Boîte à sable Databricks

Important

Cette fonctionnalité est en version bêta. Pour activer cette aperçu de fonctionnalité dans l’espace de travail, optez pour le paramètre Sandbox Databricks dans la page Aperçu de l’espace de travail. Consultez Gérer les préversions d’Azure Databricks.

Databricks ne facture actuellement pas l’utilisation de cette fonctionnalité. Cependant, le coût et les prix des fonctionnalités en version Bêta peuvent évoluer.

Databricks Sandbox vous permet d’exécuter du code non fiable dans un environnement isolé via l’API REST, SDK ou la interface de code Databricks. Le bac à sable fournit un calcul sans serveur et à la demande pour exécuter du code de manière dynamique.

Chaque bac à sable comprend un répertoire personnel persistant. Vous pouvez arrêter et lancer un bac à sable à tout moment, et les données dans votre répertoire personnel persistent.

Le bac à sable est idéal pour :

  • Exécution d’un harnais d’agent.
  • Exécuter du code écrit par les utilisateurs ou par l’IA.
  • Exécution de tâches ou de processus en arrière-plan.
  • Lancement de sessions interactives IDE ou SSH.

Prerequisites

Quickstart

Commencez par créer un bac à sable avec quelques lignes de code :

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"

Pour une solution complète de la création d’un bac à sable, de l’exécution des commandes dans celui-ci et de la gestion de son cycle de vie, voir Créer et gérer des bacs à sable avec le SDK.

Taille de la capacité de calcul

Le Sandbox de Databricks est livré avec 4 vCPU et 8 Go de RAM. Cette taille n’est pas configurable.

Stockage

Warning

À la fin de la période Bêta, Databricks pourrait effectuer une purge unique des données stockées dans des bacs à sable. Ne stockez rien que vous ne puissiez pas vous permettre de perdre.

Databricks Sandbox est livré avec un stockage connecté en réseau.

  • Les données dans votre répertoire personnel (/home/sandbox-agent) persistent pendant toute la durée de vie de votre Sandbox Databricks. Même après avoir arrêté votre Sandbox Databricks, les données dans votre répertoire personnel sont disponibles au début de votre prochaine session.
  • Votre répertoire personnel peut stocker jusqu’à 100 Go. Pour l’instant, cela ne peut pas être changé.
  • Vous pouvez stocker jusqu’à 10 Go en dehors de votre répertoire personnel, mais ces données sont supprimées lorsque vous arrêtez votre bac à sable.

Networking

Il n’y a aucune restriction sur la sortie réseau depuis un bac à sable, et la sortie n’est pas configurable.

Coûts d’utilisation

Pour des informations complètes sur l’utilisation de la facturation, voir tarification Databricks. Databricks prévoit de facturer l’utilisation de bac à sable pour :

  • Ressources de calcul d’exécution : facturées à l’heure tant que votre Databricks Sandbox est en cours d’exécution.
  • Stockage persistant : Vous êtes facturé pour les données stockées dans votre répertoire personnel jusqu’à la suppression de votre Sandbox Databricks. Le stockage est facturé tant que l’instance Sandbox Databricks existe. Pour arrêter de payer pour du stockage, il faut supprimer le bac à sable.
  • Transfert de données

Le SDK Databricks pour Python est la méthode recommandée pour accéder au bac à sable. Consultez la référence du bac à sable du SDK Databricks pour Python pour connaître les commandes disponibles, et Créer et gérer des bacs à sable avec le SDK pour des exemples.

Accédez au bac à sable via CLI

Vous pouvez aussi accéder à votre bac à sable via SSH. C’est utile pour exécuter des tâches d’agent plus longues sans que votre machine locale reste active. Par exemple, vous pouvez :

  • Pilote ton agent de codage directement depuis la ligne de ligne de commande Databricks via SSH.
  • Connectez un IDE de bureau ou un faisceau d’agents tel que Cursor, Claude ou Codex.

Pour créer un bac à sable et y connecter avec la interface de code de Databricks, exécutez :

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

Lorsque vous vous connectez en SSH à votre environnement sandbox, l’interface de ligne de commande Databricks est installée et authentifiée auprès de l’espace de travail Databricks dans lequel votre environnement sandbox s’exécute. Vous voudrez peut-être aussi configurer les identifiants Git. Consultez Connecter votre fournisseur Git à Databricks.

Pour une aide détaillée aux commandes, lancez databricks sandbox -h, ou consultez sandbox le groupe de commandes.

Lorsque vous connectez pour la première fois par SSH à votre bac à sable, Databricks configure automatiquement des faisceaux de codage courants tels que Claude et Codex pour utiliser AI Gateway si AI Gateway est configuré pour votre espace de travail. Pour plus d’informations, voir Créer et gérer des API modèles (services modèles).

Omnigent géré

Managed Omnigent utilise le Sandbox de Databricks comme backend d’exécution. Pour plus d’informations, voir Omnigent sur Databricks.

Limitations

  • Les quotas sont appliqués. Vous pouvez avoir au maximum 40 bacs à sable actifs par utilisateur (400 au total dans tous les États), et un espace de travail peut en avoir au maximum 100 (1 000 au total).
  • Le bac à sable de Databricks est une primitive de calcul pour exécuter du code, et non un runtime Spark généraliste. Pour les charges de travail Spark, utilisez Connect to serverless compute.
  • Les adresses IP publiques de votre Sandbox Databricks peuvent changer à tout moment. L’entrée par défaut du bac à sable est fermée à tout trafic. Cela ne peut pas être changé pour le moment.
  • Vous ne pouvez pas personnaliser votre environnement au démarrage ni maintenir un environnement en dehors de votre répertoire personnel. Pour réutiliser des paquets ou configurations entre sessions, stockez-les dans votre répertoire personnel.
  • Last updated on