サーバーレスエグレス制御のネットワークポリシーを管理する

このページでは、Azure Databricksのサーバーレスワークロードからの送信ネットワーク接続を制御するネットワークポリシーを構成および管理する方法について説明します。

イングレス制御については、コンテキストベースのイングレス制御に関するページを参照してください。

必要条件

Azure Databricks ワークスペースは Premium レベルである必要があります。

ネットワークポリシーを管理するためのアクセス許可は、アカウント管理者に制限されます。

ネットワークポリシーへのアクセス

アカウントでネットワークポリシーを作成、表示、更新するには:

アカウントコンソールで、[セキュリティ] をクリックします。
[ネットワーク] タブをクリックします。
[ ポリシー] で、[ コンテキストベースのイングレスおよびエグレス制御] をクリックします。

ネットワークポリシーを作成する

[新しいネットワークポリシー作成] をクリックします。
ポリシー名を入力します。
[ エグレス ] タブをクリックします。

イングレスルールを設定するには、「イングレスルールの設定」を参照してください。
ネットワークアクセスモードを選択します。
- すべての宛先へのアクセスを許可する: 無制限の送信インターネットアクセス。 [フルアクセス] を選択した場合、送信インターネットアクセスは制限されません。
- 特定の宛先への制限付きアクセス: 送信アクセスは、指定された宛先に制限されます。

ネットワークポリシーの詳細。

ネットワークポリシーを構成する

次の手順では、制限付きアクセスモードのオプションの設定の概要を示します。

エグレスルールを設定する

エグレスルールを設定する前に、次の点に注意してください。

メタストアで S3 バケットを使用する場合は、 REST API を使用して、アクセスを成功させるためにエグレス許可リストにバケットを明示的に追加する必要があります。
サポートされている宛先の最大数は 2500 です。
許可されるドメインとして追加できる FQDN の数は、ポリシーごとに 100 に制限されます。

ロードバランサーのPrivate Link エントリとして追加されたドメインは、ネットワークポリシーで暗黙的に許可リストされます。ドメインが削除された場合、またはプライベートエンドポイントが削除された場合、ネットワークポリシー制御によって変更が完全に適用されるまでに最大 24 時間かかる場合があります。 VNet 内のリソースへのプライベート接続を構成するを参照してください。
デルタシェアリングバケットは、ネットワークポリシーで暗黙的にホワイトリストに登録されます。

注

Unity カタログ接続の暗黙的な許可リストは非推奨になりました。非推奨になる前に暗黙的な許可リストを使用していたワークスペースを含むアカウントの場合、この動作は限られた移行期間に有効なままです。

サーバーレスコンピューティングに追加のドメインへのアクセス権を付与するには、[許可されたドメイン] の一覧の上にある [宛先の追加] をクリックします。

FQDN フィルターを使用すると、同じ IP アドレスを共有しているすべてのドメインにアクセスできます。

注

プロビジョニングされたスループットエンドポイントを提供するモデルでは、きめ細かな FQDN フィルター処理はサポートされていません。ネットワークアクセスを制限に設定すると、これらのエンドポイントのすべてのインターネットアクセスがブロックされます。
ワークスペースが追加のAzureストレージアカウントにアクセスできるようにするには、許可されたストレージの宛先 リストの上にある 宛先を追加 ボタンをクリックします。

注

REPL や UDF などのユーザーコードコンテナーからクラウドストレージサービスへの直接アクセスは、既定では許可されません。このアクセスを有効にするには、ポリシーの [許可されたドメイン] の下にストレージリソースの FQDN を追加します。ストレージリソースのベースドメインのみを追加すると、リージョン内のすべてのストレージリソースへのアクセス権が誤って付与される可能性があります。

ポリシーの適用

ドライランモードを使用すると、リソースへのアクセスを中断することなく、ポリシー構成をテストし、送信接続を監視できます。ドライランモードが有効になっている場合、ポリシーに違反する要求はログに記録されますが、ブロックされません。選択できるオプションには、以下のものがあります。

