La arquitectura de referencia de MATLAB y Simulink en Databricks permite trabajar con los datos donde se encuentran, combinando modelado específico del dominio con la infraestructura de cómputo segura y escalable de Databricks.
La interfaz de MATLAB para Databricks permite que grupos de ingeniería y analistas de datos desarrollen, escalen y desplieguen flujos de trabajo de MATLAB y Simulink directamente en Databricks, implementando algoritmos y simulaciones en cadenas de tareas de producción y gemelos digitales.
- Ejecute MATLAB y Simulink directamente en Databricks
- Utilice SQL con MATLAB y Databricks
- Desarrolle modelos en MATLAB y Simulink y escale con Spark™
- Use Spark de manera interactiva en MATLAB
- Comparta algoritmos y modelos de MATLAB y Simulink con usuarios de Python y SQL
- Despliegue modelos de Simulink en Databricks como gemelos digitales
Desarrollo interactivo y prototipado
MATLAB y Simulink en Databricks
La arquitectura de referencia de MATLAB y Simulink en Databricks ofrece una infraestructura de cómputo interactiva a los datos, permitiendo que grupos de trabajo desarrollen y simulen utilizando datos de forma segura dentro de Databricks.
Acceso a Big Data con SQL
Acceda a fuentes de datos en la nube a través de un cluster de Databricks conectándolo a MATLAB con Database Toolbox™. Manipule datos de manera remota y utilice SQL para acceder a datos tabulares en Databricks. Utilice Apache Spark™ SQL para consultar datos en flujos de trabajo de Spark.
Interacción programática con Databricks
La API REST permite interactuar de forma programática con el entorno de Databricks desde MATLAB; por ejemplo, para controlar trabajos o clusters dentro de Databricks.
Uso de Spark con MATLAB y Simulink
Incorpore comandos de la API de Apache Spark en algoritmos de MATLAB empleando Databricks Connect. Los comandos de la API de Spark se ejecutan en un cluster de Databricks, así como en clusters sin servidor.
Despliegue en producción con MATLAB y Simulink
Despliegue en producción con MATLAB y Simulink en Databricks
Empaquete y despliegue algoritmos y modelos en clusters de Databricks utilizando MATLAB Compiler SDK y Simulink Compiler con MATLAB Runtime. Ejecútelos bajo demanda en cuadernos ejecutables, prográmelos como trabajos, intégrelos en cadenas de tareas y utilícelos con gemelos digitales.
Arquitectura de referencia de MATLAB y Simulink para Databricks
Interfaz de MATLAB para Databricks
Versión 7.0.4
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Utilice SQL para trabajar con datos de Databricks
Realice consultas y manipule datos en la nube con SQL. Utilice MATLAB Database Toolbox™ o Spark SQL para leer datos de tablas de Databricks, fuentes de datos conectadas a Databricks, y diversos tipos de archivos. Cree sus propias tablas en múltiples formatos de archivo, o bien utilice tablas de Delta Lake de Databricks y Delta Lake. Los resultados de las consultas se convierten en tablas de MATLAB, que se pueden utilizar directamente en toolboxes y algoritmos de MATLAB. También puede crear su propio algoritmo diseñado para ejecutarse en la nube.
Use datos en la nube de manera interactiva en MATLAB con Databricks Connect y DBFS
Explore datos en la nube con DBFS. Cree, cargue, descargue y organice archivos como lo haría localmente, todo desde MATLAB. Con Databricks Connect, puede trabajar directamente con Spark en la nube desde su equipo de escritorio. Trabaje con conjuntos de datos de gran tamaño, y aproveche la escalabilidad y velocidad de Spark. Descargue muestras de datos a medida que refina un algoritmo, y entrene y pruebe modelos de IA localmente, antes de desplegarlos, para que se ejecuten en conjuntos de datos completos en la nube.
Ejecute algoritmos de MATLAB de manera nativa en clusters de Spark de Databricks
Utilice MATLAB Compiler y MATLAB Compiler SDK para ejecutar código de MATLAB como un trabajo Spark Submit. Un algoritmo de MATLAB que se despliega en un cluster de Databricks habilitado con MATLAB Runtime se puede escalar a un número ilimitado de nodos. Ejecute trabajos de MATLAB bajo demanda o de manera programada. Aproveche la capacidad de procesamiento en paralelo de Spark con sus algoritmos de MATLAB para acelerar el procesamiento de datos en la nube.
Comparta algoritmos de MATLAB con más usuarios de Databricks
Una vez que los algoritmos de MATLAB se hayan desplegado en Databricks, compártalos con más usuarios e incorpórelos en flujos de trabajo de múltiples pasos. Despliegue y ejecute algoritmos de MATLAB de manera nativa como trabajos, a escala, o en clusters habilitados con MATLAB Runtime.
Despliegue código de MATLAB como una librería o una función definida por usuario para su uso en cualquier lenguaje, incluso con scripts SQL. Este código también se puede utilizar en librerías y cuadernos ejecutables de Java o Python.
