Databricks Sandbox

Importante

Este recurso está em versão Beta. Para ativar esta pré-visualização de funcionalidades no espaço de trabalho, opte pela definição Databricks Sandbox na página de Pré-visualizações do espaço de trabalho. Ver Gerir as pré-visualizações de Azure Databricks.

Atualmente, a Databricks não cobra pela utilização desta funcionalidade. No entanto, o custo e o preço das funcionalidades em Beta estão sujeitos a alterações.

O Sandbox do Databricks permite executar código não confiável num ambiente isolado através da API REST, SDK ou CLI do Databricks. O sandbox fornece computação sem servidor, sob demanda, para executar código de forma dinâmica.

Cada sandbox inclui um diretório pessoal persistente. Podes parar e iniciar um sandbox a qualquer momento, e os dados no teu diretório pessoal mantêm-se.

O sandbox é ideal para:

  • A usar um arnês de agente.
  • Executar código escrito por utilizadores ou por IA.
  • Executar tarefas ou trabalhadores em segundo plano.
  • Lançamento de sessões interativas de IDE ou SSH.

Pré-requisitos

Início Rápido

Comece por criar um sandbox com algumas linhas de código:

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"

Para um guia completo sobre como criar um sandbox, executar comandos nele e gerir o seu ciclo de vida, veja Criar e gerir sandboxes com o SDK.

Tamanho de computação

O Databricks Sandbox vem com 4 vCPUs e 8 GB de RAM. Este tamanho não é configurável.

Armazenamento

Warning

No final do período Beta, os Databricks podem realizar uma purga única dos dados armazenados em sandboxes. Não guarde nada que não possa perder.

O Databricks Sandbox vem com armazenamento ligado à rede.

  • Os dados no seu diretório inicial (/home/sandbox-agent) persistem durante toda a vida útil do seu Databricks Sandbox. Mesmo depois de parar o seu Databricks Sandbox, os dados no seu diretório pessoal estão disponíveis quando iniciar a próxima sessão.
  • O teu diretório pessoal pode armazenar até 100 GB. Neste momento, isto não pode ser alterado.
  • Podes armazenar até 10 GB fora do teu diretório principal, mas esses dados são eliminados quando paras o sandbox.

Rede

Não existem restrições quanto à saída de rede de um sandbox, e a saída não é configurável.

Custos de utilização

Para obter informações completas sobre a utilização da faturação, consulte preços da Databricks. A Databricks prevê faturar a utilização do sandbox para:

  • Computação em tempo de execução: Cobrada à hora enquanto o seu Databricks Sandbox está em execução.
  • Armazenamento persistente: É cobrado pelos dados armazenados no seu diretório pessoal até que o seu Databricks Sandbox seja eliminado. O armazenamento sofre faturação desde que exista a instância Sandbox Databricks. Para deixar de pagar pelo armazenamento, tens de eliminar o sandbox.
  • Transferência de dados

O SDK Databricks para Python é a forma recomendada de aceder ao sandbox. Consulte a referência do SDK Databricks para sandbox em Python para comandos disponíveis, e Criar e gerir sandboxes com o SDK para exemplos.

Acede ao sandbox via CLI

Também podes aceder ao teu sandbox via SSH. Isto é útil para executar tarefas de agente mais longas sem precisar que a sua máquina local se mantenha ativa. Por exemplo, você pode:

  • Conduz o seu agente de codificação diretamente a partir da CLI Databricks via SSH.
  • Ligue um IDE de computador ou uma estrutura para agentes, como o Cursor, o Claude ou o Codex.

Para criar um sandbox e ligar-lhe com a CLI Databricks, execute:

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

Quando fazes SSH para o teu sandbox, a CLI Databricks é instalada e autenticada no workspace Databricks onde o teu sandbox está a correr. Também podes querer configurar credenciais do Git. Veja Ligar o seu fornecedor Git ao Databricks.

Para ajuda detalhada com comandos, execute databricks sandbox -h, ou veja sandbox o grupo de comandos.

Quando acede pela primeira vez ao seu sandbox por SSH, o Databricks configura automaticamente ferramentas de programação comuns, como o Claude e o Codex, para utilizarem o AI Gateway, caso este esteja configurado na sua área de trabalho. Para mais informações, consulte Criar um serviço de modelo personalizado .

Usa um sandbox de um agente do Agent Bricks

Se construíres o teu agente com a CLI do Agent Bricks, adiciona um sandbox como ferramenta em vez de chamares tu próprio o SDK. Execute agentbricks tools add sandbox com um ou mais escopos que limitem os dados a que o sandbox pode aceder:

# Read one table.
agentbricks tools add sandbox --scope table:samples.nyctaxi.trips

# Read a volume and a workspace folder.
agentbricks tools add sandbox --scope volume:main.default.reports --scope workspace:/Workspace/Shared/data

# Allow writes to a volume.
agentbricks tools add sandbox --scope volume:main.default.output --permission read_write

O comando regista a ferramenta no agent.toml, e o agente chama o sandbox em tempo de execução através do serviço MCP system.ai.sandbox. Por defeito, o sandbox funciona com as permissões do utilizador que enviou o pedido. Para usar a entidade de serviço da aplicação, adicione --auth app. Quando implementa com agentbricks deploy, o Agent Bricks concede ao principal de serviço da aplicação acesso aos recursos no âmbito definido para ferramentas que utilizam --auth app.

Omnigent Gerido

O Managed Omnigent utiliza o Sandbox do Databricks como infraestrutura de execução. Para mais informações, consulte Omnigent no Databricks.

Limitations

  • As quotas são aplicadas. Pode ter no máximo 40 sandboxes ativas por utilizador (400 no total em todos os estados), e um espaço de trabalho pode ter no máximo 100 sandboxes ativas (1.000 no total).
  • Databricks Sandbox é uma primitiva de computação para execução de código, não um runtime Spark de uso geral. Para cargas de trabalho do Spark, utilize Ligar à computação sem servidor.
  • Os endereços IP públicos do seu Databricks Sandbox podem mudar a qualquer momento. A entrada padrão do sandbox está fechada a todo o tráfego. Isto não pode ser alterado neste momento.
  • Não podes personalizar o teu ambiente no arranque nem manter um ambiente fora do teu diretório doméstico. Para reutilizar pacotes ou configurações entre sessões, armazene-os no seu diretório principal.
  • Última atualização a