Databricks SQL: Databricks SQL ウェアハウスはドライランモードで動作します。
AI モデルサービス: モデルサービスエンドポイントはドライランモードで動作します。
すべての製品: すべてのAzure Databricks サービスがドライランモードで動作し、他のすべての選択がオーバーライドされます。

既定のポリシーを更新する

各Azure Databricks アカウントには、既定のポリシーが含まれています。 既定のポリシーは、新しく作成されたワークスペースを含め、明示的なネットワークポリシーの割り当てを持たないすべてのワークスペースに関連付けられます。このポリシーは変更できますが、削除することはできません。

既定のポリシーは、Premium レベル以上のワークスペースにのみ適用されます。

ネットワークポリシーをワークスペースに関連付ける

追加の構成で既定のポリシーを更新した場合、既存のネットワークポリシーがないワークスペースに自動的に適用されます。

ワークスペースは Premium レベルである必要があります。

ワークスペースを別のポリシーに関連付けるには、次の操作を行います。

ワークスペースを選択します。
ネットワークポリシーで、[ネットワークポリシーを更新 ] をクリックします。
一覧から目的のネットワークポリシーを選択します。
[ ポリシーの適用] をクリックします。

ネットワークポリシーを更新します。

ネットワークポリシーの変更を適用する

ほとんどのネットワーク構成の更新プログラムは、10 分以内にサーバーレスコンピューティングに自動的に反映されます。これには、次のものが含まれます。

新しい Unity カタログの外部の場所または接続を追加する。
ワークスペースを別のメタストアにアタッチする。
許可されているストレージまたはインターネットの宛先の変更。

注

インターネットアクセスまたはドライランモードの設定を変更する場合は、コンピューティングを再起動する必要があります。

サーバーレスワークロードを再起動または再デプロイする

更新する必要があるのは、インターネットアクセスモードを切り替える場合、またはドライランモードを更新する場合のみです。

適切な再起動プロシージャを決定するには、製品別に次のリストを参照してください。

Databricks ML Serving: ML サービスエンドポイントを再デプロイします。「カスタムモデルサービスエンドポイントの作成」を参照してください
パイプライン: 実行中の Lakeflow Spark 宣言パイプラインを停止してから再起動します。「パイプラインの更新を実行する」を参照してください。
サーバーレス SQL ウェアハウス: SQL ウェアハウスを停止して再起動します。 SQL ウェアハウスの管理を参照してください。
Lakeflow ジョブ: ネットワークポリシーの変更は、新しいジョブの実行がトリガーされるか、既存のジョブの実行が再起動されたときに自動的に適用されます。
ノートブック:
- ノートブックが Spark と対話しない場合は、サーバーレスコンピューティングを終了してから再アタッチして、ネットワークポリシーを更新できます。
- ノートブックが Spark と対話すると、サーバーレスリソースが更新され、変更が自動的に検出されます。ほとんどの変更は 10 分で更新されますが、インターネットアクセスモードの切り替え、ドライランモードの更新、または適用の種類が異なる添付ポリシー間の変更には最大 24 時間かかることがあります。これらの特定の種類の変更を迅速に更新するには、関連付けられているすべてのノートブックとジョブをオフにします。

宣言型オートメーションバンドルの UI 依存関係

サーバーレスエグレス制御で制限付きアクセスモードを使用する場合、宣言型オートメーションバンドルの UI 機能では、特定の外部ドメインへのアクセスが必要になります。送信アクセスが完全に制限されている場合、宣言型オートメーションバンドルを使用すると、ワークスペースインターフェイスにエラーが表示されることがあります。

制限付きネットワークポリシーで動作する宣言型オートメーションバンドル UI 機能を維持するには、ポリシーの 許可されたドメイン に次のドメインを追加します。

github.com
objects.githubusercontent.com
release-assets.githubusercontent.com
checkpoint-api.hashicorp.com
releases.hashicorp.com
registry.terraform.io

