この記事では、指定されたサービスと呼ばれるカスタマー コンテンツを処理する際に Azure Geographies でデータ所在地を管理する方法について説明します。 各 Geography の Azure データ センター リージョンの詳細と一覧については、「Azure でのデータ所在地」を参照してください。
Databricks はカスタマー コンテンツを処理するときにデータ所在地をどのように管理しますか?
Azure Databricks アーキテクチャには、リージョン固有ベースで提供される「コントロール プレーン」、「クラシック コンピューティング プレーン」、「サーバーレス コンピューティング プレーン」があります。
指定されたサービスは、生成 AI ワークロードの動力となるものも含め、Azure Geographies 単位で利用できます。 指定されたサービスは、お客様の代わりに Databricks によって常に管理されます。
カスタマー コンテンツは、特定の指定されたサービスを除き、ワークスペースと同じ Geo でのみ処理されます。 指定されたサービスがワークスペース Geo で利用できない場合、アカウント管理者は別の Geo 内で関連データを処理するアクセス許可を明示的に付与することにより、この機能を使用できる場合があります。
Geo 単位で提供される指定サービス
GPU またはその他の高度な処理に依存する指定サービスがある場合、顧客のコンテンツは、 Geo 間処理 が有効になっていない限り、ワークスペースの Azure Geographies でのみ処理されます。 詳しくは、「Databricks 指定サービス」を参照してください。
データは Geo から送信されますか?
カスタマー コンテンツは、クラシック コンピューティング プレーンが特定のリージョン内でデータを処理する方法と同様に、Geo で処理されます。
Geo 間処理が有効になっている場合は、顧客コンテンツを Geo 間 で処理 できます。 それ以外の場合、顧客コンテンツはワークスペースと同じ Geo で処理されます。
地域間処理を有効にする
アカウント管理者は、指定サービスのデータをワークスペース Geo の外部で処理できるようにする Geo 間データ処理を有効にすることができます。 指定されたサービスがワークスペースの Geo で利用できない場合、別の Geo 内で関連データを処理するアクセス許可を付与することにより、この機能を使用できる場合があります。
クロス Geo 処理は、 コンプライアンス セキュリティ プロファイル が有効になっていない米国および EU 外の Geo のすべてのワークスペースに対して、既定で有効になっています。
ヒント
管理者: Databricks Assistant を有効にできない場合は、 指定されたサービスのワークスペース Geography 内でのデータ処理の強制を無効にする必要がある場合があります。 アカウントについては、「Azure AI を利用した AI 機能を無効または有効にする」を参照してください。
クロスジオ処理を有効にする方法
- アカウント管理者として、アカウント コンソールに移動します。
- サイドバーで、[ワークスペース] をクリックします。
- Geo 設定を管理するワークスペースを検索するには、検索ボックスを使用します。
- ワークスペース名をクリックし、[セキュリティとコンプライアンス] タブをクリックします。
- [指定されたサービスのワークスペース Geography 内でデータ処理を強制する] を無効にします。
既存のコンピューティング プレーンは、同じ Geo 内で別のリージョンに移動されますか?
いいえ。 サーバーレス コンピューティングプレーンとクラシックコンピューティングプレーンの両方では、リージョン コンピューティング プレーンはすべての既存サービスのリージョンに残ります。 クラシック コンピューティング プレーンは、管理下のアカウントで動作し、動作するリージョンを指定する必要があります。 サーバーレス SQL ウェアハウスなどのサーバーレス コンピューティング プレーン リソースは、リージョン単位で提供されて選択したリージョン外のデータを処理されません。
Geo はプレビュー機能にどのように影響しますか?
プレビュー機能では、ドキュメントに特に記載されていない限り、Geo 間でデータ処理を伴う場合があります。
その他のリソース
- 各 Geography の Azure データ センター リージョンの詳細と一覧については Azure のデータ所在地に関するページを参照してください。
- Azure 地域
- Databricks AI を利用した機能。
- Databricks AI のデータの使用方法と保護方法については、Databricks AI 機能の信頼と安全性に関する説明を参照してください。