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Databricks Blog13. Juli 2026

Praxisleitfaden für das Hosting von Python-Anwendungen

Von KI aus dem englischen Original übersetzt. Auf Englisch ansehen

Zusammenfassung

Das Hosting Ihrer Python-Anwendungen direkt neben Ihren lakehouse-Daten erübrigt benutzerdefinierte Integrationen, verringert die Latenz und behält standardmäßige Sicherheits- und Governance-Kontrollen bei. Dieser Praxisleitfaden erklärt, wie Sie die richtige Hosting-Umgebung für datenintensive und KI-gestützte Apps auswählen, bei denen die Entscheidungen über Hosting und Datenarchitektur untrennbar miteinander verbunden sind.

* Bei datenintensiven und KI-gestützten Python-Apps sind die Hosting-Entscheidung und die Entscheidung über die Datenarchitektur ein und dieselbe Entscheidung – wo Ihre App ausgeführt wird, bestimmt, was sie mit welcher Latenz und unter welchen Governance-Kontrollen erreichen kann. * Python-Hosting-Umgebungen reichen von Shared Servern bis hin zu vollständig verwalteten Plattformen, und die meisten eignen sich hervorragend für eine allgemeine Web-App. Die Auswahl schrumpft jedoch erheblich, wenn Ihre App kontrollierte Daten abfragen, einen Modell-Endpunkt aufrufen oder einen KI-Agenten ausführen muss. * Wenn sich Ihre Daten bereits in einem lakehouse befinden, entfällt durch das Hosting Ihrer App direkt daneben – anstatt von außen eine Verbindung herzustellen – die Notwendigkeit benutzerdefinierter Integrationen, die Latenz wird verringert und Sicherheit sowie Governance bleiben standardmäßig gewährleistet.

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