Databricks Apps を使用すると、開発者は、セキュリティで保護されたデータと AI アプリケーションを Databricks プラットフォームに直接構築してデプロイできるため、個別のインフラストラクチャが不要になります。 アプリはサーバーレス プラットフォーム上で実行され、データ ガバナンス用の Unity Catalog、データを照会するための Databricks SQL、認証用の OAuth など、主要なプラットフォーム サービスと統合されます。 一般的なユース ケースには、対話型ダッシュボード、RAG チャット アプリ、データ入力フォーム、カスタム操作インターフェイスなどがあります。
Python または Node.jsを使用してローカルでアプリを開発し、ワークスペースにデプロイしてワークスペース間で移動します。 一般的な Python フレームワークには、Streamlit、Dash、Gradio が含まれます。 React、Angular、Svelte、Express などの Node.js フレームワークもサポートされています。
アプリは、プロビジョニングされた容量に基づいて、実行中のコンピューティング時間の 1 時間あたりに課金されます。 ワークスペースごとに限られた数のアプリを作成できます。 詳細については、「 リソースの制限 」および 「Databricks アプリのコンピューティング サイズの構成」を参照してください。 Free Edition の制限については、「 Databricks Free Edition の制限事項」を参照してください。
Databricks アプリには Premium レベルのワークスペースが必要です。
作業の開始
| 特徴 | Description |
|---|---|
| アプリの使い方を始める | 最初のアプリを作成してデプロイします。 |
| アプリの主な概念 | アプリの構造、リソース、状態、承認など、主要な概念について説明します。 |
| アプリのシステム環境 | 事前構成済みのシステム環境とプレインストール済みパッケージを表示します。 |
開発とデプロイ
| 特徴 | Description |
|---|---|
| 環境を設定する | アプリを構築するためのローカル開発環境を構成します。 |
| アプリ を構成する | アプリの設定、アクセス許可、ネットワーク、承認を構成します。 |
| アプリの開発 | サポートされているフレームワークを使用して、Python または Node.js を使用してアプリをビルドします。 |
| アプリを展開する | アプリをデプロイして、ワークスペースでアクセスできるようにします。 |
管理と操作
| 特徴 | Description |
|---|---|
| アプリの監視 | ログ、監査イベント、コスト、アプリの分析情報を監視します。 |
| アプリを埋め込む | 外部 Web サイトとアプリケーションにアプリを埋め込みます。 |
| アプリのベスト プラクティス | アプリの開発とデプロイに関する推奨プラクティスに従ってください。 |
コンプライアンス標準のサポート
Databricks Apps は、選択したコンプライアンス標準を使用できるすべてのリージョンのコンプライアンス セキュリティ プロファイルでサポートされています。 ワークスペース管理者は、[プレビュー] ページで Databricks Apps を有効にする必要があります。 詳細については、「 ワークスペース レベルのプレビューを管理する」を参照してください。 リージョン レベルのサポートについては、 リージョン別のクラシック およびサーバーレス コンピューティングのサポートに関するページを参照してください。