ネットワークポリシーの適用を確認する

異なるサーバーレスワークロードから制限されたリソースにアクセスしようとすると、ネットワークポリシーが正しく適用されていることを検証できます。検証プロセスは、サーバーレス製品によって異なります。

Lakeflow Spark 宣言パイプラインを使用して検証する

Python ノートブックを作成します。 Lakeflow Spark 宣言パイプラインの Wikipedia Python チュートリアルで提供されているサンプルノートブックを使用できます。
パイプラインを作成します。
1. ワークスペースで、[ワークフロー] アイコンをクリックサイドバーのジョブとパイプライン。
2. [ 作成]、[ ETL パイプライン] の順にクリックします。
3. 次の設定でパイプラインを構成します。
  - パイプラインモード: サーバーレス
  - ソースコード: 作成したノートブックを選択します。
  - ストレージオプション: Unity カタログ。目的のカタログとスキーマを選択します。
4. [ 作成] をクリックします。
パイプラインを実行します。
パイプラインページで、[ 開始] をクリックします。
パイプラインが完了するまで待ちます。
結果を確認する
- 信頼された宛先: パイプラインは正常に実行され、データが宛先に書き込まれます。
- 信頼されていない宛先: パイプラインは、ネットワークアクセスがブロックされていることを示すエラーで失敗します。

Databricks SQL を使用して検証する

SQL ウェアハウスを作成します。
ネットワークポリシーによって制御されるリソースへのアクセスを試みるテストクエリを SQL エディターで実行します。
結果を確認します。
- 信頼できる宛先: クエリは成功します。
- 信頼されていない宛先: ネットワークアクセスエラーでクエリが失敗します。

標準のPython ライブラリを使用して UDF からネットワークに接続するには、次の UDF 定義を実行します。

CREATE OR REPLACE TEMPORARY FUNCTION ping_google(value DOUBLE)
RETURNS STRING
LANGUAGE python
AS $$
import requests

url = "https://www.google.com"
response = requests.get(url, timeout=5)

if response.status_code == 200:
   return "UDF has network!"
else:
 return "UDF has no network!"
$$;

モデルサービスを使用して検証する

開始する前に

エンドポイントを提供するモデルが作成されると、モデルを提供するためにコンテナーイメージが構築されます。このビルドステージでは、ネットワークポリシーが適用されます。ネットワークポリシーでサービスを提供するモデルを使用する場合は、次の点を考慮してください。

Dependency access: PyPI からのPython パッケージ、conda-forge、基本コンテナーイメージ、モデルの環境で指定された外部 URL またはモデルの環境で必要な Docker コンテキストからのファイルなどの外部ビルドの依存関係は、ネットワークポリシーで許可されている必要があります。
- たとえば、モデルで、ビルド中にダウンロードする必要がある特定のバージョンの scikit-learn が必要な場合、ネットワークポリシーはパッケージをホストするリポジトリへのアクセスを許可する必要があります。
ビルドエラー: ネットワークポリシーで必要な依存関係へのアクセスがブロックされている場合、コンテナービルドを提供するモデルは失敗します。これにより、サービスエンドポイントが正常にデプロイされるのを防ぎ、正常に格納または機能できなくなる可能性があります。

拒否ログの確認を参照してください。
拒否のトラブルシューティング: ビルドフェーズ中のネットワークアクセス拒否がログに記録されます。これらのログには、値がnetwork_source_typeされたML Build フィールドが含まれています。この情報は、ビルドが正常に完了できるように、ネットワークポリシーに追加する必要がある特定のブロックされたリソースを識別するために重要です。

ランタイムネットワークアクセスを検証する

次の手順では、デプロイされたモデルのネットワークポリシーを、特に推論中に外部リソースへのアクセスが試みられる場合に、実行時にどのように検証するかを示します。これは、モデルサービスコンテナーが正常にビルドされていることを前提としています。つまり、ビルド時の依存関係がネットワークポリシーで許可されています。

