まとめ

コンピューティング リソースを選択して構成すると、Azure Databricks ワークロードの成功とコストの両方が効果的に決まります。 このモジュール全体を通して、使用可能なコンピューティング オプションを調べ、それらを特定のシナリオに一致させる方法を学習しました。 サーバーレス コンピューティングは最小限のオーバーヘッドで生産性への最速のパスを提供しますが、クラシック コンピューティングでは特殊な機能が必要なときに完全に制御できます。 SQL ウェアハウスは分析クエリを最適化し、ジョブ クラスターを使用すると、アイドル コストなしで自動化されたワークフローを効率的に実行できます。

パフォーマンス構成は、コンピューティングの種類を選択する以外にも拡張されます。 ノードタイプ、自動スケール設定、終了ポリシーがコストと応答性のバランスを取る方法を発見しました。 メモリ最適化インスタンスは大規模な結合をより効率的に処理しますが、コンピューティング最適化インスタンスは CPU を集中的に使用する変換に優れています。 Photon アクセラレーションは SQL ワークロードのクエリ パフォーマンスを 2 倍にし、インスタンス プールは使用パターンによって正当化された場合の起動時間を短縮します。

アクセス管理とライブラリのインストールにより、コンピューティング構成の図が完成します。 アクセス許可レベルを使用すると、最小限の特権の原則を有効にして、不要なリスクなしに必要なアクセス権をユーザーに正確に付与できます。 専用のグループ アクセス モードを使用すると、RDD API または R 言語を必要とするワークロードに安全なコラボレーションが提供されます。 リポジトリ、ファイル、またはボリュームからのライブラリのインストールにより、コードに必要な依存関係が確保される一方で、許可リスト コントロールによってセキュリティが維持されます。

組織でこれらのパターンを実装するときは、新しいワークロードのサーバーレス オプションから始めて、特定の制限が必要な場合にのみクラシック コンピューティングに移行します。 実際の使用状況を監視して、時間の経過とともに構成を最適化し、アクセス許可制御を慎重に適用し、チーム間で一貫したライブラリ管理プラクティスを維持します。 現在行うコンピューティングの決定によって、数か月間、データ プラットフォームのパフォーマンス、セキュリティ、コスト効率が決まります。