Databricks アーキテクチャの概要
この記事では、AWSと組み合わせたエンタープライズアーキテクチャを含むDatabricksアーキテクチャの概要を説明します。
高レベルのアーキテクチャ
Databricks は、 コントロールプレーン と コンピュートプレーン から動作します。
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コントロールプレーン には、DatabricksアカウントでDatabricksが管理するバックエンドサービスが含まれます。 Webアプリケーションはコントロールプレーンにあります。
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コンピュートプレーン は、データが処理される場所です。 使用するコンピュートに応じた2 種類のコンピュートプレーンが存在します。
- サーバレスコンピュートの場合、サーバレスコンピュートリソースはDatabricksアカウントの サーバレスコンピュートプレーン で実行されます。
- Databricksクラシックコンピュートの場合、コンピュートリソースは、AWS クラシック コンピュート プレーンと呼ばれるアカウントに存在します。これは、AWS アカウント内のネットワークとそのリソースを指します。
クラシック コンピュートとサーバレス コンピュートの詳細については、 コンピュートの種類を参照してください。
各 Databricks ワークスペースには、 ワークスペース ストレージ バケット と呼ばれるストレージ バケットが関連付けられています。 ワークスペースストレージバケットは AWS アカウントにあります。
次の図は、Databricks の全体的なアーキテクチャを示しています。
サーバレス コンピュート plane
サーバレス コンピュート プレーンで、Databricks アカウント内のコンピュート レイヤーでコンピュート リソースDatabricks実行します。Databricks 、ワークスペースの従来のコンピュート平面と同じ AWS 領域にサーバレス コンピュート平面を作成します。 このリージョンは、ワークスペースの作成時に選択します。
サーバーレスコンピュートプレーン内の顧客データを保護するために、サーバーレスコンピュートはワークスペースのネットワーク境界内で実行され、さまざまなセキュリティレイヤーを使用して、同じ顧客のクラスター間で異なるDatabricksワークスペースと追加のネットワーク制御を分離します。
サーバレス コンピュート プレーンのネットワーキングの詳細については、 サーバレス コンピュート プレーン ネットワーキングを参照してください。
クラシックコンピュートプレーン
クラシックコンピュートプレーンでは、 DatabricksコンピュートリソースがAWSアカウントで実行されます。 顧客のAWSアカウント内の各ワークスペースの仮想ネットワーク内に新しいコンピュートリソースが作成されます。
従来のコンピュート プレーンは、各顧客自身の AWS アカウントで実行されるため、自然に分離されています。 クラシック コンピュート プレーンでのネットワークの詳細については、「 クラシック コンピュート プレーン ネットワーク」を参照してください。
リージョンのサポートについては、「 Databricks のクラウドとリージョン」を参照してください。
ワークスペース ストレージ バケット
ワークスペースを作成するときは、ワークスペースストレージバケットとして使用する S3 バケットとプレフィックスを指定します。
ワークスペースのストレージバケットには、次のものが含まれています。
- ワークスペース システム データ: ワークスペース システム データは、ノートブックの作成など、さまざまな Databricks 機能を使用すると生成されます。 このバケットには、ノートブックのリビジョン、ジョブ実行の詳細、コマンド結果、Spark ログが含まれます
- DBFS: DBFS(Databricks File System)は、
dbfs:/
ネームスペースでアクセス可能なDatabricks環境の分散ファイルシステムです。 DBFSルート マウントと DBFS マウントはどちらもdbfs:/
名前空間にあります。 DBFSルート マウントまたは DBFS マウントを使用したデータの格納とアクセスは非推奨のパターンであり、Databricksでは推奨されません。詳細については、「DBFSとは」を参照してください。 - Unity Catalogワークスペースカタログ: ワークスペースが自動的にUnity Catalog有効になっている場合、ワークスペースストレージバケットにはデフォルト ワークスペースカタログが含まれています。ワークスペース内のすべてのユーザーは、このカタログのデフォルトスキーマにアセットを作成できます。 「Unity Catalog の設定と管理」を参照してください。