Databricks Sandbox

Importante

Esta característica se encuentra en su versión beta. Para habilitar esta función en versión preliminar en el espacio de trabajo, activa la opción Databricks Sandbox en la página Vista previa del espacio de trabajo. Consulte Administrar versiones preliminares de Azure Databricks.

Databricks actualmente no cobra por el uso de esta función. Sin embargo, el coste y el precio de las funciones en la Beta pueden cambiar.

Databricks Sandbox te permite ejecutar código no confiable en un entorno aislado a través de la API REST de Databricks, SDK o la CLI de Databricks. El sandbox proporciona computación sin servidor y bajo demanda para ejecutar código de forma dinámica.

Cada sandbox incluye un directorio personal persistente. Puedes parar y poner en marcha un sandbox en cualquier momento, y los datos en tu directorio personal persisten.

El sandbox es ideal para:

  • Poner en marcha el entorno de ejecución del agente.
  • Ejecutar código escrito por usuarios o por IA.
  • Ejecución de tareas o procesos de trabajo en segundo plano.
  • Lanzamiento de sesiones interactivas de IDE o SSH.

Prerequisites

Inicio rápido

Empieza creando un sandbox con unas pocas líneas de código:

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"

Para una guía completa sobre cómo crear un sandbox, ejecutar comandos en él y gestionar su ciclo de vida, consulta Crear y gestionar sandboxes con el SDK.

Tamaño de cálculo

Databricks Sandbox viene con 4 vCPUs y 8 GB de RAM. Este tamaño no es configurable.

Storage

Warning

Al final del periodo Beta, los Databricks podrían realizar una purga puntual de los datos almacenados en sandboxes. No guardes nada que no puedas permitirte perder.

Databricks Sandbox incluye almacenamiento conectado a la red.

  • Los datos en tu directorio personal (/home/sandbox-agent) persisten durante toda la vida útil de tu Sandbox Databricks. Incluso después de detener tu Sandbox de Databricks, los datos en tu directorio principal están disponibles cuando inicias la siguiente sesión.
  • Tu directorio doméstico puede almacenar hasta 100 GB. Por ahora, esto no puede cambiarse.
  • Puedes almacenar hasta 10 GB fuera de tu directorio personal, pero estos datos se eliminan cuando cierras el sandbox.

Networking

No hay restricciones sobre la salida de red desde un sandbox, y la salida no es configurable.

Costos de uso

Para obtener información completa sobre el uso facturable, consulte precios de Databricks. Databricks prevé facturar el uso del entorno de pruebas para:

  • Cómputo en tiempo de ejecución: Se factura por hora mientras tu Sandbox de Databricks está en ejecución.
  • Almacenamiento persistente: Se te factura por los datos almacenados en tu directorio principal hasta que se elimine el Sandbox de Databricks. El almacenamiento implica facturación mientras exista la instancia Sandbox de Databricks. Para dejar de pagar por almacenamiento, debes eliminar el sandbox.
  • Transferencia de datos

El SDK Databricks para Python es la forma recomendada de acceder al sandbox. Consulta la referencia del SDK de Databricks para el entorno aislado de Python para consultar los comandos disponibles, y Crear y gestionar entornos aislados con el SDK para ver ejemplos.

Accede al sandbox a través de CLI

También puedes acceder a tu sandbox por SSH. Esto es útil para ejecutar tareas de agente más largas sin necesidad de que tu máquina local se mantenga activa. Por ejemplo, puede hacer lo siguiente:

  • Controla tu agente de programación directamente desde la CLI de Databricks a través de SSH.
  • Conecta un IDE de escritorio o un harness de agentes como Cursor, Claude o Codex.

Para crear un sandbox y conectarse a él con la CLI de Databricks, ejecute:

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

Cuando haces SSH en tu sandbox, la CLI de Databricks se instala y autentica en el espacio de trabajo de Databricks donde está funcionando tu sandbox. También podrías querer configurar las credenciales de Git. Consulte Conexión del proveedor de Git a Databricks.

Para ayuda detallada con comandos, ejecuta databricks sandbox -ho consulta sandbox el grupo de comandos.

Cuando conectas por SSH a tu sandbox, Databricks configura automáticamente los arneses de codificación comunes como Claude y Codex para usar AI Gateway si AI Gateway está configurado para tu espacio de trabajo. Para más información, consulte Crear y gestionar APIs de modelo (servicios modelo).

Omnigent administrado

Managed Omnigent utiliza Databricks Sandbox como backend de ejecución. Para obtener más información, consulte Omnigent en Databricks.

Limitations

  • Las cuotas se aplican. Puedes tener como máximo 40 sandboxes activos por usuario (400 en total en todos los estados), y un espacio de trabajo puede tener como máximo 100 sandboxes activos (1.000 en total).
  • Databricks Sandbox es una primitiva de cálculo para ejecutar código, no un entorno de ejecución de propósito general de Spark. Para cargas de trabajo de Spark, use Conectar a un proceso sin servidor.
  • Las direcciones IP públicas de tu Sandbox de Databricks pueden cambiar en cualquier momento. El acceso predeterminado del sandbox está cerrado a todo tráfico. Esto no puede cambiarse en este momento.
  • No puedes personalizar tu entorno al iniciar ni mantener un entorno fuera de tu directorio principal. Para reutilizar paquetes o configuraciones entre sesiones, guárdalos en tu directorio personal.
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