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Databricks アプリとは

Databricks Apps を使用すると、開発者は Databricks プラットフォーム上で安全なデータおよび AI アプリケーションを作成、デプロイ、共有できます。サーバレス インフラストラクチャを使用すると、アプリケーションはDatabricks SQL[] 、 [モデルサービング] 、 [データガバナンス] などの サービスと統合されるため、開発者はインフラストラクチャを管理することなくアプリケーションの構築に集中できます。

Databricks アプリはどこで開発しますか?​

PyCharm、IntelliJ IDEA、Visual Studio Code など、Python をサポートする任意の IDE でアプリを作成およびテストできます。Databricks では、Visual Studio Code と Visual Studio Code の Databricks 拡張機能を使用してアプリを開発することをお勧めしますが、 Databricks ノートブックとファイル エディター を使用して、Databricks ワークスペースで直接コードを編集することもできます。

Databricks アプリを開発してデプロイするにはどうすればよいですか?​

アプリをローカルで開発するには、一般的なワークフローを次に示します。

  • Visual Studio Code などの好みの IDE でアプリを開発します。
  • コマンドラインでアプリをローカルに実行し、ブラウザで表示します。
  • コードが完成してテストされたら、コードと必要なアーティファクトを Databricks ワークスペースに移動します。

Databricks Apps の概要を参照してください。

UI でアプリを作成するか、事前構築済みの例を使用してアプリを作成するには、Databricks Apps UI でアプリを作成するにはどうすればよいですか?を参照してください。

Databricks アプリを作成できるのは誰ですか?​

ワークスペース内のすべてのユーザーがアプリを作成できます。ただし、アプリに割り当てられたサービスプリンシパルの権限を管理するには、アカウント管理者またはワークスペース管理者である必要があります。

Databricks アプリを構成するにはどうすればよいですか?​

Databricks Apps は、アプリが実行されている Databricks ホストなど、アプリがアクセスできるいくつかの環境変数を自動的に設定します。 YAML ファイルを使用してカスタム パラメーターを設定することもできます。 Databricks アプリの構成を参照してください。

Databricks アプリを Databricks サービスと統合するにはどうすればよいですか?​

Databricksアプリでは、Databricks SQL (データのクエリ)、 ジョブ (データ取り込みと処理)、Mosaic AI Model Serving (生成AI モデルへのアクセス)、Databricks シークレット (機密情報の管理) など、 プラットフォーム機能を使用できます。アプリを構成するとき、これらの Databricks プラットフォーム機能は リソース と呼ばれます。

ただし、アプリは移植可能に設計されているため、Databricks では、アプリが特定のリソースに依存しないようにすることをお勧めします。 たとえば、特定の SQLウェアハウスを使用するようにアプリをハードコーディングしないでください。 代わりに、アプリを作成または更新するときに、Databricks Apps UI で SQLウェアハウスを構成します。

さらに、アプリは必要最小限の特権で実行されるように構成されているため、新しいリソースを作成しないでください。代わりに、既存の依存サービスを解決するために Databricks プラットフォームに依存する必要があります。各アプリには、 Databricks サービスプリンシパルが割り当てられています。 アプリの作成または更新時に、サービスプリンシパルには、定義されたリソース依存関係に対する必要なアクセス許可が付与されます。

Databricks プラットフォーム機能をアプリ リソースとして追加する方法の詳細については、Databricks プラットフォーム機能を Databricks アプリに割り当てるを参照してください。

Databricks アプリの監査ログはどこで確認できますか?​

アプリの監査イベントを検索するには、 Databricks システムテーブルを使用します。 システムテーブルを使用して、次のようなクエリを実行できます。

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