Intelligence Artificielle
Databricks vs Azure Databricks
Publiée le janvier 20, 2026
Publiée le janvier 20, 2026
Databricks, dans sa version cloud‑agnostique, peut être déployé sur AWS, Azure, Google Cloud ou sur site. Azure Databricks est la version first‑party proposée via le portail Azure, intégrée nativement aux services de Microsoft. Bien qu’elles reposent sur la même technologie Spark, leurs environnements diffèrent en matière d’intégration, de gestion et de sécurité. Ce choix impacte les stratégies cloud et la gouvernance des données.
Azure Databricks bénéficie d’une intégration immédiate avec l’écosystème Azure : stockage (Blob Storage et Data Lake Storage), Azure Machine Learning, Key Vault, Power BI et Synapse Analytics. Les utilisateurs peuvent configurer des clusters et gérer les droits via l’interface Azure sans manipuler des clés ou des réseaux. La version cloud‑agnostique de Databricks peut fonctionner sur plusieurs fournisseurs cloud ou sur site, ce qui apporte une portabilité mais demande plus de configuration pour connecter les services de stockage, de messagerie et d’authentification.
Azure Databricks s’appuie sur le modèle de service géré de Microsoft : l’infrastructure sous‑jacente (création des clusters, mises à jour, corrections de sécurité) est prise en charge, réduisant ainsi l’overhead opérationnel pour les équipes data. Cela permet aux entreprises de se concentrer sur les tâches analytiques plutôt que sur l’administration des clusters. À l’inverse, déployer Databricks de manière autonome requiert de gérer l’infrastructure du cloud choisi (EC2 sur AWS, Compute Engine sur GCP…), la sécurité réseau et la montée en charge. Cette liberté de personnalisation peut être un atout pour des organisations ayant des besoins spécifiques mais augmente la charge d’administration.
Azure Databricks s’intègre pleinement avec Azure Active Directory pour l’authentification et utilise Azure Key Vault pour stocker et gérer les secrets. Unity Catalog est supporté pour la gouvernance des données, et le service bénéficie des frameworks de conformité Azure (ISO 27001, SOC 2, etc.). Dans l’implémentation standard de Databricks, la sécurité dépend du fournisseur cloud sous‑jacent et doit être configurée manuellement, notamment l’authentification (via OAuth ou tokens), la gestion des secrets et les politiques réseau. L’avantage est une plus grande flexibilité sur des environnements hybrides, mais cela nécessite des compétences en sécurité cloud et une surveillance accrue.
Sur Azure, les logs et métriques de Databricks se centralisent via Azure Monitor, Log Analytics et Application Insights, offrant une visibilité unifiée sur les performances et la conformité. En revanche, Databricks indépendant propose des outils de surveillance natifs (notamment l’UI Spark et le gestionnaire de jobs), mais leur intégration avec des solutions tierces nécessite un paramétrage supplémentaire. Les entreprises multi‑cloud doivent donc prévoir des solutions de monitoring adaptées.
Azure Databricks offre une intégration fluide avec Power BI, Synapse et OneLake pour la visualisation et l’analytique. Les utilisateurs peuvent créer des dashboards, lancer des requêtes SQL et explorer les données sans quitter l’environnement Azure. Dans la version cloud‑agnostique, il est possible de connecter des outils de BI comme Tableau, Looker ou Superset, mais cela demande plus de configuration. Cette flexibilité s’accompagne d’une responsabilité accrue pour gérer les accès et la latence.
Azure Databricks facture les DBU en fonction de la taille du cluster et du temps d’utilisation, en plus des coûts de calcul Azure. Le système s’intègre avec Azure Cost Management et propose des remises en pré‑achat. Databricks indépendant adopte également un modèle par usage mais les tarifs varient selon le fournisseur et l’architecture choisie.
Quand choisir Azure Databricks ? Lorsque l’organisation est majoritairement sur Azure, souhaite réduire les tâches administratives et bénéficier d’intégrations natives (Power BI, Synapse, Key Vault). C’est aussi pertinent dans les environnements soumis à des normes strictes grâce aux certifications de conformité.
Quand choisir Databricks en mode multi‑cloud ? Lorsque la stratégie consiste à déployer des workloads sur plusieurs fournisseurs cloud ou à éviter le verrouillage de fournisseur. Ce choix est pertinent pour les entreprises ayant des exigences spécifiques en matière de déploiement ou souhaitant profiter des meilleurs services de chaque cloud.
Azure Databricks et Databricks sont‑ils techniquement identiques ? Ils partagent la même base technologique (Spark, Delta Lake), mais Azure Databricks offre une intégration et une gestion entièrement natives dans Azure, tandis que Databricks indépendant est multi‑cloud et nécessite plus de configuration.
Quels sont les avantages d’Azure Databricks en matière de sécurité ? L’authentification via Azure AD, l’intégration avec Key Vault et l’application des politiques de sécurité Azure simplifient la gouvernance et la conformité.
Pourquoi choisir un déploiement multi‑cloud ? Pour bénéficier de la portabilité, éviter l’enfermement chez un fournisseur et exploiter des services spécifiques sur AWS ou GCP, malgré une gestion plus complexe.
Quelle solution est la plus simple à superviser ? Azure Databricks centralise les logs et métriques dans Azure Monitor et Log Analytics. La version indépendante nécessite de configurer l’intégration avec des solutions de monitoring tierces.