テストモデルを作成する

Python ノートブックで、ファイルのダウンロードや API 要求の作成など、推論時にパブリックインターネットリソースへのアクセスを試みるモデルを作成します。

このノートブックを実行して、テストワークスペースにモデルを生成します。次に例を示します。

import mlflow
import mlflow.pyfunc
import mlflow.sklearn
import requests

class DummyModel(mlflow.pyfunc.PythonModel):
    def load_context(self, context):
        # This method is called when the model is loaded by the serving environment.
        # No network access here in this example, but could be a place for it.
        pass

    def predict(self, _, model_input):
        # This method is called at inference time.
        first_row = model_input.iloc[0]
        try:
            # Attempting network access during prediction
            response = requests.get(first_row['host'])
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            # Return the error details as text
            return f"Error: An error occurred - {e}"
        return [response.status_code]

with mlflow.start_run(run_name='internet-access-model'):
    wrappedModel = DummyModel()

    # When this model is deployed to a serving endpoint,
    # the environment will be built. If this environment
    # itself (e.g., specified conda_env or python_env)
    # requires packages from the internet, the build-time serverless network policy applies.
    mlflow.pyfunc.log_model(
        artifact_path="internet_access_ml_model",
        python_model=wrappedModel,
        registered_model_name="internet-http-access"
    )

サービスエンドポイントを作成する
1. ワークスペースのナビゲーションで、[ AI/ML] を選択します。
2. [ サービス ] タブをクリックします。
3. [ サービスエンドポイントの作成] をクリックします。
4. 次の設定でエンドポイントを構成します。
  - サービスエンドポイント名: わかりやすい名前を指定します。
  - エンティティの詳細: モデルレジストリモデルを選択します。
  - モデル: 前の手順で作成したモデルを選択します (internet-http-access)。
5. [ 確認] をクリックします。この段階で、コンテナービルドプロセスを提供するモデルが開始されます。 ML Buildのネットワークポリシーが適用されます。依存関係のネットワークアクセスがブロックされたためにビルドが失敗した場合、エンドポイントの準備は完了しません。
6. サービスエンドポイントが 準備完了 状態になるまで待ちます。準備に失敗した場合は、拒否ログで network_source_type: ML Build エントリを確認します。
  
  拒否ログの確認を参照してください。
エンドポイントのクエリを実行します。
1. サービスエンドポイントページの [クエリエンドポイント ] オプションを使用して、テスト要求を送信します。
```
{ "dataframe_records": [{ "host": "[https://www.google.com](https://www.google.com)" }] }
```
実行時アクセスの結果を確認します。
- 実行時に有効になっているインターネットアクセス: クエリは成功し、 200などの状態コードを返します。
- 実行時に制限されたインターネットアクセス: 接続タイムアウトまたはホスト解決エラーを示す、モデルコードの try-except ブロックからのエラーメッセージなど、ネットワークアクセスエラーでクエリが失敗します。

ネットワークポリシーを更新する

ネットワークポリシーは、作成後にいつでも更新できます。ネットワークポリシーを更新するには:

アカウントコンソール内のネットワークポリシーの詳細ページで、ポリシーを変更します。
- ネットワークアクセスモードを変更します。
- 特定のサービスのドライランモードを有効または無効にします。
- FQDN またはストレージの宛先を追加または削除します。
[ 更新] をクリックします。
更新プログラムが既存のワークロードに適用されることを確認するには、ネットワークポリシーの変更を適用するを参照してください。

拒否ログを確認する

拒否ログは、Unity カタログの system.access.outbound_network テーブルに格納されます。これらのログは、送信ネットワーク要求が拒否されたときに追跡します。拒否ログにアクセスするには、Unity カタログメタストアでアクセススキーマが有効になっていることを確認します。「システムテーブルを有効にする」を参照してください。

