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使用 Databricks Apps 简化 AI 应用程序开发.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718775 2025-06-22 19页 3.41MB

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本文主要介绍了Databricks在其数据+AI平台上的应用开发,强调了前瞻性声明的重要性,并讨论了使用Databricks Apps构建AI应用的经验教训和架构选择。 - 关键点一:前瞻性声明风险提示。文章指出,其陈述基于当前信息,存在不确定性,未来结果可能与预期不同。 - 关键点二:应用开发经验。使用Databricks Apps时,发现Delta表不适合事务性使用,同步表提供低延迟、高并发访问,单一实例可处理1000+ QPS。 - 关键点三:架构选择。建议根据数据类型选择合适工具,如Delta表作为单一事实来源,同步表提供低延迟访问,OLTP用于事务性数据。 - 关键点四:性能数据。Databricks架构自动可扩展,平均延迟20-30ms,但在复杂任务中,QPS限制和Vector Search Index成为瓶颈。 - 关键点五:构建还是购买。考虑数据流、用户体验、安全性、费用和知识产权等因素,作者选择构建自己的解决方案。 核心数据引用:单一实例可处理1000+ QPS,平均延迟20-30ms,Vector Search Index存在限制。
"Databricks Apps有何优势?" "全栈开发中,如何优化AI查询?" "单平台架构,如何实现高效扩展?"
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