Databricks ワ ークスペースは、1 つの独立した Databricks 環境を提供します。 そのため、要件によっては複数のワークスペースを同時に作成・運用するケースもあります。 こうした状況では、Databricks ワークスペースを Code として管理（IaC）し、自動化することで運用がスムーズになります。
Databricks では、運用現場で求められる機能をツールとして提供する Labs Project の一環で、Databricks Terraform Provider を公開しています。 このドキュメントでは、Terraform を用いて AWS 上に Databricks ワークスペースを構築する方法を説明します。
AWS の Databricks デプロイメントの構成
AWS 上での Databricks は、以下の 2 つのレイヤで構成されます。
- Control Plane： クラスタ管理、ノートブック、ジョブ管理、Hive メタストアなど管理系のリソースが含まれる。Databricks 管理の AWS アカウント内に配置。
- Data Plane：クラスタ実体（EC2 インスタンス）、処理実行結果、Spark/Delta の処理対象データストレージ（S3 バケツ）等のリソースが含まれる。ユーザー管理の AWS アカウント内に配置。
ワークスペースを作成・デプロイするには、
- ユーザーの AWS アカウントでクロスアカウント IAM Role を作成
- 上記の IAM role を Databricks 側に登録（委譲）
- ユーザー AWS アカウント内に VPC/Subnet などのネットワークを構成
- DBFS ルートとして使用する S3 バケツの作成・ポリシーの作成
などが必要になりま す。
詳細は、Databricks architecture overview をご参照ください。
これらの設定を Terraform でコード化して運用・管理することが可能です。
必要な環境
- AWS CLI の実行環境
- AWS Credential（通常は ~/.aws/credentials に作成される。上記の AWS CLI の実行のため）
- Databricks Owner Account：
Databricks Console（accounts.cloud.databricks.com）にログインできるユーザー名／パスワード - Terraform 実行環境
使用方法
Terraform テンプレートのダウンロード
Terraform のテンプレートをダウンロードします。
$ curl -O https://sajpstorage.blob.core.windows.net/
demo-assetworkshop2021/snippet/db_terraform_example.zip
$ unzip db_terraform_example.zip
$ cd db_terraform_example
$ cd aws
$ ls
README.md variable.tf
main.tf secret.tfvars.templateデプロイに関するパラメータの設定
Variable.tf にデプロイする際の設定値を変数として定義してあります。
Variable.tf
aws_connection_profile：AWS CLI を使用する際の Credetial の profile 名- >aws_region：構築する AWS Region
cidr_block：構築する際の VPC に使用するネットワーク CIDRread_write_s3_buckets：Databricksと連携させる S3 バケツのリスト（Read、Write）read_only_s3_buckets：Databricksと連携させる S3 バケツのリスト（Read オンリーuser_prefix：ワークスペースのリソース名で使うプレフィックス文字列
ファイルを編集して、適宜設定していきます。
$ vim variable.tf (もしくはお使いのテキストエディタで編集)
variable "aws_connection_profile" {
description = "The name of the AWS connection profile to use."
type = string
default = "default"
}
variable "aws_region" {
description = "The code of the AWS Region to use."
type = string
default = "ap-northeast-1"
}
...
...クレデンシャルファイルの準備
続いて、secret.tfavrs のテンプレートから以下の Databricks のアカウント情報を設定ファイルを作成していきます。 パスワードなどを含むファイルになりますので、取り扱いには注意してください。
- databricks_account_username：Databricks Console にログインする際のメールアドレス
- databricks_account_password：Databricks Console にログインする際のパスワード
- databricks_account_id：Databircks アカウントの ID（Databricks Console から確認できます）
Databricks のアカウント ID は下記のように Console 画面の左下メニューから確認できます。
$ cp secret.tfvars.template secret.tfvars
$ vim secret.tfvars (もしくはお使いのテキストエディタで編集)
databricks_account_username = "[email protected]"
databricks_account_password = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
databricks_account_id = "xxxxxxxx-xxxx-xxxxx-xxxxx-xxxxxxxxxxx"ワークスペースの作成
以上が設定が必要な項目になりますので、移行は Terraform を実行していきます。
Terraform の初期化（初回のみ）
$ terraform init
問題なければ Terraform を実行して環境を構築します。 この実行によって AWS 上にDatabricks のワークスペースが構築されます。
$ terraform apply -var-file="secret.tfvars"
...
...
Apply complete! Resources: 36 added, 0 changed, 0 destroyed.
Outputs:
databricks_host = "https://xxxxxxxxx-demo08jmll.cloud.databricks.com"
databricks_instance_profile = "arn:aws:iam::134567891234:instance-profile/
shared-instance-profile"
databricks_token = <sensitive>
ここで作成した各種リソースは Databrciks Console や AWS Console の UI 上からも確認可能です。
ワークスペースの削除
環境を削除するには以下を実行します（実行には注意してください）。
$ terraform destroy -var-file="secret.tfvars"
...
...
Destroy complete! Resources: 36 destroyed.説明
リソース
以下のリソースを構築します（手動でデプロイする場合の順に記載しています）。
- Cross Account IAM Role
- S3 Root Bucket
- Custom VPC
- Workspace
- Bucket for Data writing
- Instance Profile for S3 Access from Clusters
詳細はコードをご参照ください。