拒否イベントを表示するには、次のような SQL クエリを使用します。ドライランログが有効になっている場合、クエリは拒否ログとドライランログの両方を返します。このログは、access_type 列を使用して区別できます。拒否ログには DROP 値があり、ドライランログにはDRY_RUN_DENIALが表示 されます。

次の例では、過去 2 時間のログを取得します。

SELECT *
FROM system.access.outbound_network
WHERE event_time >= CURRENT_TIMESTAMP() - INTERVAL 2 HOUR
ORDER BY event_time DESC;

ドライランモードと外部のジェネレーティブ AI モデルの場合、次のことが当てはまります。

ネットワークポリシーで必要な依存関係へのアクセスがブロックされている場合は、まず、 system.access.outbound_networkの拒否ログを確認します。さらに、モデルサービスコンテナーのビルドログによって、ブロックされたドメインに関する有用な情報が提供される場合があります。
コンテナービルドを提供するモデルが失敗した場合は、 system.access.outbound_network の拒否ログを確認して、ブロックされたドメインを特定します。
モザイク AI サービスを介した外部モデルアクセスの適用は、ドライランモードでも続行されます。

注

アクセス時間と拒否ログが表示される時間の間には、許容できる待機時間が発生する可能性があります。

制限事項

成果物のアップロードサイズ: dbfs:/databricks/mlflow-tracking/<experiment_id>/<run_id>/artifacts/<artifactPath> 形式で MLflow の内部 Databricks ファイルシステムを使用する場合、成果物のアップロードは、 log_artifact、 log_artifacts、および log_model API で 5 GB に制限されます。
モデルサービス: モデルサービス用のイメージを構築する場合、エグレス制御は適用されません。
有効期間の短いガベージコレクション (GC) ワークロードの拒否ログ配信: 有効期間が 120 秒未満の GC ワークロードからの拒否ログは、ログの遅延のためにノードが終了する前に配信されない場合があります。アクセスは引き続き適用されますが、対応するログエントリが見つからない可能性があります。
Databricks SQL ユーザー定義関数 (UDF) のネットワーク接続: Databricks SQL でネットワークアクセスを有効にするには、Databricks アカウントチームにお問い合わせください。

パイプライン eventhook ログ: 別のワークスペースを対象とする Lakeflow Spark 宣言型パイプラインのイベントフックはログに記録されません。リージョン間ワークスペースおよび同じリージョン内のワークスペースの両方に構成されたEventhookに適用されます。
Unity カタログワークスペースのバインドの変更: Unity カタログワークスペースバインドの変更が有効になるまでに最大 24 時間かかることがあります。このプロセスを迅速化するには、ストレージバケットをネットワークポリシーに追加します。特定のワークスペースへのカタログアクセスの制限を参照してください。

クラウド間のネットワークアクセス: Unity カタログの外部の場所に使用される S3 バケットを使用するAzure ワークスペースは、サーバーレスネットワークポリシーでは現在許可されていません。

次のステップ

コンテキストベースのイングレス制御の構成: ID、要求の種類、ネットワークソースに基づいて受信アクセスポリシーを定義し、ワークスペースアクセスをセキュリティで保護します。コンテキストベースのイングレス制御を参照してください。
プライベートエンドポイントルールの管理: セキュリティ強化のために接続を許可または拒否する特定の規則を定義して、プライベートエンドポイントとの間のネットワークトラフィックを制御します。プライベートエンドポイントルールを管理するを参照してください。
サーバーレスコンピューティングアクセス用のファイアウォールを構成する: サーバーレスコンピューティング環境の受信および送信ネットワーク接続を制限してセキュリティで保護するファイアウォールを実装します。サーバーレスコンピューティングアクセス (レガシ) 用のファイアウォールの構成を参照してください。
データ転送と接続のコストを理解する: サーバーレスワークロードのネットワークセキュリティ制御とプライベート接続を実装するときのコストへの影響について説明します。 Databricks のサーバーレスネットワークコストの概要を参照してください。

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Last updated on 2026-04-07

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