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Databricks アプリ

Databricks Apps を使用すると、開発者は安全なデータアプリケーションや AI アプリケーションを Databricks プラットフォーム上で直接構築してデプロイできるため、個別のインフラストラクチャが不要になります。アプリケーションは Databricks サーバレス プラットフォームでホストされ、次のような主要なプラットフォーム サービスと統合されます。

  • データガバナンスのための Unity Catalog
  • データのクエリのための Databricks SQL
  • AI モデルをデプロイするためのモデルサービング
  • Lakeflow ETL と自動化のためのジョブ
  • 認証と承認のためのOAuthとサービスプリンシパル

アプリをローカルで開発し、ワークスペースにデプロイし、ワークスペース間で移動できます。 このホスティングモデルにより、開発者がセキュリティ、インフラストラクチャ、コンプライアンスを処理する必要がなくなり、内部データツールを本番運用に持ち込むプロセスが簡素化されます。

Databricks Apps の価格については、「コンピュート for Apps」をご覧ください。

サポートされているフレームワーク​

Databricks Apps は、Python アプリケーションと Node.js アプリケーションの両方をサポートしています。一般的なPythonフレームワークには、Streamlit、Dash、Gradioなどがあります。React、Angular、Svelte、ExpressなどのNode.jsフレームワークもサポートされています。

PythonとNode.jsの両方をサポートしているため、ハイブリッドアプリケーションアーキテクチャが可能になります。たとえば、Node.js フロントエンドと Node.js または Python バックエンドの組み合わせなどです。Databricks がハイブリッド アプリをデプロイするために実行する手順については、「 デプロイ ロジック」を参照してください。

一般的な使用例​

Databricks アプリは、データ、AI、自動化を組み合わせた内部ツールに適しています。使用例には、次のようなものがあります。

  • インタラクティブなデータ視覚化と組み込み型ビジネスインテリジェンス(BI)ダッシュボード
  • Genieを搭載したRetrieval-Augmented Generation(RAG)チャットアプリ
  • Lakeflow のカスタム設定インターフェイス
  • Databricks SQL に支えられたデータ入力フォーム
  • 複数の Databricks サービスを組み合わせたビジネスプロセスの自動化
  • アラートのトリアージと対応のためのカスタム運用ツール

制限​

  • アプリ ファイルのサイズは 10 MB を超えることはできません。app ディレクトリ内のファイルのいずれかがこの制限を超えると、デプロイはエラーで失敗します。
  • Databricks は、アプリを実行しているコンピュート リソースが終了すると、アプリのログを削除します。 「Databricks アプリのログを表示する」を参照してください。
  • ユーザー認証を通じてアプリに同意を付与した場合、その同意を後で取り消すことはできません。
  • Databricks アプリは、Standard レベルのワークスペースではサポートされていません。
  • Databricks ワークスペースで作成できるアプリの数に制限があります。詳細については、「 リソースの制限」を参照してください。Free Edition の制限については、「 Databricks Free Edition の制限事項」を参照してください。

コンプライアンス標準のサポート​

Databricks アプリは、選択したコンプライアンス標準を使用できるすべてのリージョンで、コンプライアンス セキュリティ プロファイルでサポートされています。リージョンレベルのサポートについては、 Classic とサーバレス コンピュートのサポートを参照してください。

に最終更新