Configuration de projet Lakebase classique avec des bundles Automation déclaratifs

Cette page présente un bundle complet de bundles d’automatisation déclarative pour un projet Lakebase avec mise à l’échelle automatique prêt pour la production, incluant les fonctionnalités les plus couramment utilisées :

  • Branche de production protégée
  • Point de terminaison de haute disponibilité en lecture-écriture avec des réplicas secondaires lisibles
  • Autorisation CAN_MANAGE au niveau de l’espace de travail définie en ligne pour un principal de service
  • Streaming continu de tables synchronisées à partir du catalogue Unity
  • Liaison Unity Catalog pour la base de données Lakebase
  • Databricks App connecté au projet Lakebase

Pour une introduction pas à pas à Declarative Automation Bundles avec Lakebase, consultez Gérer Lakebase avec Declarative Automation Bundles.

Prerequisites

Avant de commencer, vous avez besoin des éléments suivants :

Configuration complète de l’offre groupée

Le bundle utilise des variables pour toutes les valeurs spécifiques à l’espace de travail. Définissez-les dans un .databricks/bundle/<target>/variables.json fichier ou transmettez-les au moment du déploiement avec --var.

Lorsque vous créez un projet, Azure Databricks crée automatiquement une production branche, un point de terminaison en lecture-écriture, un primary rôle Postgres propriétaire lié à votre identité et une databricks_postgres base de données. Pour configurer ces ressources créées implicitement, déclarez-les avec replace_existing: true.

bundle:
  name: lakebase-typical-project

variables:
  project_id:
    description: 'Lakebase project ID (lowercase, hyphen-delimited)'
    default: 'my-lakebase-project'
  display_name:
    description: 'Human-readable project name shown in the UI'
    default: 'My Lakebase project'
  pg_version:
    description: 'Postgres major version'
    default: 17
  min_cu:
    description: 'Minimum compute units on the default endpoint'
    default: 0.5
  max_cu:
    description: 'Maximum compute units on the default endpoint'
    default: 4.0
  suspend_timeout:
    description: 'Idle time before the default endpoint suspends. Ignored when no_suspension is true.'
    default: '300s'
  admin_sp_app_id:
    description: 'Application ID of the service principal to grant CAN_MANAGE on the project'
    default: '<your-sp-application-id>'
  source_table:
    description: 'Unity Catalog three-part name of the Delta table to sync (catalog.schema.table)'
    default: '<catalog>.<schema>.<table>'
  primary_key_column:
    description: 'Primary key column of the source Delta table'
    default: '<pk>'
  storage_catalog:
    description: 'Unity Catalog catalog where the sync pipeline stores its metadata'
    default: '<catalog>'
  storage_schema:
    description: 'Unity Catalog schema where the sync pipeline stores its metadata'
    default: '<schema>'
  app_name:
    description: 'Databricks App name (must be unique in the workspace)'
    default: 'my-lakebase-app'
  uc_catalog_id:
    description: 'Name to register the Lakebase database in Unity Catalog'
    default: 'my_lakebase_uc_catalog'
  database_name:
    description: 'Postgres-internal name for the app database'
    default: 'app_database'

targets:
  prod:
    default: true
    workspace:
      host: https://<your-workspace>.cloud.databricks.com

    resources:
      # Project — top-level container for branches, endpoints, and databases.
      # The permissions block grants workspace-level CAN_MANAGE to the service principal.
      postgres_projects:
        lakebase_project:
          project_id: ${var.project_id}
          # purge_on_delete: true  # Uncomment to permanently delete on destroy (default: soft delete, 7-day retention).
          pg_version: ${var.pg_version}
          display_name: ${var.display_name}
          default_endpoint_settings:
            autoscaling_limit_min_cu: ${var.min_cu}
            autoscaling_limit_max_cu: ${var.max_cu}
            suspend_timeout_duration: ${var.suspend_timeout}
          permissions:
            - service_principal_name: ${var.admin_sp_app_id}
              level: CAN_MANAGE

      # Configure the implicitly created production branch as protected.
      postgres_branches:
        production:
          branch_id: production
          parent: ${resources.postgres_projects.lakebase_project.name}
          no_expiry: true
          is_protected: true
          replace_existing: true

      # Configure the implicitly created primary endpoint with HA.
      # HA requires no_suspension: true. group.min: 2 adds a standby for automatic failover.
      postgres_endpoints:
        primary:
          endpoint_id: primary
          parent: ${resources.postgres_branches.production.name}
          endpoint_type: ENDPOINT_TYPE_READ_WRITE
          autoscaling_limit_min_cu: ${var.min_cu}
          autoscaling_limit_max_cu: ${var.max_cu}
          no_suspension: true
          group:
            min: 2
            max: 2
            enable_readable_secondaries: true
          replace_existing: true

      # Postgres role that owns the app database.
      postgres_roles:
        app_role:
          role_id: app-role # Resource ID: lowercase letters, digits, and hyphens.
          parent: ${resources.postgres_branches.production.name}
          postgres_role: app_role # Postgres identifier: lowercase letters, digits, and underscores.

