Databricks ❤️ IDEs

Databricks 向け VS Code 拡張機能の発表

Published: February 14, 2023

ハッピーバレンタイン！Databricks ❤️ Visual Studio Code。

本日、Databricks Lakehouse Platform向けの強力で新しい開発エクスペリエンスとして、Databricks向けVS Code拡張機能を発表できることを大変嬉しく思います。

この新しい拡張機能により、開発者はDatabricksクラスターに接続してコードをリモートで実行しながら、IDEの強力なオーサリング機能を活用してローカルでコードを記述できます。IDEを使用すると、開発者は、ソースコード管理、モジュラーコードレイアウト、リファクタリングサポート、統合ユニットテストなど、大規模なコードベースで必要になるベストプラクティスを適用できます。

これは、開発プロセスで IDE を活用しているチーム向けに計画された、数多くのリリースの第一弾です。Databricks は開発者エコシステムに多大な投資を行っており、今後他の IDE のサポートや追加ツールを展開していきます。

こちらで簡単なデモをご覧になるか、詳細は以下をお読みください:

VS Code 内でネイティブに開発

IDE 内にとどまったまま、すべてのデータおよび AI アプリケーションを構築できます。VS Code でパイプラインとジョブのコードを作成し、Databricks クラスターでリアルタイムにデプロイ、テスト、実行できます。ソフトウェア開発のベストプラクティスを適用し、データおよび AI プロジェクトの編集、リファクタリング、テスト、CI/CD のために VS Code のネイティブ機能を活用できます。

お使いのIDEでDatabricksレイクハウスのパワーを最大限に活用

VS Code 内で Databricks 上でのビルドが可能になったことで、すべての作業を 1 か所で行えるようになります。新しい拡張機能により、Databricks オブジェクトを VS Code 内でネイティブに管理できるため、IDE 内に留まり、アプリケーション間のコンテキストスイッチを防ぐことができます。クラスター、パイプライン、タスクなどの Databricks のすべてのコンポーネントは、お使いの VS Code ワークスペースと通常のワークフローに統合されます。VS Code 内でレイクハウスのスケールを活用することで、大規模なデータセットの処理と分析、クラスターを使ったクエリと可視化、機械学習モデルのトレーニング、本番運用へのジョブのデプロイが可能となり、組織内の誰もがデータを見て意思決定に役立てることができます。

Databricks レイクハウス IDE

IDEの機能をフルに活用できるよう独自に設計

Databricksでアプリケーションを構築しながら、使い慣れたVS Codeのあらゆる快適機能をご利用いただけます。関数の定義への移動、リファクタリング、高度な検索と置換、分割ウィンドウの活用により、開発効率を向上させます。Databricks固有のオブジェクトを含む、関数や変数に対するコード補完機能を利用することで、探索と開発をスピードアップできます。

VS Code と Databricks を使用することで、開発プロセスに既に設定しているソフトウェア開発のベストプラクティスを活用できるようになります。プログラムのさまざまな部分を、個別の関数やファイルに分けて構築し、モジュール化します。ファイルはローカルにあるため、VS Code の Git ツールと git CLI を使用できます。コードをファイルやライブラリにモジュール化することで、コードの再利用を促進し、保守性を向上させます。お好みのテストフレームワークを使用して、ソフトウェアの品質を確保できます。主要な CI/CD ツールと連携して、コードをより迅速に本番運用にデプロイし、提供できます。

IDE 機能

フルサポートの IDE エクスペリエンス

新しいVS Code拡張機能は、入手体験を効率化し、Databricksが公式にサポートする信頼性の高いバージョンを確実に入手できるよう、Visual Studio Marketplaceから直接利用できます。安心してご利用いただけるよう、エクスペリエンスと品質を向上させるために、拡張機能は定期的に更新されます。また、Databricks Lakehouse platformの新機能がリリースされるたびにサポートが追加されるため、お客様の投資の将来性が保証されます。

完全サポートの IDE