Databricks enrichit ses fonctions de sécurité et scalabilité pour accélérer les déploiements à grande échelle des entreprises

Databricks, le leader de l’analytique unifiée, annonce de nouvelles fonctionnalités au sein de sa plateforme qui fournissent des contrôles de sécurité approfondis, une administration proactive et une automatisation tout au long du cycle de vie des données et du machine learning.

Alors que les équipes data déploient les applications analytiques et de machine learning (ML) au sein de leur organisation, elles ont besoin de pouvoir exploiter les données à grande échelle en toute sécurité. Cela peut être complexe et risqué, notamment lorsqu’elles opèrent dans un environnement multi-cloud. En effet, la sécurité y est fragmentée, ce qui rend les politiques d’accès des entreprises difficiles à déployer , l’administration réactive et inefficace, et les processus DevOps tels que la gestion des utilisateurs et le provisionnement des clusters sont manuels et chronophages. La plateforme Databricks Unified Data Analytics résout ces problématiques en aidant les entreprises à regrouper tous leurs utilisateurs et toutes leurs données autour d’un service simple, évolutif et sécurisé, à même de tirer parti des capacités natives de clouds multiples.

« L’actuel défi majeur des organisations est de sélectionner une plateforme d’entreprise qui puisse gérer toutes ses données et toutes les personnes qui interagissent avec elles, aujourd’hui et dans le futur, » déclare David Meyer, senior VP Product Management chez Databricks. « Databricks est la seule plateforme qui réussisse à offrir le traitement à très grande échelle et la simplicité qui permettent de rendre les données, l’analytique et le machine learning omniprésents dans toute l’entreprise. C’est ce que nous nous engageons à préserver pour nos clients, indépendamment de si et comment leurs stratégies cloud évoluent au fil du temps. Ces nouvelles fonctionnalités sont un exemple concret de la façon dont nous y parvenons. »

De nouvelles fonctionnalités accrues au sein de la plateforme Databricks :

· Sécurité cloud native : les entreprises peuvent déjà bénéficier de services SaaS entièrement managés sans perdre le contrôle de leurs données en exécutant des clusters Databricks dans leur compte cloud. L’ajout de clés de chiffrement des données révocables appartenant au client et de réseaux privés personnalisés pour gérer ces clusters, permet aux clients d’adapter davantage les services à leurs exigences spécifiques d’entreprise et de conformité.

· Administration simple et proactive : la visibilité et le contrôle global sont un facteur clé pour permettre à des centaines d’équipes composées de milliers d’utilisateurs de travailler de manière efficace. Pour une totale transparence, les organisations peuvent désormais auditer et analyser toute l’activité de leur compte, et établir des politiques d’administration des utilisateurs, de contrôle de budget et de gestion de l’infrastructure.

· Automatisation à grande échelle : l’approche de Databricks basée sur les APIs permet désormais aux clients de mettre rapidement en production l’analytique et le Machine Learning grâce à l’intégration et la livraison en continu (CI/CD). Les équipes DevOps peuvent désormais automatiser tout le cycle de vie des données et du ML, grâce à la prise en charge de git et des APIs pour tout depuis la gestion des utilisateurs au provisionnement des espaces de travail jusqu’aux politiques de clusters, en passant par le monitoring des applications et de l’infrastructure.