure突触的分析将分析,商业智能(BI)和数据科学一起在一个解决方案体系结构。
Azure砖动量和加速度是强调在许多会议在2019年点燃。下面是几个会议给你们的客户用例驱动的宽度显著增长。
Azure点燃2019砖会话
- 三角洲湖在Azure砖:实现一个新的开源标准数据湖泊(THR2339)——Ajay辛格从砖共享如何提高bob下载地址你的数据湖泊为交易更大的价值通过添加新功能,版本控制和索引使用最新的开源创新。由最初的创造者Apache火花,砖继续创新,推出一个新的开源项目称为三角洲湖旨在使现有数据湖泊更加可伸缩的、可靠的。bob下载地址之上的无限可扩展与Azure SQL Azure数据存储和深湖综合数据仓库,三角洲湖在Azure砖使数据更好的准备分析和机器学习的工作负载。现有的Azure砖,明白为什么大型组织正在升级他们的数据与零迁移到三角洲湖湖就地!
- 毫升生命周期管理Azure砖和Azure机器学习(BRK3245)——Premal沙从微软和迈克康奈尔砖共享机器学习如何开发新的复杂性超出软件开发。有各种各样的工具和框架很难跟踪实验,再现结果,机器学习和部署模型。学习你可以加快和管理端到端机器学习生命周期在Azure砖使用MLflow和Azure毫升可靠地构建、分享和部署使用Azure砖机器学习应用程序。
- 着手Azure砖三角洲湖(WRK2013)——在这个实验室,凯尔·韦勒,Premal沙,湿婆Nimmagadda Venkata,和桑托什珍珠从微软引导参与者,因为他们学会了如何提高性能和可靠性的数据与Azure砖三角洲湖工程管道。三角洲湖提供优化布局,使大数据用例,从批处理和流摄食,快速交互式查询,机器学习。
- 最大化你的Azure砖部署(BRK3043) -从微软Yatharth Gupta分享见解,关键步骤得到最出你的Azure砖资源。无论你是新火花或Azure砖老兵,参加和学习技巧,技巧和最佳实践的使用Azure砖。基于经验与真正的行业客户,这些最佳实践包括部署、管理、安全、网络、监控、机器学习等。看到Azure砖”的力量管理的火花管道经验可以受益你的分析!
- Azure砖和Azure机器学习更好的在一起(THR2186)——在这个戏剧会话,Premal沙从微软演示机器学习新的Azure砖之间的集成和Azure实现全面的E2E机器学习场景为我们的客户。
- 数据再现性,审计,立即回滚和其他应用程序的时间旅行与三角洲湖在Azure砖(BRK3254)——现在时间旅行是可能的Azure砖三角洲湖!凯尔·韦勒从微软发现三角洲湖让时间旅行成为可能和为什么它对你很重要。通过演讲,笔记本电脑,和代码,他展示了几种常见的应用程序和如何提高现代数据工程管道。三角洲湖是一个开源存储层带来ACID事务Apache火花(TM)。它提供了快照隔离并发读/写。使高效的插入、删除和立即回滚功能。它允许背景文件优化通过压实和z顺序分区实现100倍的性能改进。在这个演示,了解三角洲湖解决的挑战,如何三角洲湖在幕后工作,和应用程序的新三角洲时间旅行的能力。
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有趣的并不止于此!不断学习:
- 在线研讨会
看看我们的按需网络研讨会,从数据到AI与微软Azure砖,您将看到如何加速您的数据和艾城的旅程的端到端Azure的砖和我们本地综合数据服务在Azure上。然后看到如何加速管理你的端到端机器学习生命周期Azure的砖MLflow习语和Azure机器学习,机器学习分享、部署和管理应用程序。 - 尝试Azure砖
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