Connexion depuis votre IDE

Cette page résume les fonctionnalités des outils de développement qui vous permettent de vous connecter à Databricks depuis votre IDE.

Comparer les outils IDE

Le tableau suivant compare les outils permettant de se connecter à Databricks depuis votre IDE.

Outil	Cas d’utilisation
Tunnel SSH	Connectez votre IDE local au compute classique, serverless ou au compute GPU serverless via SSH. Exécutez du code dans le même environnement que votre cluster ou votre compute Serverless. Pour plus de détails sur les fonctionnalités, consultez IDE connecté avec SSH.
Databricks Sandbox	Connectez votre IDE local au compute serverless léger de Databricks via SSH. L’environnement default inclut des outils d’agent de codage courants et la prise en charge d’Omnigent. Pour plus de détails sur les fonctionnalités, consultez IDE connecté avec SSH.
Extension IDE	Connectez Visual Studio Code ou Cursor à un workspace Databricks en quelques clics. Définissez, déployez et exécutez des Declarative Automation Bundles depuis votre IDE. Exécutez des fichiers Python locaux sur le compute Databricks, ou exécutez des fichiers et des Notebooks en tant que Lakeflow Jobs.
Databricks Connect	Connectez n’importe quel IDE, serveur de notebook ou application personnalisée au compute Databricks. Écrivez du code avec des Spark API et exécutez-le à distance sur le Databricks compute au lieu d'une session Spark locale.

Outil	Cas d’utilisation
Tunnel SSH	Connectez votre IDE local au compute classique, serverless ou au compute GPU serverless via SSH. Exécutez du code dans le même environnement que votre cluster ou votre compute Serverless. Pour plus de détails sur les fonctionnalités, consultez IDE connecté avec SSH.
Databricks Sandbox	Connectez votre IDE local au compute serverless léger de Databricks via SSH. L’environnement default inclut des outils d’agent de codage courants et la prise en charge d’Omnigent. Pour plus de détails sur les fonctionnalités, consultez IDE connecté avec SSH.
Extension IDE	Connectez Visual Studio Code ou Cursor à un workspace Databricks en quelques clics. Définissez, déployez et exécutez des Declarative Automation Bundles depuis votre IDE. Exécutez des fichiers Python locaux sur le compute Databricks, ou exécutez des fichiers et des Notebooks en tant que Lakeflow Jobs.
Databricks Connect	Connectez n’importe quel IDE, serveur de notebook ou application personnalisée au compute Databricks. Écrivez du code avec des Spark API et exécutez-le à distance sur le Databricks compute au lieu d'une session Spark locale.

IDE connecté avec SSH

Le tunnel SSH et le Databricks Sandbox se connectent tous deux au compute Databricks de votre workspace via SSH (Secure Shell). Le tableau suivant compare les cas d'utilisation et les différences techniques des deux fonctionnalités.

	Tunnel SSH Databricks	Databricks Sandbox
Cas d'usage principal	Développement piloté par IDE pour les charges de travail de data engineering, de data science et de machine learning sur le compute Databricks.	Exécutez des boucles d'agent et exécutez en toute sécurité du code arbitraire non-Spark et Databricks Runtime non approuvé.
Où le compute s'exécute	Plan de données classique ou serverless dans le workspace Databricks	Plan de données Serverless dans le workspace Databricks
Type de compute	Compute serverless Clusters dédiés mono-utilisateur AI Runtime	Compute serverless léger spécial
Heure de début	Similaire aux temps de Startup du compute existant	secondes
Propagation de l'identité	Authentifié automatiquement auprès de l'utilisateur qui initie la session SSH	Authentifié automatiquement auprès de l'utilisateur qui initie la session SSH
Persistance des données	Vous disposez d’une connexion directe au workspace Databricks. Les données des fichiers de workspace et d’Unity Catalog sont disponibles depuis l’interface utilisateur de l’IDE, l’API REST et la CLI Databricks.	Les données sont disponibles dans /home/sandbox-agent/, qui persistent lorsque le sandbox est arrêté. Les données des fichiers du workspace et d'Unity Catalog sont disponibles via l'API REST et la CLI Databricks.
Environnement default	Identique à votre cluster ou environnement serverless. Gérez les dépendances sur le cluster, tirez parti des environnements de base du workspace pour le serverless et l'AI Runtime, ou installez des dépendances pendant l'exécution du projet.	L’environnement default inclut des outils d’agent de codage courants et la prise en charge d’Omnigent.
SEG (contrôles de sortie)	Hérité du workspace	Non disponible pour le moment
Contrôles d'entrée (PrivateLink, ACL IP)	Disponible	Disponible

	Tunnel SSH Databricks	Databricks Sandbox
Cas d'usage principal	Développement piloté par IDE pour les charges de travail de data engineering, de data science et de machine learning sur le compute Databricks.	Exécutez des boucles d'agent et exécutez en toute sécurité du code arbitraire non-Spark et Databricks Runtime non approuvé.
Où le compute s'exécute	Plan de données classique ou serverless dans le workspace Databricks	Plan de données Serverless dans le workspace Databricks
Type de compute	Compute serverless Clusters dédiés mono-utilisateur AI Runtime	Compute serverless léger spécial
Heure de début	Similaire aux temps de Startup du compute existant	secondes
Propagation de l'identité	Authentifié automatiquement auprès de l'utilisateur qui initie la session SSH	Authentifié automatiquement auprès de l'utilisateur qui initie la session SSH
Persistance des données	Vous disposez d’une connexion directe au workspace Databricks. Les données des fichiers de workspace et d’Unity Catalog sont disponibles depuis l’interface utilisateur de l’IDE, l’API REST et la CLI Databricks.	Les données sont disponibles dans /home/sandbox-agent/, qui persistent lorsque le sandbox est arrêté. Les données des fichiers du workspace et d'Unity Catalog sont disponibles via l'API REST et la CLI Databricks.
Environnement default	Identique à votre cluster ou environnement serverless. Gérez les dépendances sur le cluster, tirez parti des environnements de base du workspace pour le serverless et l'AI Runtime, ou installez des dépendances pendant l'exécution du projet.	L’environnement default inclut des outils d’agent de codage courants et la prise en charge d’Omnigent.
SEG (contrôles de sortie)	Hérité du workspace	Non disponible pour le moment
Contrôles d'entrée (PrivateLink, ACL IP)	Disponible	Disponible