Üretim Planlama Kılavuzu

Bu makale, üretim işi zamanlaması için net ve düşünceli rehberlik sağlamayı amaçlamaktadır. En iyi yöntemlerin kullanılması maliyetleri azaltmaya, performansı artırmaya ve güvenliği artırmaya yardımcı olabilir.

En İyi Yöntemler	Etki	Belgeler
İşler için sunucusuz işlem kullanma	Maliyet: Sunucusuz işler için küme yapılandırması gerekmez. Azure Databricks sağlamayı ve ölçeklendirmeyi otomatik olarak yönetir.	Sunucusuz işleri çalıştırma
Mümkün olduğunda orkestrasyon için Lakeflow İşleri'ni kullanın.	Cost: yalnızca Azure Databricks üzerinde iş yüklerini düzenlerken düzenleme yapmak için dış araçlar kullanmanız gerekmez.	Lakeflow İşleri
Üretim işlerini çalıştırmak için kullanıcı hesapları yerine hizmet sorumlularını kullanma	Güvenlik: İşler tek tek kullanıcılara aitse, bu kullanıcılar kuruluştan ayrıldığında bu işler çalışmayı durdurabilir.	Hizmet sorumluları
Klasik işlem için: otomatik iş akışları için iş kümelerini kullanma	Maliyet: İşler kümeleri etkileşimli kümelere göre daha düşük fiyatlarla faturalandırılır.	Küme oluşturma Genel amaçlı ve iş kümeleri.
Klasik işlem için: uzun süre çalışan kümeleri yeniden başlatın	Güvenlik: Databricks Runtime'da düzeltme eklerinden ve hata düzeltmelerinden yararlanmak için kümeleri yeniden başlatın.	Kümeyi en son görüntülerle güncelleştirmek için yeniden başlatın
Klasik işlem için: Databricks Runtime'ın en son LTS sürümünü kullanın	Performance ve maliyet: Azure Databricks her zaman kullanılabilirlik, performans ve güvenlik için Databricks Runtime'ı geliştirir.	Hesaplamak Databricks destek yaşam döngüleri
Klasik işlem için: Üretim verilerini DBFS kökünde depolamayın	Güvenlik: Veriler DBFS kökünde depolandığında, tüm kullanıcılar bu verilere erişebilir.	DBFS nedir? DBFS köküyle çalışma önerileri