      # Named Postgres database for the app.
      postgres_databases:
        app_db:
          database_id: app-database
          parent: ${resources.postgres_branches.production.name}
          postgres_database: ${var.database_name}
          role: ${resources.postgres_roles.app_role.id}

      # Sync a Unity Catalog Delta table into the project continuously.
      postgres_synced_tables:
        orders_sync:
          synced_table_id: '${var.storage_catalog}.${var.storage_schema}.orders_synced'
          branch: ${resources.postgres_branches.production.name}
          postgres_database: ${var.database_name}
          source_table_full_name: ${var.source_table}
          primary_key_columns:
            - ${var.primary_key_column}
          scheduling_policy: CONTINUOUS
          create_database_objects_if_missing: true
          new_pipeline_spec:
            storage_catalog: ${var.storage_catalog}
            storage_schema: ${var.storage_schema}

      # Bind the Lakebase database into Unity Catalog so it is queryable as UC data.
      postgres_catalogs:
        lakebase_uc_catalog:
          catalog_id: ${var.uc_catalog_id}
          postgres_database: ${var.database_name}
          branch: ${resources.postgres_branches.production.name}
          create_database_if_missing: true

      # Databricks App connected to the project.
      # Update source_code_path to point to your app source directory.
      apps:
        lakebase_app:
          name: ${var.app_name}
          description: 'App backed by Lakebase autoscaling'
          source_code_path: ./app_src
          config:
            command:
              - flask
              - run
              - --host=0.0.0.0
              - --port=8000
          resources:
            - name: lakebase-db
              postgres:
                branch: ${resources.postgres_branches.production.name}
                database: ${resources.postgres_databases.app_db.name}
                permission: CAN_CONNECT_AND_CREATE

Note

Chaque projet Lakebase crée automatiquement une databricks_postgres base de données appartenant à un rôle Postgres lié à votre identité. Ce bundle crée une base de données nommée distincte (${var.database_name}) détenue par un rôle d’application dédié pour isoler les données d’application à la place. Pour utiliser directement la base de données implicite et le rôle, supprimez les blocs de ressources postgres_roles et postgres_databases, définissez directement postgres_database: databricks_postgres sur postgres_synced_tables et postgres_catalogs, et mettez à jour la ressource de l’application en database: ${resources.postgres_branches.production.name}/databases/databricks-postgres.

Pour placer plutôt le rôle implicite de propriétaire et la base de données databricks_postgres sous la gestion du bundle, déclarez-les avec replace_existing: true à l’aide de leurs identifiants existants. L’ID de base de données est toujours databricks-postgres. L’ID de rôle est dérivé de votre identité Databricks plutôt que d’être un nom fixe. Recherchez-le en premier :

databricks postgres list-roles projects/<project-id>/branches/production

Déclarez ensuite les deux ressources, correspondant à chaque champ déjà défini sur le rôle. Omettre membership_roles supprime l’appartenance DATABRICKS_SUPERUSER du rôle lorsqu’il est adopté, alors déclarez-la explicitement :

postgres_roles:
  owner:
    role_id: <role-id-from-list-roles>
    parent: ${resources.postgres_branches.production.name}
    postgres_role: user@databricks.com # Or the service principal application ID.
    identity_type: USER # Or SERVICE_PRINCIPAL.
    membership_roles:
      - DATABRICKS_SUPERUSER
    replace_existing: true

postgres_databases:
  databricks_postgres:
    database_id: databricks-postgres
    parent: ${resources.postgres_branches.production.name}
    postgres_database: databricks_postgres
    role: ${resources.postgres_roles.owner.id}
    replace_existing: true

Note

Pour supprimer les ressources créées par ce bundle, exécutez databricks bundle destroy -t prod. Par défaut, le projet est supprimé de manière réversible et conservé pendant 7 jours avant la suppression définitive. Vous pouvez donc le récupérer pendant la période de rétention. Pour supprimer uniquement le projet immédiatement, utilisez la CLI Databricks avec --purge, ou décommentez purge_on_delete: true dans la ressource du projet ci-dessus pour le supprimer définitivement à chaque destruction :

databricks postgres delete-project projects/<project-id> --purge

Appliquer l’offre groupée

Valider et déployer :

databricks bundle validate -t prod
databricks bundle deploy -t prod

Si databricks bundle deploy ne se termine pas lors de la première exécution, exécutez-le de nouveau.

Ce qui est déployé

Le bundle crée les ressources suivantes :

  • Projet de mise à l’échelle automatique Lakebase avec les valeurs par défaut de calcul que vous avez spécifiées.
  • Une branche production protégée.
  • Un point de terminaison principal en lecture/écriture avec haute disponibilité et secondaires en lecture.
  • Pipeline de synchronisation continue qui diffuse une table Delta du catalogue Unity dans la base de données du projet.
  • Catalogue Unity soutenu par la base de données Lakebase, interrogeable en tant que données du catalogue Unity.
  • Une application Databricks connectée à la base de données du projet.
  • Autorisation d’espace de travail CAN_MANAGE pour le principal de service que vous avez spécifié.

Ressources supplémentaires

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