Databricks

Обзор инфраструктуры интеллектуальных данных Databricks

Среда Databricks 2026 функционирует как платформа интеллектуальных данных, используя DatabricksIQ для внедрения ИИ на каждом уровне озера данных. Архитектура основана на Unity Catalog, который стал открытым стандартом для управления таблицами, файлами, моделями машинного обучения и автономными ИИ-агентами 📑.

Основные процессы и векторное выполнение

Платформа использует движок Photon — нативный C++ слой векторного выполнения, позволяющий обходить узкие места производительности JVM для аналитических рабочих нагрузок.

• Декларативные пайплайны Lakeflow: Вход: Пакетные и потоковые источники данных → Процесс: Автономная оркестрация и инкрементальное обновление через логику Delta Live Tables → Выход: Оптимизированные таблицы Silver/Gold с полной линейностью 📑.
• Движок Photon: Обеспечивает до 8-кратного ускорения для сложных объединений и агрегаций за счет аппаратного параллелизма и векторных UDF 📑.
• Бессерверные SQL-склады: Автоматически масштабируют вычислительные ресурсы в зависимости от шаблонов нагрузки; однако внутренние предиктивные эвристики для минимизации задержки холодного старта бессерверных процессов остаются нераскрытыми 🌑.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Mosaic AI и агентная оркестрация

Стек 2026 года включает Mosaic AI и набор Agent Bricks для создания и управления автономными агентами, основанными на корпоративных данных.

• Фреймворк агентов Mosaic AI: Вход: Высокоуровневое бизнес-намерение → Процесс: Агентная оркестрация RAG, основанная на метаданных Unity Catalog и инструментах векторного поиска → Выход: Проверяемые инсайты с многошаговой логикой и цитированием источников 📑.
• Agent Bricks (автооптимизация): Автоматически оптимизирует качество и стоимость агентов, выбирая лучшие комбинации моделей и инструментов для конкретных шаблонов решения задач 📑.

Управление и открытая совместимость

Unity Catalog (OSS) выступает в роли универсальной контрольной плоскости, обеспечивая доступность данных и ИИ-активов для различных движков и облаков.

• Федерация Lakehouse: Позволяет выполнять запросы к внешним системам (Snowflake, BigQuery, Oracle) без перемещения данных; однако кросс-облачные затраты на исходящий трафик и задержки синхронизации не публикуются 🌑.
• Универсальные объекты данных: Поддерживает форматы Delta, Iceberg и Hudi нативно через REST API Unity Catalog, обеспечивая совместимость без копирования 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики:

• Задержка A2A-переговоров: Измерить накладные расходы на установление соединения при взаимодействии агентов Databricks с внешними агентными экосистемами (например, Salesforce Agentforce) через протокол A2A 🌑.
• ROI Photon DBU: Организациям необходимо подтвердить, что двукратная надбавка к DBU для кластеров с поддержкой Photon компенсируется как минимум трехкратным сокращением времени выполнения для их конкретного портфеля рабочих нагрузок 🧠.
• Задержка синхронизации Unity Catalog: Проверить согласованность и задержку распространения детализированных политик доступа в многорегиональных развертываниях рабочих пространств 🌑.