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ワークスペースを作成する

この記事は、ワークスペースの作成と管理を行うためのオプションの概要です。

ワークスペースとは?

ワークスペースは、クラウドサービスアカウント内のDatabricksのデプロイメントです。これは、指定されたユーザーがDatabricks アセットを操作するための統合環境を提供します。

Databricks ワークスペースには、次の 2 種類があります。

  • サーバレス ワークスペース (パブリック プレビュー): サーバレス コンピュートとデフォルト ストレージが事前に設定された、完全なサーバレス エクスペリエンスを提供するために、 Databricks アカウントのワークスペース展開。 クラウドストレージに接続できます。
  • 従来のワークスペース : A ワークスペース デプロイ あなたの Databricks アカウント その プロビジョニング ストレージ と コンピュート リソース 既存のクラウド アカウント。 サーバレス コンピュートは、従来のワークスペースでも引き続き使用できます。
注記

サーバレス ワークスペースは パブリックプレビュー段階です。

ワークスペースの種類の選択

次のセクションでは、一般的なユースケースに最適なワークスペースタイプについて説明します。これらの推奨事項を使用して、サーバレスと従来のワークスペースのどちらを展開するかを決定します。

サーバレス ワークスペースを選択する場合

サーバレス ワークスペースは、次のユースケースに最適です。

  • ビジネス ユーザーが Databricks One にアクセスできるようにする
  • AI/BI ダッシュボードの作成
  • Databricks アプリを作成する
  • ノートブックまたは SQLウェアハウスを使用して探索的なアナリティクスを実行する
  • レイクハウスフェデレーション経由で SaaS プロバイダーに接続する(ただし、 LakeFlow Connectはできません)
  • Genie Spacesをビジネスユースケースに使用する
  • 本番運用に移行する前に、新しい Mosaic AI 機能をテストする
  • サーバレス LakeFlow Declarative パイプラインの作成

従来のワークスペースを選択する場合

従来のワークスペースは、次のユースケースに最適です。

  • GPUを必要とするAIまたはML開発作業を行う
  • Databricks Runtime for Machine Learning または Apache Spark MLib を使用する
  • Spark RDD を使用する既存のレガシ Spark コードを移植する
  • Scala または R を主要なコーディング言語として使用する
  • デフォルトまたは時間ベースのトリガー間隔を必要とするストリームデータ
  • PrivateLink 接続経由で Databricks APIs に接続する
  • LakeFlow Connectを介してオンプレミスシステムまたはプライベートデータベースに直接接続します

ワークスペースの作成オプション

ワークスペースは、 Databricks アカウントコンソール、アカウント API、または Terraformからデプロイできます。 次のページを使用して、ワークスペースをデプロイします。