Databricks Asset Bundles ワークフローの実行 ID を指定する

この記事では、 run_as設定を使用して、Databricks Asset Bundles ワークフローを実行するときに使用する ID を指定する方法について説明します。

run_as設定は、リソースに適用する最上位マッピングとして、またはバンドル構成ファイル内のtargetデプロイメントマッピング内で構成できます。 user_nameまたはservice_principal_nameに設定できます。

この設定により、バンドルジョブまたはパイプラインをデプロイするために使用される ID を、ジョブまたはパイプラインワークフローの実行に使用される ID から分離できるようになります。これにより、バンドルの開発と管理の柔軟性が向上すると同時に、デプロイメントと実行のためのガードレールを確立することも可能になります。特に、次の点に注意してください。

バンドルのデプロイに使用される ID が、バンドルの run_as 設定で構成された ID と同じである場合、制限はありません。すべてのバンドルリソースがサポートされています。
バンドルをデプロイするために使用される ID がバンドルのrun_as設定で構成された ID と異なる場合、バンドルリソースのサブセットのみがサポートされます。パイプラインおよびモデルサーバーのエンドポイントはサポートされていません。

バンドル実行IDを設定する

バンドルリソースの実行 ID を設定するには、次の例に示すように、トップレベルのマッピングとしてrun_asを指定します。

bundle:
  name: "run_as"

# This is the identity that will be used when "databricks bundle run my_test_job" is executed.
run_as:
  service_principal_name: "5cf3z04b-a73c-4x46-9f3d-52da7999069e"

resources:
  jobs:
    my_test_job _1:
      name: Test job 1
      tasks:
        - task_key: "task_1"
          new_cluster:
            num_workers: 1
            spark_version: 13.2.x-snapshot-scala2.12
            node_type_id: i3.xlarge
            runtime_engine: PHOTON
          notebook_task:
            notebook_path: "./test.py"
    my_test_job_2:
      name: Test job 2
      run_as:
        service_principal_name: "69511ed2-zb27-444c-9863-4bc8ff497637"
      tasks:
        - task_key: "task_2"
          notebook_task:
            notebook_path: "./test.py"

重要

run_as設定は、パイプラインまたはモデルサービングエンドポイントではサポートされていません。 run_asも構成されているバンドルでこれらのリソースが定義されている場合は、エラーが発生します。

ターゲットデプロイ ID の設定

ステージングおよび本番運用のターゲット展開に対して実行 ID を構成することがベストプラクティスです。さらに、本番運用ターゲットのサービスプリンシパルにrun_as ID を設定することは、本番運用ワークフローを実行する最も安全な方法です。

ワークフローが同じサービスプリンシパルによってデプロイされたか、サービスプリンシパル自体に対する CAN_USE 権限を持つユーザーによってデプロイされたことを確認します。
バンドルを作成またはデプロイした ID から本番運用ワークフローを実行する権限を切り離します。
ユーザーは、本番運用バンドルのデプロイに使用される ID よりも少ない権限で、本番運用用のサービスプリンシパルを構成および設定できます。

次の例のdatabricks.yml構成ファイルでは、開発、ステージング、本番運用の 3 つのターゲットモードが構成されています。開発モードは個々のユーザーとして実行するように構成され、ステージングモードと本番運用モードは 2 つの異なるサービスプリンシパルを使用して実行するように構成されています。サービスプリンシパルは常にアプリケーション ID の形式になっており、ワークスペースの管理者設定 のサービスプリンシパル のページから取得できます。

bundle:
  name: my_targeted_bundle

run_as:
  service_principal_name: "5cf3z04b-a73c-4x46-9f3d-52da7999069e"

targets:
  # Development deployment settings, set as the default
  development:
    mode: development
    default: true
    workspace:
      host: https://my-host.cloud.databricks.com
    run_as:
      user_name: someone@example.com

  # Staging deployment settings
  staging:
    workspace:
      host: https://my-host.cloud.databricks.com
      root_path: /Shared/staging-workspace/.bundle/${bundle.name}/${bundle.target}
    run_as:
      service_principal_name: "69511ed2-zb27-444c-9863-4bc8ff497637"

  # Production deployment settings
  production:
    mode: production
    workspace:
      host: https://my-host.cloud.databricks.com
      root_path: /Shared/production-workspace/.bundle/${bundle.name}/${bundle.target}
    run_as:
      service_principal_name: "68ed9cd5-8923-4851-x0c1-c7536c67ff99"

resources:
  jobs:
    my_test_job:
      name: Test job
      tasks:
        - task_key: "task"
          new_cluster:
            num_workers: 1
            spark_version: 13.3.x-cpu-ml-scala2.12
            node_type_id: i3.xlarge
            runtime_engine: STANDARD
          notebook_task:
            notebook_path: "./test.py"

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ターゲット デプロイ ID の設定

ターゲットデプロイ ID の設定