Leitfaden für Entwickler: Databricks Apps skalieren
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Die Skalierung von Databricks Apps beginnt mit einer Einigung auf Zielantwortzeiten und die Zahl der Spitzenlast-Nutzer. Rechenintensive Aufgaben gehen an den passenden Service, während die App-Compute die UI bereitstellt und Aufrufe koordiniert. Wer den Code reaktionsfähig hält und den Zustand wiederherstellbar macht – mit Caching pro Nutzer und hartem Zustand in Lakebase- oder Unity-Catalog-Tabellen –, kann Instanzgröße, Worker und Lakebase-Verbindungen anhand von Lasttests und Telemetrie dimensionieren.
* Die Skalierung von Databricks Apps beginnt schon vor dem ersten Code: Legen Sie fest, wie schnell die App antworten soll und wie viele Nutzer sie zu Spitzenzeiten unterstützen muss, und leiten Sie dann rechenintensive Aufgaben an den passenden Service weiter. Die App-Compute stellt die UI bereit und koordiniert Aufrufe. * Skalierbarer Code hält die App auch beim Warten auf Services reaktionsfähig, nutzt Caching pro Nutzer und hält den Zustand wiederherstellbar. Weicher Zustand lässt sich neu aufbauen; harter Zustand liegt in Lakebase- oder Unity-Catalog-Tabellen, sodass jede Instanz eine Session wiederherstellen kann. * Nutzen Sie Lasttests und Telemetrie, um Instanzgröße, Worker-Anzahl und Instanzanzahl zu bestimmen. Planen Sie Lakebase-Verbindungen ein und ergänzen Sie Compute, um den gemessenen Bedarf und die Verfügbarkeitsziele zu erfüllen.