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Databricks Sandbox

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Beta

Este recurso está em Beta. To enable this recurso preview in the workspace, opt into the Databricks Sandbox setting in the workspace Previews page. See Gerenciar Databricks previews.

Atualmente, o Databricks não cobra pelo uso desse recurso. No entanto, o custo e os preços de recursos em versão beta estão sujeitos a alterações.

O Databricks Sandbox permite executar código não confiável em um ambiente isolado por meio da API REST do Databricks, do SDK ou da CLI do Databricks. O sandbox fornece compute serverless sob demanda para a execução dinâmica de códigos.

Each sandbox includes a persistent home directory. You can stop and começar a sandbox at any time, and the data in your home directory persists.

O sandbox é ideal para:

  • Executando um harness de agentes.
  • Executando código escrito pelo usuário ou escrito por AI.
  • Running background tarefas or workers.
  • Launching interactive IDE or SSH sessions.

Prerequisites​

Início rápido​

Comece criando um sandbox com algumas linhas de código:

Python
from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.sandbox import Sandbox

w = WorkspaceClient()

created = w.sandbox.create_sandbox(
    sandbox=Sandbox(),
    sandbox_id="my-sandbox",
)
print(created.name)   # "sandboxes/my-sandbox"

For a full walkthrough of creating a sandbox, running comandos in it, and managing its lifecycle, see Create and manage sandboxes with the SDK.

Compute size​

O Databricks Sandbox vem com 4 vCPUs e 8 GB de RAM. This size is not configurable.

Storage​

atenção

No final do período de testes, o Databricks poderá realizar uma limpeza única dos dados armazenados nos sandboxes. Não armazene nada que você não possa perder.

O Databricks Sandbox vem com armazenamento conectado à rede.

  • Os dados no seu diretório inicial (/home/sandbox-agent) persistem durante todo o ciclo de vida do seu Databricks Sandbox. Mesmo após interromper o seu Databricks Sandbox, os dados no seu diretório inicial ficam disponíveis quando você iniciar a próxima sessão.
  • Seu diretório inicial pode armazenar até 100 GB. Neste momento, esta não pode ser alterada.
  • Você pode armazenar até 10 GB fora do seu diretório inicial, mas esses dados serão excluídos quando você parar o sandbox.

Networking​

There are no restrictions on network egress from a sandbox, and egress is not configurable.

Custos de uso​

Para obter informações completas sobre o uso do faturamento, consulte Preços do Databricks. A Databricks prevê cobrança de uso de sandbox para:

  • Runtime compute : Billed hourly while your Databricks Sandbox is running.
  • Armazenamento persistente : você é cobrado pelos dados armazenados em seu diretório pessoal até que o seu Databricks Sandbox seja excluído. O armazenamento gera custos de cobrança enquanto a instância do Databricks Sandbox existir. Para parar de pagar pelo armazenamento, você deve excluir o sandbox.
  • Data transfer

O SDK do Databricks para Python é a forma recomendada de acessar o sandbox. Consulte a referência do sandbox do SDK do Databricks para Python para ver os comandos disponíveis e Criar e gerenciar sandboxes com o SDK para ver exemplos.

Acesse o sandbox via CLI​

You can also access your sandbox over SSH. This is useful for running longer agent tasks without needing your local machine to stay active. For example, you can:

  • Drive your coding agent directly from the Databricks CLI over SSH.
  • Connect a desktop IDE or an agent harness such as Cursor, Claude, or Codex.

To create a sandbox and connect to it with the Databricks CLI, run:

Bash
databricks sandbox create      # create your sandbox
databricks sandbox register    # optional: register SSH keys
databricks sandbox ssh         # SSH to your default sandbox

When you SSH into your sandbox, the Databricks CLI is installed and authenticated to the Databricks workspace where your sandbox is running. You might also want to configure Git credentials. See Connect your Git provider to Databricks.

Para ajuda detalhada do comando, execute databricks sandbox -h, ou consulte grupo de comandossandbox.

Ao fazer login via SSH pela primeira vez no seu sandbox, o Databricks configura automaticamente harneses de codificação comuns, como Claude e Codex, para usar o AI Gateway, caso o AI Gateway esteja configurado para o seu workspace. Para mais informações, consulte Criar um serviço de modelo personalizado.

Managed Omnigent​

Managed Omnigent uses Databricks Sandbox as its execution backend. For more information, see Omnigent on Databricks.

Limitações​

  • As cotas são aplicadas. Você pode ter no máximo 40 sandboxes ativos por usuário (400 no total em todos os estados), e um workspace pode ter no máximo 100 sandboxes ativos (1.000 no total).
  • Databricks Sandbox is a compute primitive for running code, not a general-purpose Spark runtime. For Spark workloads, use Connect to serverless compute.
  • Os endereços IP públicos do seu Databricks Sandbox podem mudar a qualquer momento. O default ingress do sandbox é fechado para todo o tráfego. Isso não pode ser alterado no momento.
  • You cannot customize your environment at startup or persist an environment outside your home directory. To reuse packages or configurations across sessions, store them in your home directory.
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