Databricks は Lakehouse アプリを使用して Snowflake、MongoDB に挑戦します

Databricks は最近の発表で、開発者が同社のデータ レイクハウスに保存されているエンタープライズ データ上にアプリケーションを構築できるようにする最新機能である Lakehouse Apps を発表しました。これらのアプリは企業の Databricks インスタンス上で実行され、プラットフォームのセキュリティとガバナンス機能を活用し、AI ユースケースにおけるデータの導入と管理を合理化することを目指しています。Lakehouse アプリは、データの移動を回避することで、基礎となるデータの整合性を確保しながらアプリケーション開発プロセスを簡素化するように設計されています。

Databricks によるこの動きは、開発者が Snowflake Data Cloud プラットフォーム内でアプリケーションを直接構築して実行できるようにする Snowflake のネイティブ アプリケーション フレームワークへの対応と見なすことができます。Snowflake と MongoDB もアプリケーション開発プラットフォームとしての地位を確立しており、Snowflake は Streamlit を買収して分析機能を強化し、MongoDB は分析機能を大幅に強化しました。

Lakehouse アプリの開発をサポートするために、Databricks は Retool、Posit、Kumo.ai、Lamini などの企業と提携しています。これらのコラボレーションにより、社内アプリ、データ サイエンス タスク、カスタム大規模言語モデルを開発するためのツールが提供されます。Snowflake と同様に、Databricks もこれらのアプリケーションを Databricks Marketplace でホストする予定ですが、収益分配と契約に関する具体的な詳細はまだ明らかにされていません。

Lakehouse Apps に加えて、Databricks もマーケットプレイスでの AI モデル共有を導入します。この動きは、企業顧客が AI アプリケーションの開発を加速し、モデルプロバイダーにモデルを収益化する機会を提供するのを支援することを目的としています。Databricks は、さまざまなユースケースにわたるオープンソース モデルを厳選して公開し、プラットフォーム上での最適化と展開を促進することを計画しています。

Databricks Marketplace では、S&P Global、Experian、London Stock Exchange Group、Nasdaq などの大手企業、ヘルスケア企業、地理空間データ プロバイダーを含むデータ プロバイダーの拡大も見られます。この幅広いデータ セットの提供により、Databricks ユーザーにとってのマーケットプレイスの価値と関連性が高まります。

全体として、Lakehouse Apps や AI モデル共有を含む Databricks のこれらのアップデートは、開発者にとってプラットフォームをより魅力的で「魅力的な」ものにすることを目的としています。Databricks は、トランザクション機能の処理能力を実証し、より広範囲のデータおよび AI モデルへのアクセスを提供することで、最新のアプリケーション開発のための包括的なソリューションとしての地位を確立しようとしています。Lakehouse アプリは近い将来プレビューで利用可能になる予定で、AI モデル共有機能は来年中に展開される予定です。