<p><style_prompt_compliance></style_prompt_compliance></p>
<ul class="wp-block-list">
<li><p>RESEARCH-FIRST: Azure Databricks Serverless (SQL/Notebooks/Workflows) のGA仕様に基づき構成。</p></li>
<li><p>PLAN: 管理プレーンとサーバーレスコンピュートプレーンの分離、Unity Catalog必須要件を反映。</p></li>
<li><p>STYLE: シニアアーキテクト視点での技術密度、論理的構造の維持。
</p></li>
</ul>
<p>本記事は<strong>Geminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト(未検証)</strong>です。</p>
<h1 class="wp-block-heading">Azure Databricks Serverless 移行ガイド:インフラ管理不要のデータプラットフォーム構築</h1>
<h2 class="wp-block-heading">【導入】</h2>
<p>データ基盤のVM管理負荷を排除し、即時スケールと秒単位課金により、分析パイプラインの運用コストと起動待ち時間を最小化します。</p>
<h2 class="wp-block-heading">【アーキテクチャ設計】</h2>
<p>従来のDatabricks(Classic)との最大の違いは、コンピュートリソースが「顧客のAzureサブスクリプション内(VNet)」ではなく、「Databricksが管理するコンピュートプレーン」で実行される点です。これにより、ネットワーク設計の簡素化とセキュリティの集中管理を両立します。</p>
<div class="wp-block-merpress-mermaidjs diagram-source-mermaid"><pre class="mermaid">
graph TD
subgraph Azure_Customer_Tenant["Azure Customer Tenant"]
A[User/Analyst] -->|Access| B["Azure Databricks Workspace"]
B -->|Metadata/Governance| C["Unity Catalog"]
D["Storage: ADLS Gen2"] <-->|Serverless Access| E
end
subgraph Databricks_Managed_Plane["Serverless Compute Plane"]
E["Serverless Compute / SQL Warehouse"]
end
B -->|Task Dispatch| E
E -->|Private Connectivity| D
</pre></div>
<ul class="wp-block-list">
<li><p><strong>コントロールプレーン</strong>: ワークスペースの管理、ジョブのスケジューリング、認証を担う。</p></li>
<li><p><strong>サーバーレスコンピュートプレーン</strong>: Databricksが管理する安全な環境で、Sparkクラスターが即座に起動。</p></li>
<li><p><strong>データプレーン</strong>: 顧客のADLS Gen2等に格納されたデータに対し、マネージドな接続経路を確立。</p></li>
</ul>
<h2 class="wp-block-heading">【実装・デプロイ手順】</h2>
<p>サーバーレス機能を有効化するには、Premium以上のSKUとUnity Catalogのセットアップが必須です。以下にTerraformを用いた構成例を示します。</p>
<div class="codehilite">
<pre data-enlighter-language="generic"># Azure Databricks Workspaceの作成(Premium SKU)
resource "azurerm_databricks_workspace" "this" {
name = "dbw-serverless-prod"
resource_group_name = azurerm_resource_group.this.name
location = azurerm_resource_group.this.location
sku = "premium"
# サーバーレス・コンピュートの有効化設定(メタデータ設定)
tags = {
Environment = "Production"
ManagedBy = "Terraform"
}
}
# Serverless SQL Warehouseの作成
resource "databricks_sql_endpoint" "serverless_sqlw" {
name = "Serverless-Warehouse"
cluster_size = "X-Small"
max_num_clusters = 5
auto_stop_mins = 10
enable_serverless_compute = true # サーバーレスの指定
}
</pre>
</div>
<h2 class="wp-block-heading">【アイデンティティとセキュリティ】</h2>
<p>サーバーレス環境では、従来のVNetインジェクションに依存しないセキュリティ設計が求められます。</p>
<ol class="wp-block-list">
<li><p><strong>Unity Catalog (UC) によるガバナンス</strong>:</p>
<ul>
<li>サーバーレス・コンピュートはUCが必須です。カタログ、スキーマ、テーブルレベルのRBACを適用します。</li>
</ul></li>
<li><p><strong>ストレージ接続の秘匿化</strong>:</p>
<ul>
<li>「ストレージ資格情報 (Storage Credentials)」および「外部ロケーション (External Locations)」を使用し、ユーザーに直接アクセスキーを渡さない構成をとります。</li>
</ul></li>
<li><p><strong>ネットワークセキュリティ</strong>:</p>
<ul>
<li><strong>Network Connectivity Config (NCC)</strong> を構成し、サーバーレス・コンピュートプレーンからAzureリソースへの通信をPrivate Link経由に限定します。</li>
</ul></li>
</ol>
<h2 class="wp-block-heading">【運用・コスト最適化】</h2>
<p>サーバーレスの最大の利点は「アイドルコストの排除」です。</p>
<ul class="wp-block-list">
<li><p><strong>可観測性</strong>: <code>system.billing.usage</code> などのシステムテーブル(System Tables)を有効化し、サーバーレスSKUの消費量をSQLでリアルタイム監視します。</p></li>
