Databricks défie Snowflake et MongoDB avec Lakehouse Apps
Dans une annonce récente, Databricks a dévoilé sa dernière fonctionnalité, Lakehouse Apps, qui permet aux développeurs de créer des applications sur les données de leur entreprise stockées dans le data lakehouse de l'entreprise. Ces applications, qui s'exécutent sur l'instance Databricks d'une entreprise, exploitent les fonctionnalités de sécurité et de gouvernance de la plateforme, dans le but de rationaliser l'adoption et la gestion des données pour les cas d'utilisation de l'IA. En évitant le mouvement des données, les applications Lakehouse sont conçues pour simplifier le processus de développement d'applications tout en garantissant l'intégrité des données sous-jacentes.
Cette décision de Databricks peut être considérée comme une réponse au Native Application Framework de Snowflake, qui permet aux développeurs de créer et d'exécuter des applications directement au sein de la plateforme Snowflake Data Cloud. Snowflake et MongoDB se sont également positionnés comme plates-formes de développement d'applications, Snowflake acquérant Streamlit et améliorant ses capacités analytiques, tandis que MongoDB a considérablement augmenté ses capacités analytiques.
Pour soutenir le développement de Lakehouse Apps, Databricks s'est associé à des sociétés comme Retool, Posit, Kumo.ai et Lamini. Ces collaborations offriront des outils pour développer des applications internes, des tâches de science des données et de grands modèles de langage personnalisés. Semblable à Snowflake, Databricks prévoit d'héberger ces applications sur son Databricks Marketplace, bien que les détails spécifiques concernant le partage des revenus et les accords n'aient pas encore été divulgués.
En plus des applications Lakehouse, Databricks introduira également le partage de modèles d'IA sur le Marketplace. Cette décision vise à aider les entreprises clientes à accélérer le développement d’applications d’IA et à offrir aux fournisseurs de modèles la possibilité de monétiser leurs modèles. Databricks prévoit d'organiser et de publier des modèles open source dans divers cas d'utilisation et de faciliter leur optimisation et leur déploiement sur la plateforme.
Le marché Databricks verra également une expansion des fournisseurs de données, notamment de grandes entreprises comme S&P Global, Experian, London Stock Exchange Group, Nasdaq, des sociétés de soins de santé et des fournisseurs de données géospatiales. Cette offre plus large d'ensembles de données améliorera la valeur et la pertinence du Marketplace pour les utilisateurs de Databricks.
Dans l'ensemble, ces mises à jour de Databricks, y compris Lakehouse Apps et le partage de modèles d'IA, visent à rendre leur plate-forme plus attrayante et « collante » pour les développeurs. En démontrant ses capacités à gérer les capacités transactionnelles et en donnant accès à un plus large éventail de données et de modèles d'IA, Databricks cherche à se positionner comme une solution complète pour le développement d'applications modernes. Les applications Lakehouse devraient être disponibles en avant-première dans un avenir proche, tandis que la capacité de partage de modèles d'IA sera déployée au cours de l'année à venir.
