Implémentation Databricks
Chemin de fer de classe 1
Cas d'utilisation
Un important chemin de fer nord-américain implémentait Databricks sur Google Cloud Platform pour moderniser sa plateforme de données et prendre en charge l'analytique avancée et les cas d'utilisation en IA.
Le défi n'était pas seulement de déployer Databricks, mais de le faire correctement dans les contraintes du GCP.
L'organisation devait être prudente concernant :
La complexité de l'identité et de l'accès utilisant les comptes de service et IAM à travers les projets
Les décisions de conception réseau, particulièrement autour de Private Service Connect et l'architecture VPC
La configuration du stockage et de la gouvernance pour GCS et Unity Catalog
La coexistence avec les plateformes existantes, incluant BigQuery et les systèmes hérités
Les contraintes régionales impactant la disponibilité des fonctionnalités et l'évolutivité future
Une implémentation mal conçue mènerait à du rework, des lacunes de gouvernance et de l'instabilité en production.
KData a dirigé l'implémentation Databricks sur GCP, en commençant par la définition de l'architecture avant tout déploiement.
Défini le modèle opérationnel cible à travers les environnements, les domaines et les limites de propriété
Conçu les modèles d'identité et d'accès utilisant les comptes de service alignés avec la gouvernance Unity Catalog
Architecturé le réseau, incluant la structure VPC et les exigences de connectivité privée
Établi la stratégie de stockage sur GCS avec une séparation claire des domaines de données et des emplacements externes
Défini la stratégie de coexistence entre Databricks et les plateformes existantes
Déployé les espaces de travail Databricks alignés avec l'architecture cible
Validé les charges de travail, les modèles d'accès et les flux de données avant le déploiement en production
Le résultat était une plateforme Databricks prête pour la production sur GCP, construite correctement dès le départ.
Modèle de gouvernance clair à travers les données, l'identité et l'accès
Architecture réseau stable et sécurisée alignée avec les exigences d'entreprise
Fondation évolutive pour l'ingénierie de données, l'analytique et les charges de travail IA
Aucun rework requis post-déploiement grâce aux décisions architecturales précoces
La plateforme était prête à soutenir les opérations actuelles et l'expansion future.
Une approche structurée qui priorise l'architecture avant le déploiement.
Cette approche reflète les meilleures pratiques issues des vrais playbooks de livraison Databricks sur GCP.
Concevoir l'espace de travail avant de définir l'architecture
Sous-estimer la complexité des comptes de service et de IAM
Choisir le mauvais modèle réseau tôt
Supposer que serverless fonctionnera pour toutes les charges de travail
Traiter le stockage comme un simple bucket
Abuser de la federation BigQuery
Ignorer les contraintes régionales et de fonctionnalités
Mélanger les responsabilités entre équipes sans propriété claire