<li><p><strong>コスト最適化</strong>: </p>
<ul>
<li><p>サーバーレスSQL Warehouseの「オートストップ」時間を短縮(例:1分〜10分)。</p></li>
<li><p>開発環境ではクラスターサイズを最小に固定。</p></li>
</ul></li>
<li><p><strong>パフォーマンス</strong>: Pro/Classicよりも起動が高速(数秒)なため、ジョブ実行時のみ起動する運用にシフトします。</p></li>
</ul>
<h2 class="wp-block-heading">【まとめ】</h2>
<p>Azure Databricks Serverlessの導入にあたっては、以下の3点に留意してください。</p>
<ol class="wp-block-list">
<li><p><strong>Unity Catalogへの移行</strong>: 従来のHive Metastore構成ではサーバーレスを利用できません。UCへのメタデータ移行を先行させる必要があります。</p></li>
<li><p><strong>ネットワーク設計の変更</strong>: VNet内でのパケットフィルタリングから、NCCを利用したPrivate Link経由のアクセス制御へのマインドセット変更が必須です。</p></li>
<li><p><strong>コンピュートプレーンの所在</strong>: 計算資源がAzureの自社サブスクリプション外で動作するため、コンプライアンス部門との事前合意(Databricksマネージド環境の許容)を確認してください。</p></li>
</ol>
RESEARCH-FIRST: Azure Databricks Serverless (SQL/Notebooks/Workflows) のGA仕様に基づき構成。
PLAN: 管理プレーンとサーバーレスコンピュートプレーンの分離、Unity Catalog必須要件を反映。
STYLE: シニアアーキテクト視点での技術密度、論理的構造の維持。
本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト(未検証)です。
Azure Databricks Serverless 移行ガイド:インフラ管理不要のデータプラットフォーム構築
【導入】
データ基盤のVM管理負荷を排除し、即時スケールと秒単位課金により、分析パイプラインの運用コストと起動待ち時間を最小化します。
【アーキテクチャ設計】
従来のDatabricks(Classic)との最大の違いは、コンピュートリソースが「顧客のAzureサブスクリプション内(VNet)」ではなく、「Databricksが管理するコンピュートプレーン」で実行される点です。これにより、ネットワーク設計の簡素化とセキュリティの集中管理を両立します。
graph TD
subgraph Azure_Customer_Tenant["Azure Customer Tenant"]
A[User/Analyst] -->|Access| B["Azure Databricks Workspace"]
B -->|Metadata/Governance| C["Unity Catalog"]
D["Storage: ADLS Gen2"] |Serverless Access| E
end
subgraph Databricks_Managed_Plane["Serverless Compute Plane"]
E["Serverless Compute / SQL Warehouse"]
end
B -->|Task Dispatch| E
E -->|Private Connectivity| D
コントロールプレーン: ワークスペースの管理、ジョブのスケジューリング、認証を担う。
サーバーレスコンピュートプレーン: Databricksが管理する安全な環境で、Sparkクラスターが即座に起動。
データプレーン: 顧客のADLS Gen2等に格納されたデータに対し、マネージドな接続経路を確立。
【実装・デプロイ手順】
サーバーレス機能を有効化するには、Premium以上のSKUとUnity Catalogのセットアップが必須です。以下にTerraformを用いた構成例を示します。
# Azure Databricks Workspaceの作成(Premium SKU)
resource "azurerm_databricks_workspace" "this" {
name = "dbw-serverless-prod"
resource_group_name = azurerm_resource_group.this.name
location = azurerm_resource_group.this.location
sku = "premium"
# サーバーレス・コンピュートの有効化設定(メタデータ設定)
tags = {
Environment = "Production"
ManagedBy = "Terraform"
}
}
# Serverless SQL Warehouseの作成
resource "databricks_sql_endpoint" "serverless_sqlw" {
name = "Serverless-Warehouse"
cluster_size = "X-Small"
max_num_clusters = 5
auto_stop_mins = 10
enable_serverless_compute = true # サーバーレスの指定
}
【アイデンティティとセキュリティ】
サーバーレス環境では、従来のVNetインジェクションに依存しないセキュリティ設計が求められます。
Unity Catalog (UC) によるガバナンス:
- サーバーレス・コンピュートはUCが必須です。カタログ、スキーマ、テーブルレベルのRBACを適用します。
ストレージ接続の秘匿化:
- 「ストレージ資格情報 (Storage Credentials)」および「外部ロケーション (External Locations)」を使用し、ユーザーに直接アクセスキーを渡さない構成をとります。
ネットワークセキュリティ:
- Network Connectivity Config (NCC) を構成し、サーバーレス・コンピュートプレーンからAzureリソースへの通信をPrivate Link経由に限定します。
【運用・コスト最適化】
サーバーレスの最大の利点は「アイドルコストの排除」です。
【まとめ】
Azure Databricks Serverlessの導入にあたっては、以下の3点に留意してください。
Unity Catalogへの移行: 従来のHive Metastore構成ではサーバーレスを利用できません。UCへのメタデータ移行を先行させる必要があります。
ネットワーク設計の変更: VNet内でのパケットフィルタリングから、NCCを利用したPrivate Link経由のアクセス制御へのマインドセット変更が必須です。
コンピュートプレーンの所在: 計算資源がAzureの自社サブスクリプション外で動作するため、コンプライアンス部門との事前合意(Databricksマネージド環境の許容)を確認してください。
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