L'architettura di Riferimento MATLAB e Simulink su Databricks consente agli utenti di lavorare direttamente sui dati nel luogo in cui risiedono, combinando la modellazione specifica del dominio con la sicurezza e la potenza di calcolo scalabile offerte da Databricks.
L'interfaccia MATLAB per Databricks consente a ingegneri e data scientist di sviluppare, scalare e distribuire workflow MATLAB e Simulink direttamente su Databricks, rendendo operativi algoritmi e simulazioni all'interno di pipeline di produzione e gemelli digitali.
- Esecuzione di MATLAB e Simulink direttamente in Databricks
- Uso di SQL con MATLAB e Databricks
- Sviluppo di modelli in MATLAB e Simulink e scalabilità con Spark™
- Utilizzo interattivo di Spark in MATLAB
- Condivisione di algoritmi e modelli MATLAB e Simulink con utenti Python e SQL
- Distribuzione di modelli Simulink in Databricks come gemelli digitali
Sviluppo interattivo e prototipazione
MATLAB e Simulink su Databricks
L'architettura di riferimento di MATLAB e Simulink su Databricks porta la capacità di calcolo interattiva direttamente ai dati, consentendo ai team di sviluppare ed eseguire simulazioni utilizzando i dati in modo sicuro all'interno di Databricks.
Accesso ai big data con SQL
Accedi a sorgenti dati cloud tramite un cluster Databricks collegandolo a MATLAB con Database Toolbox™. Gestisci i dati da remoto e utilizza SQL per accedere ai dati tabellari in Databricks. Utilizza Apache Spark™ SQL per interrogare i dati nei workflow Spark.
Interazione con Databricks in modo programmatico
Le API REST consentono all’utente MATLAB di interagire programmaticamente con l’ambiente Databricks direttamente da MATLAB. Ad esempio, per controllare job o cluster all’interno di Databricks.
Utilizzo di Spark con MATLAB e Simulink
Integra i comandi dell’API di Apache Spark negli algoritmi MATLAB utilizzando Databricks Connect. I comandi dell’API Spark vengono eseguiti su un cluster Databricks, inclusi i cluster serverless.
Distribuzione in produzione con MATLAB e Simulink
Distribuzione in produzione con MATLAB e Simulink in Databricks
Pacchetta e distribuisci i tuoi algoritmi e modelli sui cluster Databricks utilizzando MATLAB Compiler SDK e Simulink Compiler con MATLAB Runtime. Eseguili su richiesta nei notebook, pianificali come job, integrali nelle pipeline di dati e utilizzali per alimentare i gemelli digitali.
Architettura di riferimento per MATLAB e Simulink su Databricks
Download dell’interfaccia MATLAB per Databricks
release 7.0.5
Contatta un esperto tecnico
Utilizzo di SQL per lavorare con i dati Databricks
Invia query e gestisci i dati nel Cloud con SQL. Usa MATLAB Database Toolbox™ o Spark SQL per leggere dati da tabelle Databricks, fonti di dati collegate a Databricks e vari tipi di file. Crea le tue tabelle in diversi formati di file o utilizza le tabelle Delta Lake di Databricks e Delta Lake. I risultati delle query vengono convertiti in tabelle MATLAB, utilizzabili direttamente nei toolbox e negli algoritmi MATLAB. Puoi anche creare il tuo algoritmo eseguibile nel Cloud.
Utilizzo dei dati nel Cloud in modo interattivo in MATLAB con Databricks Connect e DBFS
Esplora i tuoi dati nel Cloud utilizzando DBFS. Crea, carica, scarica e organizza i file come faresti in locale, tutto direttamente da MATLAB. Grazie a Databricks Connect puoi lavorare direttamente con Spark nel Cloud dal tuo desktop. Lavora con grandi set di dati e sfrutta la scalabilità e la velocità di Spark. Scarica campioni di dati per perfezionare il tuo algoritmo, poi addestra e testa i tuoi modelli di IA in locale prima di distribuirli per l’esecuzione su set di dati completi nel Cloud.
Esecuzione di algoritmi MATLAB in modo nativo sui cluster Spark di Databricks
Utilizzando MATLAB Compiler e MATLAB Compiler SDK, esegui il tuo codice MATLAB come un lavoro Spark Submit. Quando viene distribuito su un cluster Databricks compatibile con MATLAB Runtime, il tuo algoritmo MATLAB è scalabile su un numero qualsiasi di nodi. Esegui i tuoi lavori MATLAB ad-hoc o con una pianificazione automatica. Consenti ai tuoi algoritmi MATLAB di sfruttare la potenza di elaborazione parallela di Spark e accelerare l’elaborazione dei dati nel Cloud.
Condivisione degli algoritmi MATLAB con altri utenti di Databricks
Una volta che gli algoritmi MATLAB vengono distribuiti su Databricks, condividili con altri utenti e integrali in workflow a più fasi. Distribuisci ed esegui gli algoritmi MATLAB in modo nativo come lavori, su scala o su cluster compatibili con MATLAB Runtime.
Distribuisci il codice MATLAB in forma di libreria o funzione definita dall’utente per essere utilizzato in qualsiasi linguaggio, inclusi gli script SQL. Questo codice può essere utilizzato anche dalle librerie e dai notebook Java o Python.
