Databricks fordert Snowflake und MongoDB mit Lakehouse Apps heraus
In einer aktuellen Ankündigung stellte Databricks seine neueste Funktion vor, Lakehouse Apps, die es Entwicklern ermöglicht, Anwendungen auf ihren Unternehmensdaten zu erstellen, die im Data Lakehouse des Unternehmens gespeichert sind. Diese Apps, die auf der Databricks-Instanz eines Unternehmens ausgeführt werden, nutzen die Sicherheits- und Governance-Funktionen der Plattform und zielen darauf ab, die Datenübernahme und -verwaltung für KI-Anwendungsfälle zu optimieren. Durch die Vermeidung von Datenverschiebungen sollen Lakehouse-Apps den Anwendungsentwicklungsprozess vereinfachen und gleichzeitig die Integrität der zugrunde liegenden Daten gewährleisten.
Dieser Schritt von Databricks kann als Reaktion auf das Native Application Framework von Snowflake angesehen werden, das es Entwicklern ermöglicht, Anwendungen direkt innerhalb der Snowflake Data Cloud-Plattform zu erstellen und auszuführen. Snowflake und MongoDB haben sich auch als Anwendungsentwicklungsplattformen positioniert: Snowflake übernimmt Streamlit und erweitert seine Analysefähigkeiten, während MongoDB seine Analysefähigkeiten erheblich erweitert hat.
Um die Entwicklung von Lakehouse Apps zu unterstützen, hat Databricks mit Unternehmen wie Retool, Posit, Kumo.ai und Lamini zusammengearbeitet. Diese Kooperationen bieten Tools für die Entwicklung interner Apps, datenwissenschaftlicher Aufgaben und benutzerdefinierter großer Sprachmodelle. Ähnlich wie Snowflake plant Databricks, diese Anwendungen auf seinem Databricks Marketplace zu hosten, spezifische Details zu Umsatzbeteiligung und Vereinbarungen müssen jedoch noch bekannt gegeben werden.
Zusätzlich zu Lakehouse Apps wird Databricks auch die gemeinsame Nutzung von KI-Modellen auf dem Marketplace einführen. Dieser Schritt zielt darauf ab, Unternehmenskunden dabei zu unterstützen, die Entwicklung von KI-Anwendungen zu beschleunigen und Modellanbietern die Möglichkeit zu geben, ihre Modelle zu monetarisieren. Databricks plant, Open-Source-Modelle für verschiedene Anwendungsfälle zu kuratieren und zu veröffentlichen und deren Optimierung und Bereitstellung auf der Plattform zu erleichtern.
Auf dem Databricks Marketplace wird es auch eine Erweiterung der Datenanbieter geben, darunter große Unternehmen wie S&P Global, Experian, London Stock Exchange Group, Nasdaq, Gesundheitsunternehmen und Anbieter von Geodaten. Dieses breitere Angebot an Datensätzen wird den Wert und die Relevanz des Marktplatzes für Databricks-Benutzer steigern.
Insgesamt zielen diese Updates von Databricks, einschließlich Lakehouse Apps und AI-Modellfreigabe, darauf ab, ihre Plattform für Entwickler attraktiver und „klebriger“ zu machen. Durch den Nachweis seiner Fähigkeiten im Umgang mit Transaktionsfunktionen und der Bereitstellung des Zugriffs auf ein breiteres Spektrum an Daten und KI-Modellen möchte sich Databricks als umfassende Lösung für die moderne Anwendungsentwicklung positionieren. Die Lakehouse-Apps werden voraussichtlich in naher Zukunft als Vorschau verfügbar sein, während die Funktion zur gemeinsamen Nutzung von KI-Modellen im kommenden Jahr eingeführt wird.
