Declarative Automation Bundles がワークスペースで利用可能に

本日、ワークスペースでの Declarative Automation Bundles のパブリックプレビューを発表します。これにより、データサイエンティスト、アナリスト、データエンジニア、AIエンジニアが、バージョン管理、テスト、CI/CDといったベストプラクティスを取り入れながら、ワークスペースでインタラクティブに作業することが容易になります。チームメンバーは、ワークスペースのUIでGitフォルダを使用して直接共同作業でき、CLIを使用する必要はありません。

使い慣れたツールが連携

構造の管理、バージョン管理、安全なデプロイは、信頼性の高いデータエンジニアリングワークフローの鍵となります。Declarative Automation Bundles は、ジョブ、パイプライン、ノートブック、設定をコードとして定義し、環境間でデプロイ可能でCI/CD統合に対応できるようにすることで、これを容易にします。

数千ものデータエンジニアリングチームがすでにバンドルを使用してワークフローを本番稼働させ、ベストプラクティスを適用し、Git経由で共同作業を行っています。しかし、一つの要望が際立っていました。

「CLIやVS Codeを使わずに、ワークスペースで直接これを使えませんか？」

本日、その要望にお応えします。

このアップデートは、多くのチームがすでに使い慣れているツール、すなわちワークスペース、Gitフォルダ、そしてアセットバンドルを拡張するものです。これで、Databricks内で完全にバンドルを開発およびデプロイできます。Gitフォルダを開き、バンドルを定義して、クリックするだけでデプロイできます。明確なDeployステップにより、開発から本番への変更の促進が意図的になり、ワークスペースユーザーによってトリガーされるか、CI/CD経由でトリガーされるかに関わらず、安全に行われます。

合計で、以下のことが可能になります。

• バンドルを含むGitリポジトリをワークスペースにクローンする
• 事前定義されたテンプレートからバンドルを作成する
• UIでジョブとパイプラインを定義する
• Deployをクリックして変更を適用する
• ビジュアルパネルでデプロイメントを管理する
• 変更をGitにコミットする

これにより、Gitフォルダ内での開発プロセスが合理化されます。開発から本番への作業の進め方に構造をもたらし、標準的なソフトウェアプラクティスに沿ったものになり、より幅広いユーザーがアクセスしやすくなります。

即時フィードバック、同期不要

Gitフォルダで作業する場合、ユーザーはコミットされていない変更を迅速にイテレーションできます。バンドルで定義された開発ジョブ、パイプライン、その他のリソースは、最新のファイルに自動的に参照され、手動での同期は不要です。この動作は、source_linked_deploymentによって可能になり、開発モードでデフォルトで有効になっており、より迅速なイテレーションとフィードバックを可能にします。

今後の展望

エクスペリエンスの向上を続けていきます。今後のアップデートでは、以下の機能が追加されます。

• 既存のジョブとパイプラインをバンドルにインポートする機能
• バンドルオーサリングとLakeflowパイプライン開発のより深い統合
• パラメータ処理とデプロイメント可視性の向上

データパイプラインの構築、モデルのトレーニング、ダッシュボードの作成のいずれを行う場合でも、Gitフォルダ内のアセットバンドルは、アイデアから本番稼働までを、すべてDatabricksワークスペース内から、共同作業可能で構造化されたパスを提供します。

はじめに

• ワークスペースでGit Folderに移動します
• Create → Asset Bundleをクリックします
• テンプレートを使用してプロジェクトをスキャフォールドします
• Deployをクリックして変更を環境に適用します
• Deployments panel (🚀) を使用して、デプロイメントを表示、管理、またはロールバックします

または、https://github.com/databricks/bundle-examplesのような既存のバンドルや例を含む既存のリポジトリをクローンすることもできます。

注: プレビューが使用可能になっていることを確認してください（下記参照）

詳細については、ドキュメントをご覧ください。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事