Aide-mémoire sur la planification de travaux de production
Cet article vise à fournir des conseils clairs et avisés pour la planification de travaux de production. Utiliser les meilleures pratiques peut réduire les coûts, améliorer le niveau de performance et renforcer la sécurité.
| Conseil | Impact | Documents |
|---|---|---|
| Utiliser des clusters de travaux pour des workflows automatisés | Coût : les clusters de travaux sont facturés à des tarifs plus bas que les clusters interactifs. | - Créer un cluster - Clusters de travaux et à usage général. |
| Redémarrer des clusters de longue durée | Sécurité : redémarrez des clusters pour tirer parti de patchs et de correctifs de bogues pour Databricks Runtime. | - Redémarrer un cluster pour le mettre à jour avec les dernières images |
| Utiliser des principaux de service au lieu de comptes d’utilisateur pour exécuter des travaux de production | Sécurité : si des travaux sont détenus par des utilisateurs individuels qui quittent l’organisation, il est possible que ces travaux cessent de fonctionner. | - Gérer les principaux de service |
| Pour l’orchestration, utilisez autant que possible les travaux Databricks | Coût : il n’est pas nécessaire d’utiliser des outils externes à orchestrer si vous orchestrez déjà des charges de travail sur Azure Databricks uniquement. | - Planifier et orchestrer des flux de travail |
| Utiliser la dernière version LTS de Databricks Runtime | Performances et coût : Azure Databricks améliore constamment Databricks Runtime pour plus de facilité d’utilisation, de performances et de sécurité. | - Calcul - Databricks prend en charge les cycles de vie |
| Ne pas stocker des données de production dans une racine DBFS | Sécurité : quand des données sont stockées dans la racine DBFS, tous les utilisateurs peut y accéder. | - Qu’est-ce que DBFS ? - Recommandations relatives à l’utilisation de la racine DBFS |