Conéctate desde tu IDE

Esta página resume las características de las herramientas para desarrolladores que te permiten conectarte a Databricks desde tu IDE.

Comparar herramientas de IDE

La siguiente tabla compara herramientas para conectar a Databricks desde tu IDE.

Herramienta	Casos de uso
Túnel SSH	Conecta tu IDE local a computación clásica, computación sin servidor o AI Runtime por SSH. Ejecuta código en el mismo entorno que tu clúster o computación serverless. Ejecuta Claude Code y Codex, preconfigurados para Unity Gateway. Para más detalles sobre características, consulte el IDE conectado con SSH.
Databricks Sandbox	Conecte su IDE local a la proceso ligera sin servidor de Databricks a través de SSH. El entorno predeterminado incluye herramientas comunes de agentes de codificación y soporte para Omnigent. Para más detalles sobre características, consulte el IDE conectado con SSH.
Extensión del IDE	Conecta Visual Studio Code o Cursor a un espacio de trabajo de Databricks con unos pocos clics. Define, despliega y ejecuta Bundles de automatización declarativa desde tu IDE. Ejecutar archivos locales de Python en el cómputo de Databricks, o ejecutar archivos y notebooks como Lakeflow Jobs.
Databricks Connect	Conecte cualquier IDE, servidor de cuadernos o aplicación personalizada a la proceso de Databricks. Escribe código con APIs de Spark y ejecútalo de forma remota en compute de Databricks en lugar de una sesión local de Spark.

IDE conectado con SSH

Tanto el túnel SSH como el Sandbox de Databricks se conectan a los recursos de cómputo de Databricks en tu espacio de trabajo con SSH (Secure Shell). La siguiente tabla compara los casos de uso y las diferencias técnicas de ambas características.

	Túnel SSH de Databricks	Databricks Sandbox
Caso de uso principal	Desarrollo interactivo e impulsado por IDE para cargas de trabajo de ingeniería de datos, ciencia de datos y aprendizaje automático en Azure Databricks Compute.	Ejecuta bucles de agente y ejecuta de forma segura código arbitrario no confiable fuera de Spark y de Databricks Runtime.
Agentes de programación	Claude Code y Codex están preconfigurados para Unity Gateway en sesiones SSH. Ver Ejecutar agentes de codificación en una sesión SSH.	El entorno predeterminado incluye herramientas comunes de agentes de codificación y soporte para Omnigent.
Dónde se ejecuta el procesamiento	Ya sea un plano de datos clásico o serverless en el espacio de trabajo de Azure Databricks	Serverless data plane en el espacio de trabajo de Azure Databricks
Tipo de proceso	Proceso sin servidor Clústeres dedicados de un solo usuario Entorno de ejecución de IA	Procesamiento ligero especial sin servidor
Hora de inicio	Tiempos de inicio similares a los del procesamiento existente	Seconds
Propagación de identidad	Autenticación automática del usuario que inicia la sesión SSH	Autenticación automática del usuario que inicia la sesión SSH
Persistencia de datos	Tienes una conexión directa con el espacio de trabajo de Databricks. Los datos en archivos de espacio de trabajo y Unity Catalog están disponibles desde la interfaz de usuario del IDE, la API REST y Databricks CLI.	Los datos están disponibles en /home/sandbox-agent/, donde persisten cuando se detiene el entorno de pruebas. Los datos en archivos de espacio de trabajo y el Catálogo de Unity están disponibles con la API REST y la CLI de Databricks.
Entorno predeterminado	Igual que en tu entorno cluster o serverless. Gestionar dependencias en el clúster, aprovechar entornos base del workspace para serverless y AI Runtime, o instalar dependencias durante la ejecución del proyecto.	El entorno predeterminado incluye herramientas comunes de agentes de codificación y soporte para Omnigent.
SEG (controles de salida)	Heredado del espacio de trabajo	Todavía no está disponible
Controles de entrada (PrivateLink, IP ACL)	Available	Available