Databricks desafía a Snowflake y MongoDB con las aplicaciones Lakehouse
En un anuncio reciente, Databricks presentó su última característica, Lakehouse Apps, que permite a los desarrolladores crear aplicaciones a partir de los datos de su empresa almacenados en el data lakehouse de la empresa. Estas aplicaciones, que se ejecutan en la instancia de Databricks de una empresa, aprovechan las características de seguridad y gobernanza de la plataforma, con el objetivo de agilizar la adopción y gestión de datos para casos de uso de IA. Al evitar el movimiento de datos, las aplicaciones Lakehouse están diseñadas para simplificar el proceso de desarrollo de aplicaciones y al mismo tiempo garantizar la integridad de los datos subyacentes.
Este movimiento de Databricks puede verse como una respuesta al marco de aplicaciones nativas de Snowflake, que permite a los desarrolladores crear y ejecutar aplicaciones directamente dentro de la plataforma Snowflake Data Cloud. Snowflake y MongoDB también se han posicionado como plataformas de desarrollo de aplicaciones: Snowflake adquirió Streamlit y mejoró sus capacidades analíticas, mientras que MongoDB aumentó significativamente sus capacidades analíticas.
Para respaldar el desarrollo de Lakehouse Apps, Databricks se ha asociado con empresas como Retool, Posit, Kumo.ai y Lamini. Estas colaboraciones ofrecerán herramientas para desarrollar aplicaciones internas, tareas de ciencia de datos y modelos de lenguaje grandes personalizados. Al igual que Snowflake, Databricks planea alojar estas aplicaciones en su Databricks Marketplace, aunque aún no se han revelado detalles específicos sobre el reparto de ingresos y los acuerdos.
Además de Lakehouse Apps, Databricks también introducirá el uso compartido de modelos de IA en Marketplace. Esta medida tiene como objetivo ayudar a los clientes empresariales a acelerar el desarrollo de aplicaciones de IA y brindar a los proveedores de modelos la oportunidad de monetizar sus modelos. Databricks planea seleccionar y publicar modelos de código abierto en varios casos de uso y facilitar su optimización e implementación en la plataforma.
Databricks Marketplace también verá una expansión de proveedores de datos, incluidas empresas importantes como S&P Global, Experian, London Stock Exchange Group, Nasdaq, empresas de atención médica y proveedores de datos geoespaciales. Esta oferta más amplia de conjuntos de datos mejorará el valor y la relevancia del Marketplace para los usuarios de Databricks.
En general, estas actualizaciones de Databricks, incluidas Lakehouse Apps y el uso compartido de modelos de IA, tienen como objetivo hacer que su plataforma sea más atractiva y "pegajosa" para los desarrolladores. Al demostrar sus capacidades para manejar capacidades transaccionales y brindar acceso a una gama más amplia de datos y modelos de inteligencia artificial, Databricks busca posicionarse como una solución integral para el desarrollo de aplicaciones modernas. Se espera que las aplicaciones Lakehouse estén disponibles en versión preliminar en un futuro próximo, mientras que la capacidad de compartir modelos de IA se implementará el próximo año.
