L'architecture de référence MATLAB et Simulink sur Databricks permet aux utilisateurs de travailler avec les données là où elles se trouvent, en combinant la modélisation spécifique au domaine avec la sécurité de Databricks et une puissance de calcul évolutive.
L'interface MATLAB pour Databricks permet aux ingénieurs et aux data scientists de développer, d'étendre et de déployer des workflows MATLAB et Simulink directement sur Databricks, en opérationnalisant les algorithmes et les simulations dans les chaînes de production et les jumeaux numériques.
- Exécuter MATLAB et Simulink directement dans Databricks
- Utiliser SQL avec MATLAB et Databricks
- Développer des modèles dans MATLAB et Simulink et mettre à l’échelle avec Spark™
- Travailler avec Spark de manière interactive dans MATLAB
- Partager des algorithmes et des modèles MATLAB et Simulink avec des utilisateurs de Python et SQL
- Déployer des modèles Simulink dans Databricks en tant que jumeaux numériques
Développement interactif et prototypage
MATLAB et Simulink dans Databricks
L'architecture de référence MATLAB et Simulink sur Databricks apporte un calcul interactif aux données, permettant aux équipes de développer et de simuler en utilisant les données de manière sécurisée au sein de Databricks.
Accéder au Big Data avec SQL
Accédez aux sources de données cloud via un cluster Databricks en le connectant à MATLAB avec Database Toolbox™. Manipulez les données à distance et utilisez SQL pour accéder aux données tabulaires dans Databricks. Utilisez Apache Spark™ SQL pour interroger des données dans les workflows Spark.
Interagir de manière programmatique avec Databricks
L'API REST permet à l'utilisateur MATLAB d'interagir de manière programmatique avec l'environnement Databricks depuis MATLAB. Par exemple, il est ainsi possible de contrôler les jobs ou les clusters au sein de Databricks.
Utiliser Spark avec MATLAB et Simulink
Intégrez des commandes API Apache Spark dans des algorithmes MATLAB en utilisant Databricks Connect. Les commandes API Spark s'exécutent sur un cluster Databricks, même sans serveur.
Déploiement en production avec MATLAB et Simulink
Déploiement en production avec MATLAB et Simulink dans Databricks
Packagez et déployez vos algorithmes et modèles sur des clusters Databricks en utilisant MATLAB Compiler SDK et Simulink Compiler avec MATLAB Runtime. Exécutez-les à la demande dans des notebooks, planifiez-les en tant que jobs, intégrez-les dans des pipelines de données et alimentez des jumeaux numériques.
Architecture de référence MATLAB et Simulink dans Databricks
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version 7.0.4
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Utiliser SQL pour travailler avec des données Databricks
Envoyez des requêtes et manipulez des données dans le cloud avec SQL. Utilisez MATLAB Database Toolbox™ ou Spark SQL pour lire des données issues de tables Databricks, de sources de données connectées à Databricks et de divers types de fichiers. Créez vos propres tables dans plusieurs formats de fichiers ou utilisez des tables Databricks Delta Lake et Delta Lake. Les résultats des requêtes sont convertis en tables MATLAB, directement utilisables dans les toolboxes et les algorithmes MATLAB. Créez également votre propre algorithme pour le cloud.
Travailler avec des données cloud de manière interactive dans MATLAB avec Databricks Connect et DBFS
Explorez vos données sur le cloud avec DBFS. Créez, chargez, téléchargez et organisez des fichiers comme vous le feriez localement, le tout à partir de MATLAB. Avec Databricks Connect, travaillez directement avec Spark dans le cloud à partir de votre desktop. Travaillez avec des jeux de données volumineux et exploitez l'évolutivité et la vitesse de Spark. Téléchargez des échantillons de données au fur et à mesure que vous affinez votre algorithme, et entraînez puis testez vos modèles d'IA localement, avant de les déployer pour les exécuter sur des jeux de données complets dans le cloud.
Exécuter des algorithmes MATLAB nativement sur des clusters Databricks Spark
Grâce à MATLAB Compiler et MATLAB Compiler SDK, exécutez votre code MATLAB en tant que tâche Spark Submit. Lorsqu'il est déployé sur un cluster Databricks compatible avec MATLAB Runtime, votre algorithme MATLAB peut évoluer sur n'importe quel nombre de nœuds. Exécutez vos tâches MATLAB à la demande ou selon un calendrier automatisé. Donnez à vos algorithmes MATLAB la possibilité d’exploiter la puissance de calcul parallèle de Spark et d'accélérer le traitement des données dans le cloud.
Partager des algorithmes MATLAB avec d'autres utilisateurs de Databricks
Une fois les algorithmes MATLAB déployés sur Databricks, partagez-les avec d'autres utilisateurs et intégrez-les dans des workflows à plusieurs étapes. Déployez et exécutez des algorithmes MATLAB nativement sous forme de tâches, à grande échelle ou sur des clusters compatibles avec MATLAB Runtime.
Déployez du code MATLAB en tant que bibliothèque ou fonction définie par l'utilisateur pour une utilisation dans n'importe quel langage, notamment les scripts SQL. Les blocs-notes et les bibliothèques Java ou Python peuvent également utiliser ce code.
