Entendiendo la arquitectura de Databricks: Capa 1 – Infraestructura Cloud ☁️
- hace 3 días
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Introducción
Después de revisar nuevamente los conceptos de Databricks y su enfoque como plataforma inteligente de datos, hubo algo que no entendí bien al inicio… incluso usándolo todos los días: Su arquitectura interna.
En este post empiezo a descomponer Databricks capa por capa, comenzando por la base: la infraestructura.
¿Databricks es un cloud provider?
Una de las primeras ideas que suele aparecer es:
“Databricks es un proveedor de cloud...”
❌ No.
Databricks no tiene infraestructura cloud propia.
Entonces, ¿dónde corre Databricks?
La respuesta es más simple de lo que parece:
👉 Databricks vive sobre otros cloud providers.
☁️ AWS
☁️ Azure
☁️ GCP
Aquí aparece un concepto importante:
👉 Multi-cloud
¿Qué significa realmente Multi-cloud?
Es fácil confundirse con este término, pero, no significa que Databricks combine múltiples clouds al mismo tiempo. Significa que puedes desplegarlo en cualquiera de ellos, según tu necesidad.
¿En qué se apoya Databricks?
Toda su operación depende de los recursos que ofrecen estos proveedores:
⚙️ Cómputo
💾 Almacenamiento
🌐 Redes
🔄 Transferencia de datos
Esto implica algo clave:
👉 Databricks no reemplaza al cloud.
👉 Lo utiliza, lo potencia y lo abstrae.
¿Por qué esto es importante?
Aunque suene curioso, Databricks funciona sobre AWS, Azure y GCP… en un entorno donde estos proveedores compiten entre sí.
Sin embargo, ahí está parte de su valor.
Cada cloud tiene fortalezas distintas, y Databricks las aprovecha para ofrecer:
🚀 Escalabilidad
⚡ Alto rendimiento en procesamiento de datos
🧩 Flexibilidad en arquitecturas
Conclusión 🧠
Una de las ideas más importantes que surge de esta capa es:
No necesitas que Databricks tenga infraestructura propia, porque está diseñado para aprovechar la de los principales cloud providers.
Y, con la llegada de features como serverless, esta abstracción se vuelve aún más evidente.
(Esto será tema para profundizar en otro post 👀)
En los siguientes posts continuaré descomponiendo su arquitectura para entender mejor cómo realmente funciona.
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