salas limpas pré-fabricadas

info

Visualização

Esse recurso está em Prévia Pública.

Esta página descreve os pacotes de salas limpas, um modelo de colaboração entre fornecedor e consumidor para salas limpas da Databricks.

Em uma sala limpa pré-fabricada, um colaborador é o fornecedor e o outro é o consumidor :

• O provedor cria os notebooks e os arquivos JAR e contribui com os ativos de dados. O código e os ativos de dados do fornecedor ficam ocultos para o consumidor.
• O consumidor contribui com seus próprios ativos de dados, aciona execuções e pode view o resultado da execução. O consumidor não pode visualizar o notebook ou o código JAR do provedor, nem os ativos de dados do provedor.

Nenhum dos colaboradores consegue visualizar os ativos do outro. Tanto o fornecedor quanto o consumidor podem criar a sala limpa; quem a cria designa qual colaborador será o fornecedor do pacote. Consulte Criar salas limpas e Trabalhar com salas limpas do Databricks como um colaborador convidado.

Isso difere de uma sala limpa baseada em aprovação, onde todos os colaboradores têm privilégios iguais e podem revisar cada notebook antes de sua execução. Veja Como as Salas Limpas garantem um ambiente de não confiança? Um ambiente de análise pré-configurado é útil quando um fornecedor deseja oferecer uma análise pronta — semelhante a uma biblioteca privada — que um consumidor pode executar em seus próprios dados sem precisar inspecionar o código do fornecedor.

Qual a diferença entre salas limpas pré-fabricadas e salas limpas com certificação?

A tabela a seguir compara as capacidades de cada colaborador em uma sala limpa padronizada com as de uma sala limpa baseada em aprovação:

Capacidade	Baseado em aprovação	Embalado (para o consumidor)	Pacote (fornecedor)
Visualizar notebooks e arquivos JAR	Todo o código visível	Apenas nomes, sem código.	Cadernos e JARs próprios
Adicionar notebooks e arquivos JAR	Sim	Não	Sim
Visualizar ativos de dados	Tudo visível	Somente ativos próprios	Somente ativos próprios
Adicionar ativos de dados	Sim	Sim	Sim
Visualizar saída da execução	Sim	Sim	Não
Acesse as tabelas de saída.	Corredor apenas	Consumidor (corredor) apenas	Não
Acesse as tabelas de saída compartilhadas.	Sim	Sim	Sim
Execuções de gatilho	Sim	Sim	Não
Regras de aprovação automática	Sim	Não	Não

Modelo de segurança e confiança

Como o consumidor não pode inspecionar o notebook ou o código JAR do provedor, ele deve confiar que o código do provedor se comporta conforme descrito, de forma semelhante ao uso de uma biblioteca privada.

A política de rede de saída da sala limpa controla se o código do provedor pode acessar a internet ou endpoints externos específicos. Se a saída estiver aberta, ou se permitir pontos de extremidade com os quais o consumidor não se sinta confortável, o código do provedor poderá potencialmente enviar os dados do consumidor para fora da sala limpa.

Antes de inserir dados sensíveis em uma sala limpa pré-fabricada, revise a política de rede de saída de dados. Veja O que é controle de saída serverless?

Antes de começar

• O modo de pacote é definido quando a sala limpa é criada e não pode ser alterado posteriormente.

Criar uma sala limpa pré-fabricada

Tanto o fornecedor quanto o consumidor podem criar uma sala limpa pré-fabricada. Os passos são os mesmos que para uma sala limpa com aprovação prévia, exceto que você seleciona o tipo de sala limpa pré-fabricada e designa o fornecedor do pacote.

1. No seu Databricks workspace, clique em Catálogo .
2. No canto superior direito, clique em Compartilhar > Salas Limpas .
3. Clique em Criar Sala Limpa .
4. Em Tipo de sala limpa , selecione Sala limpa compacta .
5. Insira o nome da sala limpa e selecione a região para a sala limpa central.
6. Em **Detalhes do colaborador**, insira o **identificador de compartilhamento da Clean Room** para o outro colaborador e, em seguida, clique em **Adicionar colaborador**.
7. Para o fornecedor do pacote de Sala Limpa Designada , selecione Você ou Colaborador Convidado para escolher qual colaborador será o fornecedor do pacote. Os ativos do fornecedor do pacote estão ocultos para o outro colaborador.
8. Clique em Criar sala limpa .

O modo de pacote é definido quando a sala limpa é criada e não pode ser alterado posteriormente.

Tarefas do provedor

Como provedor, você fornece os notebooks, os arquivos JAR e os dados, e pode monitorar as execuções que o consumidor inicia.

• **Adicionar Notebooks, JARs e ativos de dados**: Adicione seus ativos da mesma forma que você faria em uma clean room baseada em aprovação. Consulte o passo 3. Adicionar ativos de dados e Notebooks à clean room. Seus ativos são visíveis apenas para você e você não pode ver os ativos de dados do consumidor.

• Monitorar histórico de execuções : O consumidor aciona execuções que usam seus notebooks e arquivos JAR. Você pode ver as execuções do consumidor no histórico de execuções, mas não pode visualizar a saída da execução. Veja Monitoramento de execuções de notebook em sala limpa.

Tarefas do consumidor

Como consumidor, você contribui com seus próprios dados, aciona execuções no código do provedor e visualiza os resultados.

• Abra o pacote da sala limpa : você verá os nomes dos notebooks e arquivos JAR do fornecedor, mas não o código-fonte deles.

• Adicione seus ativos de dados : Clique em Adicionar Dados de Entrada para adicionar suas tabelas, volumes ou modelos à sala limpa. Seus dados são visíveis apenas para você, e o provedor não pode vê-los.

• Acionar uma execução : O código do fornecedor é executado no ambiente seguro da sala limpa, com acesso aos ativos de dados que ambos os colaboradores contribuíram.

• Visualizar o resultado da execução : Você pode visualizar o resultado da execução. Para disponibilizar os resultados a outras pessoas, o código do provedor também pode gravar em um esquema de saída compartilhado que todos os colaboradores podem ler. Consulte Criar e trabalhar com tabelas de saída no Databricks Clean Rooms.

Limitações

• O modo empacotado é configurado na criação da clean room e não pode ser desativado posteriormente.
• As regras de aprovação automática estão desativadas para todos os colaboradores, incluindo o provedor.