Databricks Sandbox

Important

Tato funkce je v beta verzi. Chcete-li v pracovním prostoru povolit náhled této funkce, povolte nastavení Databricks Sandbox na stránce Náhledy v pracovním prostoru. Viz Manage Azure Databricks preview.

Databricks v současnosti neúčtuje za používání této funkce. Cena a ceny funkcí v betě se však mohou změnit.

Databricks Sandbox umožňuje spouštět nedůvěryhodný kód v izolovaném prostředí prostřednictvím Databricks REST API, SDK nebo Databricks CLI. Sandbox poskytuje serverless výpočetní prostředí na vyžádání pro dynamické spouštění kódu.

Každý sandbox obsahuje trvalý domovský adresář. Sandbox můžete kdykoli zastavit a spustit a data ve vašem domovském adresáři zůstanou.

Sandbox je ideální pro:

  • Provozování agentského postroje.
  • Spouštění uživatelsky psaného nebo AI napsaného kódu.
  • Spouštění úloh na pozadí nebo pracovních procesů.
  • Spuštění interaktivních IDE nebo SSH relací.

Předpoklady

Rychlý start

Začněte vytvořením sandboxu s několika řádky kódu:

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"

Pro kompletní návod k vytvoření sandboxu, spouštění příkazů v něm a správě jeho životního cyklu viz Vytvořit a spravovat sandboxy pomocí SDK.

Vypočítat velikost

Databricks Sandbox je vybaven 4 vCPU a 8 GB RAM. Tato velikost není konfigurovatelná.

Storage

Warning

Na konci beta období může Databricks provést jednorázové vyčištění dat uložených v sandboxech. Neukládejte nic, co si nemůžete dovolit ztratit.

Databricks Sandbox je dodáván s úložištěm připojeným k síti.

  • Data ve vašem domácím adresáři (/home/sandbox-agent) zůstávají po celou dobu existence vašeho Databricks Sandboxu. I po zastavení Databricks Sandboxu jsou data ve vašem domovském adresáři dostupná, když začnete další relaci.
  • Váš domovský adresář může uložit až 100 GB. V tuto chvíli to nelze změnit.
  • Můžete uložit až 10 GB mimo domovský adresář, ale tato data se smažou, když sandbox ukončíte.

Sítě

Neexistují žádná omezení pro výstup ze sítě ze sandboxu a výstup není konfigurovatelný.

Náklady na využití

Pro kompletní informace o využití fakturace viz ceny Databricks. Databricks předpokládá využití sandboxu pro fakturaci pro:

  • Výpočetní výkon za běhu: Fakturováno hodinově během běhu vašeho Databricks Sandboxu.
  • Trvalé úložiště: Za data uložená ve vašem domácím adresáři vám účtují účty, dokud nebude váš Databricks Sandbox smazán. Úložiště je účtováno, dokud existuje Databricks Sandbox instance. Abyste přestali platit za úložiště, musíte sandbox smazat.
  • Přenos dat

Databricks SDK pro Python je doporučený způsob, jak se dostat do sandboxu. Dostupné příkazy najdete v referenční příručce k sandboxu Databricks SDK pro Python a příklady v části Vytváření a správa sandboxů pomocí SDK.

Přistupujte k sandboxu přes CLI

Do sandboxu se můžete dostat i přes SSH. To je užitečné pro spouštění delších agentních úkolů bez nutnosti, aby váš lokální počítač zůstal aktivní. Například můžete:

  • Řídíte svého kódovacího agenta přímo z Databricks CLI přes SSH.
  • Připojte desktopové IDE nebo agentní rozhraní, jako je Cursor, Claude nebo Codex.

Pro vytvoření sandboxu a připojení k němu pomocí Databricks CLI spusťte:

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

Když se přes SSH připojíte do sandboxu, Databricks CLI se nainstaluje a autentizuje do pracovního prostoru Databricks, kde sandbox běží. Možná budete chtít také nastavit přihlašovací údaje do Gitu. Viz Připojení poskytovatele Gitu k Databricks.

Pro podrobnou pomoc s příkazy spusťte databricks sandbox -h, nebo navštivte sandbox skupinu příkazů.

Když poprvé přijdete přes SSH do sandboxu, Databricks automaticky konfiguruje běžné programovací nástroje jako Claude a Codex tak, aby používaly AI Gateway, pokud je AI Gateway nakonfigurován pro váš pracovní prostor. Pro více informací viz Vytvářet a spravovat modelová API (modelové služby).

Řízený Omnigent

Managed Omnigent používá Databricks Sandbox jako svůj spouštěcí backend. Další informace najdete v části Omnigent v Databricks.

Limitations

  • Kvóty jsou vynucovány. Na uživatele můžete mít maximálně 40 aktivních sandboxů (celkem 400 ve všech státech) a pracovní prostor může mít maximálně 100 aktivních sandboxů (celkem 1 000).
  • Databricks Sandbox je výpočetní primitiv určený pro spouštění kódu, nikoli obecný runtime Sparku. Pro Spark workloady použijte Connect to serverless compute.
  • Veřejné IP adresy vašeho Databricks Sandboxu se mohou kdykoli změnit. Výchozí vstup do sandboxu je uzavřen pro veškerý provoz. To se v tuto chvíli nezmění.
  • Nemůžete si při spuštění přizpůsobit prostředí ani uchovávat prostředí mimo domovský adresář. Pro opětovné použití balíčků nebo konfigurací napříč relacemi je ukládejte do svého domovského adresáře.
  • Last updated on