DataQube face à Databricks AI/BI Genie
Databricks offre une isolation réseau réellement solide. Il n'offre pas de déploiement sans Databricks dedans : le plan de contrôle est toujours exploité par Databricks, et c'est là que Genie s'exécute.
Mis à jour 25 juillet 2026
La réponse courte
PrivateLink supprime l'internet public, pas la dépendance
Databricks se divise en un plan de contrôle et un plan de calcul. Un seul peut s'exécuter dans votre compte cloud, et Genie n'en fait pas partie.
Le plan de contrôle regroupe « the backend services that Databricks manages in your Databricks account » : application web, planificateur de tâches, services de métadonnées Unity Catalog et service de modèles. Il est toujours exploité par Databricks, dans son propre compte cloud.
Documentationdocs.databricks.com — Architecture overviewconsulté le 2026-07-25
« Genie Agent responses and approved AI-generated comments are stored in the Databricks control plane database. »
Documentationlearn.microsoft.com — Databricks AI trust and safety, page du 17/07/2026consulté le 2026-07-25
Le PrivateLink back-end « prevents your Databricks clusters from communicating with the control plane over the public internet ». Le cluster doit toujours atteindre ce plan de contrôle ; le trafic emprunte simplement un réseau privé. Un déploiement réellement déconnecté n'est pas une configuration prise en charge.
Documentationdocs.databricks.com — PrivateLink conceptsconsulté le 2026-07-25
Déploiement
« Sur site » désigne quatre choses différentes
Le terme est employé de façon si vague qu'il devient inutilisable dans une discussion d'achat. Ce sont quatre états distincts, et la question utile en évaluation est simple : si l'on coupe le câble réseau, répond-il encore aux questions ?
SaaS
Exploité par l'éditeur, dans son propre compte cloud.
VPC du client
S'exécute dans votre abonnement cloud, mais un plan de contrôle exploité par l'éditeur reste nécessaire. Le réseau privé supprime l'internet public, pas la dépendance.
Sur site réel
S'exécute sur du matériel que vous possédez et exploitez.
Isolé du réseau
Aucune route sortante n'existe — pas même pour les licences, la télémétrie, les mises à jour ou l'inférence du modèle.
L'exécution des requêtes peut être placée dans votre propre VPC. L'orchestration, les appels au modèle et l'état de conversation de Genie, non : ils s'exécutent dans le plan de contrôle de Databricks, quel que soit le type d'entrepôt.
Tarifs
Deux compteurs, dont un non publié
Genie facture la consommation LLM séparément du calcul d'entrepôt qui exécute le SQL généré — et la période de tarification introductive est désormais close.
Genie One et Genie Agents n'ont été gratuits que jusqu'au 31 juillet 2026. Les tarifs suivants ne sont pas publiés. Tout chiffre cité aujourd'hui devrait être confirmé sur un bon de commande à jour.
Contratdatabricks.com — Pricing ; notes de version Genieconsulté le 2026-07-25
L'allocation gratuite est indiquée de façon incohérente dans les sources de Databricks elles-mêmes : « $10 free for every user every month » dans l'annonce contre 10,50 USD sur la page tarifs.
Contratdatabricks.com — Pricing ; annonce Genieconsulté le 2026-07-25
Le calcul d'entrepôt est facturé séparément et explicitement exclu des budgets Genie : le coût d'exécution réelle du SQL généré se situe donc hors de tout chiffre Genie. Les principaux de service ne reçoivent aucune allocation gratuite.
Contratdocs.databricks.com — Genie billingconsulté le 2026-07-25
DataQube se licencie par sessions actives simultanées, avec l'inférence du modèle sur du matériel que vous possédez déjà. Il n'y a pas de second compteur pour le calcul qui répond à la question.
Traçabilité
Où la conversation est stockée
Databricks dispose d'une pile de gouvernance mature avec Unity Catalog. Pour un acheteur réglementé, la question est plus étroite : de quel côté du périmètre se trouve l'enregistrement analytique.
