Criar um workspace
Este artigo é uma visão geral das suas opções para criar e gerenciar workspaces.
O que é um workspace?
Um workspace é uma implementação do Databricks em uma conta de serviço de nuvem. Ele fornece um ambiente unificado para trabalhar com ativos da Databricks para um conjunto específico de usuários.
Existem dois tipos de área de trabalho do Databricks disponíveis:
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Espaço de trabalho sem servidor : Uma implantação workspace em sua account Databricks que vem pré-configurada com compute serverless e armazenamento default para fornecer uma experiência totalmente serverless . Você ainda pode se conectar ao seu armazenamento cloud a partir do espaço de trabalho serverless .
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Espaço de trabalho clássico : Uma implantação workspace em sua account Databricks que provisiona recursos de armazenamento e compute em sua account cloud existente. compute sem servidor ainda está disponível no espaço de trabalho clássico.
Escolhendo um tipo de workspace
As seções a seguir descrevem qual tipo workspace é o mais adequado para casos de uso comuns. Use essas recomendações para ajudá-lo a decidir se deve implantar um ambiente de trabalho serverless ou um workspace clássico.
Quando escolher um espaço de trabalh serverless
Os espaços de trabalho sem servidor são a melhor opção para a maioria dos casos de uso e a maneira mais fácil de começar com casos de uso operacionais e de consumo, como Lakebase, Genie e Databricks Apps.
O espaço de trabalho sem servidor é a melhor opção para os seguintes casos de uso:
- Permitir que usuários corporativos acessem o Databricks One.
- Criação de dashboards AI/BI
- Criando Databricks Apps
- Realização de análises exploratórias usando Notebook ou SQL Warehouse
- Conectando-se a provedores SaaS através do Lakehouse Federation (mas não LakeFlow Connect)
- Utilizando o Genie Spaces para casos de uso empresariais
- Usando recursos AI como pesquisa vetorial, modelo de atividade, funções AI e Agent Bricks
- Criando um pipeline declarativo Spark serverless LakeFlow
Quando escolher um espaço de trabalho clássico
Os espaços de trabalho clássicos são a melhor opção para os seguintes casos de uso:
- Migrar código Spark legado existente que utiliza RDDs do Spark.
- Utilizando Scala ou R como sua linguagem de programação principal.
- dados de transmissão que requerem intervalos de disparo baseados em tempo
- Conecte-se diretamente a sistemas on-premises ou bancos de dados privados por meio LakeFlow Connect
opções de criação de espaço de trabalho
Existem alguns métodos diferentes que você pode usar para criar novos workspaces: