Connectez-vous depuis votre IDE

Cette page résume les fonctionnalités des outils de développement qui vous permettent de vous connecter à Databricks depuis votre IDE.

Comparer les outils IDE

Le tableau suivant compare les outils pour se connecter à Databricks depuis votre IDE.

Tool	Cas d’utilisation
Tunnel SSH	Connectez votre IDE local à classic compute, serverless compute ou AI Runtime via SSH. Exécutez du code dans le même environnement que votre cluster ou votre capacité de calcul serverless. Pour plus de détails sur les fonctionnalités, voir l’IDE connecté au SSH.
Bac à sable Databricks	Connectez votre IDE local à des ressources de calcul serverless légères de Databricks via SSH. L’environnement par défaut inclut des outils d’agents de codage courants et la prise en charge d’Omnigent. Pour plus de détails sur les fonctionnalités, voir l’IDE connecté au SSH.
Extension de l’IDE	Connectez Visual Studio Code ou Cursor à un espace de travail Databricks en quelques clics. Définissez, déployez et exécutez des bundles d’automatisation déclarative depuis votre IDE. Exécutez des fichiers Python locaux sur des ressources de calcul Databricks, ou exécutez des fichiers et des notebooks sous forme de jobs Lakeflow.
Databricks Connect	Connectez n’importe quel IDE, serveur notebook ou application personnalisée à Databricks compute. Écrivez du code avec des API Spark et exécutez-le à distance sur les ressources de calcul Databricks au lieu d’une session Spark locale.

IDE connecté à SSH

Le tunnel SSH et le bac à sable Databricks se connectent tous deux à la capacité de calcul Databricks dans votre espace de travail avec SSH (Secure Shell). Le tableau suivant compare les cas d’usage et les différences techniques des deux fonctionnalités.

	Tunnel SSH pour Databricks	Bac à sable Databricks
Cas d’usage principal	Développement piloté par IDE pour les charges d’ingénierie des données, de science des données et d’apprentissage automatique sur la capacité de calcul Databricks.	Exécutez des boucles d’agents et exécutez en toute sécurité du code non fiable et arbitraire, non-Spark et Databricks Runtime.
Où le calcul s’exécute	Soit un plan de données classique, soit un plan de données serverless dans l’espace de travail Databricks	Data plane serverless dans l’espace de travail Databricks
Type de capacité de calcul	Informatique sans serveur Clusters dédiés mono-utilisateur Environnement d'exécution IA	Capacité de calcul serverless léger spécial
Heure de début	Similaire aux temps de démarrage actuels de capacité de calcul	Secondes
Propagation de l’identité	Authentifié automatiquement pour l’utilisateur qui initie la session SSH	Authentifié automatiquement pour l’utilisateur qui initie la session SSH
Persistance des données	Vous avez une connexion directe à l’espace de travail Databricks. Les données dans les fichiers de l’espace de travail et le catalogue Unity sont disponibles via l’interface utilisateur de l’IDE, l’API REST et l’interface de ligne de commande Databricks.	Les données sont disponibles dans /home/sandbox-agent/, qui persiste lorsque le bac à sable est arrêté. Les données dans les fichiers de l’espace de travail et Unity Catalog sont disponibles avec l’API REST et Databricks CLI.
Environnement par défaut	Identique à votre cluster ou à un environnement serverless. Gérer les dépendances du cluster, exploiter les environnements de base de l’espace de travail pour le serverless et l’exécution IA, ou installer les dépendances pendant l’exécution du projet.	L’environnement par défaut inclut des outils d’agents de codage courants et la prise en charge d’Omnigent.
SEG (contrôles Egress)	Hérite de l’espace de travail	Non encore disponible
Contrôles d’entrée (PrivateLink, IP ACL)	Available	Available