Folha de referências do agendamento de trabalhos de produção

Este artigo tem como objetivo fornecer diretrizes claras e opinativas para o agendamento de trabalhos de produção. O uso de melhores práticas pode ajudar a reduzir os custos, aprimorar o desempenho e reforçar a segurança.

Melhor Prática	Impacto	Docs
Usar clusters de trabalhos para fluxos de trabalho automatizados	Custo: os clusters de trabalhos são cobrados a taxas mais baixas do que os clusters interativos.	- Criar um cluster - Clusters de trabalho e para todas as finalidades.
Reiniciar clusters de longa execução	Segurança: reinicie os clusters para aproveitar os patches e as correções de bugs no Databricks Runtime.	- Reiniciar um cluster para atualizá-lo com as imagens mais recentes
Usar entidades de serviço em vez de contas de usuário para executar trabalhos de produção	Segurança: se os trabalhos forem de propriedade de usuários individuais, quando esses usuários saírem da organização, os trabalhos poderão ter a execução interrompida.	- Gerenciar entidades de serviço
Usar Trabalhos do Databricks para orquestração sempre que possível	Custo: não será necessário usar ferramentas externas para orquestração se você estiver apenas orquestrando cargas de trabalho no Azure Databricks.	- Agendar e orquestrar fluxos de trabalho
Usar a última versão LTS do Databricks Runtime	Desempenho e custo: o Azure Databricks está sempre aprimorando o Databricks Runtime quanto à usabilidade, ao desempenho e à segurança.	- Computação - Ciclos de vida de suporte do Databricks
Não armazene dados de produção na raiz do DBFS	Segurança: quando os dados são armazenados na raiz do DBFS, todos os usuários podem acessá-los.	- O que é DBFS? - Recomendações para trabalhar com a raiz do DBFS