Databricks 通过 Lakehouse 应用程序挑战 Snowflake、MongoDB

在最近的一份公告中，Databricks 推出了他们的最新功能 Lakehouse Apps，该功能允许开发人员基于存储在公司数据 Lakehouse 中的企业数据构建应用程序。这些应用程序在公司的 Databricks 实例上运行，利用该平台的安全和治理功能，旨在简化 AI 用例的数据采用和管理。通过避免数据移动，Lakehouse Apps 旨在简化应用程序开发过程，同时确保底层数据的完整性。

Databricks 的这一举措可以看作是对 Snowflake 原生应用程序框架的回应，该框架使开发人员能够直接在 Snowflake 数据云平台中构建和运行应用程序。Snowflake和MongoDB也将自己定位为应用程序开发平台，其中Snowflake收购了Streamlit并增强了其分析能力，而MongoDB则显着增强了其分析能力。

为了支持 Lakehouse Apps 的开发，Databricks 与 Retool、Posit、Kumo.ai 和 Lamini 等公司合作。这些合作将提供用于开发内部应用程序、数据科学任务和定制大型语言模型的工具。与 Snowflake 类似，Databricks 计划在其 Databricks Marketplace 上托管这些应用程序，但有关收入分享和协议的具体细节尚未披露。

除了 Lakehouse Apps 之外，Databricks 还将在 Marketplace 上引入 AI 模型共享。此举旨在协助企业客户加速AI应用的开发，并为模型提供商提供模型变现的机会。Databricks 计划跨各种用例策划和发布开源模型，并促进其在平台上的优化和部署。

Databricks 市场还将看到数据提供商的扩张，包括 S&P Global、Experian、伦敦证券交易所集团、纳斯达克等主要公司、医疗保健公司和地理空间数据提供商。这种更广泛的数据集提供将提高 Databricks 用户市场的价值和相关性。

总体而言，Databricks 的这些更新，包括 Lakehouse Apps 和 AI 模型共享，旨在使其平台对开发者更具吸引力和“粘性”。通过展示其处理事务功能以及提供更广泛的数据和人工智能模型的访问能力，Databricks 力求将自己定位为现代应用程序开发的综合解决方案。Lakehouse Apps 预计将在不久的将来提供预览版，而 AI 模型共享功能将在明年推出。