ノートブック実行用サーバレスコンピュート

この記事では、ノートブック用のサーバレスコンピュートの使い方を説明します。ジョブのサーバーレスコンピュートの使用については、「ワークフローのサーバーレスコンピュートを使用してDatabricksジョブを実行する」を参照してください。

価格情報については、 Databricks の価格を参照してください。

要件

ワークスペースでサーバレスインタラクティブコンピュートが有効になっている場合、ワークスペース内のすべてのユーザーは、ノートブック実行用サーバレスコンピュートにアクセスできます。追加の権限は必要ありません。

サーバレスコンピュートに接続するには、データベースの[接続]ドロップダウンメニューをクリックし、 [サーバレス]を選択します。新しいコンピュータの場合、他のリソースが選択されていない場合、接続されたコンピュートはコード実行時に自動的にサーバレスにデフォルト設定されます。

プレビュー

予算ポリシーを使用すると、組織はサーバレスの使用状況にカスタムタグを適用して、詳細な請求属性を実現できます。

ワークスペースで予算ポリシーを使用してサーバレスの使用状況を属性付けしている場合は、ノートブックに適用する予算ポリシーを選択できます。ユーザーが 1 つの予算ポリシーにのみ割り当てられている場合、そのポリシーがデフォルトで選択されます。

予算ポリシーは、ノートブックをサーバレスコンピュートに接続した後、[ Environment ] サイドパネルを使用して選択できます。

その時点から、ノートブックからのすべての使用量は、予算ポリシーのカスタムタグを継承します。

注：

ノートブックが Git リポジトリから作成されている場合、または予算ポリシーが割り当てられていない場合、次にサーバレスコンピュートにアタッチされるときに、最後に選択した予算ポリシーにデフォルトされます。

プレビュー

サーバレスワークロードを実行するためにより多くのメモリが必要な場合は、ノートブックでより高いメモリサイズを使用するように設定できます。メモリの多いサーバレス使用量は、標準メモリよりも DBU 排出量が高くなります。

この設定は、ノートブックのメモリ設定を使用して実行されるノートブックジョブタスクにも適用されます。ノートブックのメモリ設定を更新すると、次のジョブ実行に影響します。

ノートブックとジョブのサーバーレスコンピュートは、クエリの知識を使用してSparkの実行パフォーマンスを評価します。ノートブックでセルを実行した後、「パフォーマンスを表示」SQL リンクをクリックすると、およびPython クエリに関連する知見を表示できます。

いずれかのSparkステートメントをクリックすると、クエリメトリックスが表示されます。そこから、[ クエリプロファイルの表示 ] をクリックして、クエリ実行の視覚化を表示できます。クエリプロファイルの詳細については、「クエリプロファイル」を参照してください。

注：

ジョブ実行のパフォーマンスに関する洞察を表示するには、「ジョブ実行のクエリ洞察の表示」を参照してください。

サーバレスコンピュート上で実行されたすべてのクエリは、ワークスペースのクエリ履歴ページにも記録されます。クエリ履歴の詳細については、「クエリ履歴」を参照してください。