DataQube
- Le fil est un enregistrement en ajout seul entièrement dans votre périmètre : conversation, requête générée, décisions d'autorisation et artefacts.
- La compaction ajoute un événement au journal. Elle ne réécrit jamais ce qui a été enregistré.
- Un notebook est une projection d'un fil. Le rouvrir montre ce qui s'est passé, pas une nouvelle exécution sur les données du jour.
- Les workflows sont des artefacts réexécutables avec paramètres et historique, réinjectés dans le fil.
Databricks
- Les réponses de l'agent Genie et les commentaires approuvés générés par IA sont stockés dans la base du plan de contrôle, selon la documentation de Databricks elle-même.
- Le lignage Unity Catalog est réellement solide pour les données et les modèles. Ce n'est pas un enregistrement par réponse liant un chiffre à la requête, aux lignes et à la décision d'autorisation.
- Le seul usage officiel du terme « air-gapped » chez Databricks concerne l'exécution de bundles de déploiement depuis une image Docker pré-téléchargée : un scénario d'outillage CLI, pas la plateforme fonctionnant hors ligne.
Comparaison honnête
Quand Databricks est le meilleur choix
Databricks est une plateforme sérieuse et le concurrent le plus proche pour le cas d'usage analytique. Plusieurs situations en font clairement la bonne réponse.
Choisissez Databricks si
- Vous exploitez déjà un lakehouse sur Databricks et Unity Catalog est votre système de gouvernance de référence.
- Vous avez besoin de la plateforme environnante — pipelines, entraînement ML, service de modèles, streaming — et pas seulement d'un analyste conversationnel.
- Une isolation réseau dans une VPC gérée par le client avec PrivateLink satisfait votre régulateur, et un plan de contrôle exploité par le fournisseur est acceptable.
- Votre équipe d'ingénierie des données veut bâtir sur la plateforme plutôt qu'adopter un produit fini.
Choisissez DataQube si
- Un plan de contrôle exploité par le fournisseur n'est pas acceptable, et « aucune route vers l'extérieur » doit être littéralement vrai.
- L'enregistrement analytique doit rester dans votre périmètre, pas dans la base d'un fournisseur.
- Vous voulez une expérience d'analyste finie plutôt que des composants à assembler.
- Le coût doit être prévisible un an à l'avance, sans second compteur pour le calcul des requêtes.
Questions posées en évaluation
Databricks Genie peut-il fonctionner isolé du réseau ?
Non. L'orchestration, les appels au modèle et l'état de conversation de Genie s'exécutent dans le plan de contrôle exploité par Databricks, quel que soit le type d'entrepôt. La VPC gérée par le client et PrivateLink suppriment l'internet public, mais le cluster doit toujours atteindre ce plan de contrôle : un déploiement réellement déconnecté n'est pas une configuration prise en charge.
Une VPC gérée par le client signifie-t-elle que Databricks s'exécute sur notre infrastructure ?
En partie. Le plan de calcul classique s'exécute dans votre compte cloud, et Databricks documente que les VPC clients n'ont ni ports ouverts ni adresses IP publiques. Le plan de contrôle — Genie compris — reste dans le compte de Databricks.
Databricks a annoncé une prise en charge sur site en juin 2026. Cela change-t-il quelque chose ?
Cette annonce porte sur un écosystème de partenaires de stockage permettant au calcul de lire des jeux de données sur site sans copier de fichiers. Le plan de contrôle de Databricks, et Genie avec lui, continue de s'exécuter dans le cloud Databricks. Lisez l'annonce attentivement avant d'y voir une option de déploiement sur site.
DataQube peut-il interroger des données d'un lakehouse ?
Oui. DataQube se connecte aux sources approuvées via des connexions gouvernées. Ce qui change, c'est l'emplacement de l'orchestration, de l'inférence du modèle et de l'enregistrement durable.