Databricks macht BI und SQL auch serverless verfügbar

Der Anbieter hinter der Data-Lakehouse-Architektur sichert sich außerdem eine weitere Finanzspritze in Höhe von 1,6 Milliarden US-Dollar.

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Von
  • Matthias Parbel

Mit seiner Lakehouse-Architektur für die Datenanalyse in der Cloud will das Unternehmen Databricks die Brücke zwischen der traditionellen Business Intelligence (BI) und modernen Machine-Learning-Anwendungen schlagen. Der auf dem Delta Lake aufsetzende Dienst SQL Analytics bietet dazu eine eigene Oberfläche für Abfragen und die Visualisierung von Ergebnissen, inklusive Anbindung an verbreitete Business-Intelligence-Tools wie Tableau, Qlik oder Power BI. Nun kündigt der Anbieter einen neuen, vollständig verwalteten Dienst an, der Analystinnen und Analysten BI- und SQL-Berechnungen unmittelbar bei Bedarf liefert: Databricks Serverless SQL.

Der Cloud-Dienst setzt auf einer von Databricks konfigurierten und betriebenen Computing-Plattform auf, die drei voneinander isolierte Ebenen umfasst, von der Runtime auf Kubernetes, über die den Container in einer Virtual Machine bis hin zum Workspace in einem Virtual Network. Gängige BI-Tools sollen sich einfach über integrierte Konnektoren mit optimierten JDBC/ODBC-Treibern anbinden lassen, die auch Authentifizierung unterstützen. Im Vergleich zu Cloud Data Warehouses anderer Anbieter verspricht Databricks für Serverless SQL kürzere Startzeiten und schnelleres Ausführen der Abfragen. Aufgrund des "Pay per use"-Ansatzes und des geringen Managementaufwands sollen Anwenderinnen und Anwender zudem von günstigeren Kosten profitieren.

Databricks Serverless SQL ist ab sofort als Public Preview auf AWS verfügbar. Weitergehende Informationen zu dem neuen Dienst finden sich im Blogbeitrag zur Ankündigung.

Die bereits seit Längerem kursierenden Spekulationen um einen Börsengang von Databricks dürften angesichts einer weiteren Finanzierungsrunde neue Nahrung erhalten. Eine von Counterpoint Global (Morgan Stanley) angeführte Serie-H-Finanzierung beschert Databricks frisches Kapital in Höhe von 1,6 Milliarden US-Dollar. Erst zum Jahresbeginn hatte das hinter dem Big-Data-Framework Apache Spark stehende Unternehmen rund eine Milliarde US-Dollar einstreichen können. Die Gesamtfinanzierungssumme erreicht aktuell fast 3,5 Milliarden US-Dollar, die Bewertung des Unternehmens steigt auf 38 Milliarden US-Dollar. Der für das laufende Jahr erwartete IPO dürfte damit einen Schritt näher rücken.

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