Ściągawka planowania zadań produkcyjnych

Ten artykuł ma na celu przedstawienie jasnych i opinii wskazówek dotyczących planowania zadań produkcyjnych. Zastosowanie najlepszych rozwiązań może pomóc zmniejszyć koszty, poprawić wydajność i zaostrzyć zabezpieczenia.

Najlepsze rozwiązanie	Wpływ	Dokumenty
Używanie klastrów zadań na potrzeby zautomatyzowanych przepływów pracy	Koszt: klastry zadań są rozliczane według niższych stawek niż klastry interaktywne.	- Tworzenie klastra - Klastry zadań i klastry zadań.
Ponowne uruchamianie długotrwałych klastrów	Zabezpieczenia: uruchom ponownie klastry, aby skorzystać z poprawek i poprawek błędów w środowisku Databricks Runtime.	- Uruchom ponownie klaster, aby zaktualizować go przy użyciu najnowszych obrazów
Uruchamianie zadań produkcyjnych przy użyciu jednostek usługi zamiast kont użytkowników	Zabezpieczenia: jeśli zadania należą do poszczególnych użytkowników, gdy ci użytkownicy opuszczają grupę, te zadania mogą przestać działać.	- Zarzadzanie jednostkami usługi
Używanie zadań usługi Databricks do orkiestracji zawsze, gdy jest to możliwe	Koszt: nie trzeba używać narzędzi zewnętrznych do organizowania, jeśli organizujesz tylko obciążenia w usłudze Azure Databricks.	- Planowanie i organizowanie przepływów pracy
Korzystanie z najnowszej wersji LTS środowiska Databricks Runtime	Wydajność i koszty: usługa Azure Databricks zawsze ulepsza środowisko Databricks Runtime pod kątem użyteczności, wydajności i zabezpieczeń.	- Środowisko obliczeniowe - Cykle życia pomocy technicznej usługi Databricks
Nie przechowuj danych produkcyjnych w katalogu głównym systemu plików DBFS	Zabezpieczenia: gdy dane są przechowywane w katalogu głównym systemu plików DBFS, wszyscy użytkownicy mogą uzyskać do niego dostęp.	- Co to jest system plików DBFS? - Rekomendacje dotycząće pracy z katalogiem głównym systemu plików DBFS