この記事について
この記事は、生成AIを活用した自動生成フローで作成しています。2026年9月時点のAzure Databricks公式資料を確認し、旧記事の未確認Terraform設定や『手動でServerlessを有効化する』前提を修正しました。検証ステータス：✅ Azure Databricks公式Serverless仕様確認済み
Azure DatabricksのServerless computeでは、Databricksが必要なコンピュートリソースを自動で割り当て・管理します。クラシックなクラスターのVMサイズや起動・停止を細かく管理する場面を減らせるのが大きな特徴です。
現在は多くのワークスペースで自動的に利用可能
Microsoft Learnでは、Serverless computeはUnity Catalogが有効で、かつ対応リージョンにある多くのワークスペースで既定で利用でき、通常は個別の有効化作業を必要としないと説明されています。
一方、Serverless SQL Warehouse、Model Servingなどは同じServerless基盤を使っていても、それぞれ構成方法が異なります。Notebook/Workflow向けServerlessと一括りにしない方が安全です。
移行前に確認する3点
- Unity Catalog：レガシーHive Metastore中心のワークロードは、そのまま移せない場合があります。
- 機能制限：利用ライブラリ、Spark機能、ストリーミング、コンプライアンス要件などをServerlessの制限一覧と照合します。
- ネットワーク：Serverless computeはDatabricks管理のServerless compute planeで実行されるため、クラシックVNetと同じ前提で設計しません。
ネットワークはNCCとNetwork Policyを確認する
Azure Databricksでは、Serverless compute planeからAzureリソースへの接続をNetwork Connectivity Configuration（NCC）で管理できます。さらにServerless egress controlのNetwork Policyを使うと、許可する宛先を制限できます。
Private Endpointを使う場合も、単に『すべてPrivate Linkになる』わけではありません。対象リソース、リージョン、NCC、Network Policyの構成を公式資料に沿って確認します。
コストは実測する
Serverlessは起動待ちやアイドル時間を減らしやすい一方、常にクラシックより安価とは限りません。ジョブごとのDBU消費、実行時間、同時実行、データ転送をSystem Tablesなどで計測し、実際のワークロードで比較します。
公式情報
- Microsoft Learn ― Connect to serverless compute
- Microsoft Learn ― Serverless compute plane networking
- Microsoft Learn ― Serverless egress control
この記事の更新履歴
- 2026-09-14 追加：Unity Catalog・対応リージョン、NCC、Network Policy、実測によるコスト比較を追加。
- 2026-09-14 変更：『Serverlessを手動有効化する』構成から、現在の既定提供モデルに合わせて全面更新。
- 2026-09-14 削除：内部style_prompt、本文H1、未確認のTerraform
enable_serverless_compute例、秒課金・数秒起動の一律断定を削除。
