Databricks Sandbox

Importante

Questa funzionalità è in versione beta. Per abilitare questa anteprima di funzionalità nello spazio di lavoro, opta per l'impostazione Sandbox Databricks nella pagina Anteprime dello spazio di lavoro. Vedere Gestire le anteprime di Azure Databricks.

Databricks attualmente non addebita l'utilizzo di questa funzione. Tuttavia, costi e prezzi delle funzionalità in Beta sono soggetti a variazioni.

Databricks Sandbox ti permette di eseguire codice non affidabile in un ambiente isolato tramite l'API REST di Databricks, SDK o la CLI di Databricks. Il sandbox fornisce potenza di calcolo serverless, su richiesta, per eseguire il codice in modo dinamico.

Ogni sandbox include una directory home persistente. Puoi fermarti e avviare un sandbox in qualsiasi momento, e i dati nella tua cartella domestica persistono.

Il sandbox è ideale per:

  • Uso un imbracatore per agenti.
  • Esecuzione di codice scritto dagli utenti o dall'IA.
  • Esecuzione di attività o processi di lavoro in background.
  • Lancio di sessioni interattive IDE o SSH.

Prerequisiti

Quickstart

Inizia creando un sandbox con poche righe di codice:

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"

Per una guida completa sulla creazione di un sandbox, l'esecuzione dei comandi al suo interno e la gestione del suo ciclo di vita, vedi Crea e gestisci sandbox con l'SDK.

Dimensioni di calcolo

Il Sandbox di Databricks è dotato di 4 vCPU e 8 GB di RAM. Questa dimensione non è configurabile.

Storage

Avvertimento

Al termine del periodo Beta, Databricks potrebbe effettuare una purga unica dei dati memorizzati in sandbox. Non conservare nulla che non puoi permetterti di perdere.

Databricks Sandbox è dotato di storage collegato alla rete.

  • I dati nella directory home (/home/sandbox-agent) persistono per tutta la durata della sandbox Databricks. Anche dopo aver arrestato il tuo Databricks Sandbox, i dati nella tua directory Home sono disponibili quando avvii la sessione successiva.
  • La tua directory home può memorizzare fino a 100 GB. Al momento, questo non può essere cambiato.
  • Puoi memorizzare fino a 10 GB fuori dalla directory di casa, ma questi dati vengono cancellati quando chiudi il sandbox.

Networking

Non ci sono restrizioni sull'uscita di rete da un sandbox, e l'uscita non è configurabile.

Costi di utilizzo

Per informazioni complete sull'utilizzo della fatturazione, vedi la tariffazione di Databricks. Databricks prevede la fatturazione dell'utilizzo sandbox per:

  • Capacità di calcolo runtime: fatturata su base oraria mentre Databricks Sandbox è in esecuzione.
  • Archiviazione persistente: Vieni addebitato per i dati memorizzati nella tua cartella domestica fino a quando il tuo Sandbox Databricks non viene eliminato. Lo storage comporta una fatturazione finché l'istanza Sandbox Databricks esiste. Per smettere di pagare per lo storage, devi eliminare il sandbox.
  • Trasferimento dati

L'SDK Databricks per Python è il modo consigliato per accedere al sandbox. Vedi la documentazione di riferimento per la sandbox di Databricks SDK per Python per i comandi disponibili e Crea e gestisci sandbox con lo SDK per alcuni esempi.

Accedi al sandbox tramite CLI

Puoi anche accedere al tuo sandbox tramite SSH. Questo è utile per eseguire attività dell'agente di lunga durata senza che il tuo computer locale debba rimanere attivo. Ad esempio, puoi:

  • Guida il tuo agente di codifica direttamente dalla CLI Databricks tramite SSH.
  • Collega un IDE desktop o un cablaggio di agenti come Cursor, Claude o Codex.

Per creare un sandbox e collegarvi con la CLI Databricks, esegui:

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

Quando si accede via SSH al sandbox, la CLI Databricks viene installata e autenticata sullo spazio di lavoro Databricks dove il sandbox è in esecuzione. Potresti anche voler configurare le credenziali Git. Consulta Connetti il provider Git a Databricks.

Per un aiuto dettagliato sui comandi, esegui databricks sandbox -ho consulta sandbox il gruppo comandi.

Quando fai SSH per la prima volta nel tuo sandbox, Databricks configura automaticamente i cablaggi di codifica comuni come Claude e Codex per usare AI Gateway se AI Gateway è configurato per il tuo spazio di lavoro. Per ulteriori informazioni, vedi Crea e gestisci API di modello (servizi modello).

Omnigent gestito

Managed Omnigent utilizza Databricks Sandbox come backend di esecuzione. Per maggiori informazioni, vedi Omnigent su Databricks.

Limitazioni

  • Le quote vengono applicate. Puoi avere al massimo 40 sandbox attivi per utente (400 in totale in tutti gli stati), e un workspace può avere al massimo 100 sandbox attivi (1.000 in totale).
  • Il Sandbox di Databricks è un primitivo di calcolo per l'esecuzione del codice, non un runtime Spark generico. Per i carichi di lavoro di Spark, usa Connect to serverless compute.
  • Gli indirizzi IP pubblici del tuo Sandbox Databricks possono cambiare in qualsiasi momento. L'ingresso predefinito del sandbox è chiuso a tutto il traffico. Questo non può essere cambiato al momento.
  • Non puoi personalizzare il tuo ambiente all'avvio né mantenere un ambiente al di fuori della tua directory domestica. Per riutilizzare pacchetti o configurazioni tra sessioni, memorizzali nella tua cartella domestica.
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