本文へスキップ
← ニュース一覧
Databricks Blog2026年11月5日

Databricks Appsをスケールさせるビルダー向けガイド

英語原文から AI が翻訳しました。 英語版を見る

要約

Databricks Appsのスケーリングは、目標応答時間とピーク時のユーザー数を合意することから始まります。負荷の高い処理は適切なサービスに振り分け、アプリのコンピュートはUIの提供と呼び出しの調整を担います。コードは応答性を保ち、ユーザーごとのキャッシュを使い、ハードステートはLakebaseまたはUnity Catalogのテーブルに保存して状態を復元可能にします。インスタンスサイズ、ワーカー数、Lakebaseの接続数は、負荷テストとテレメトリをもとに決定します。

* Databricks Appsのスケーリングはコードを書く前から始まります。アプリに求める応答速度とピーク時に対応すべきユーザー数を合意したうえで、負荷の高い処理を適切なサービスに振り分けます。アプリのコンピュートはUIの提供と呼び出しの調整を担当します。 * スケールするコードは、サービスの応答を待つ間もアプリの応答性を保ち、ユーザーごとのキャッシュを使い、状態を復元可能にします。ソフトステートは再構築できます。ハードステートはLakebaseまたはUnity Catalogのテーブルに置くため、どのインスタンスでもセッションを再構築できます。 * 負荷テストとテレメトリをもとに、インスタンスサイズ、ワーカー数、インスタンス数を決めます。Lakebaseの接続数を見積もり、実測した需要と可用性の目標を満たすようコンピュートを追加します。

関連記事

News

データコラボレーションツールの選び方:OpenSharing、Clean Rooms、Marketplace

databricks-blog17h ago
News

Delta SharingからOpenSharingへ:何が変わり、次に何が来るのか

databricks-blog17h ago
News

Zerobus IngestとDebeziumでUnity CatalogへプッシュベースのCDCを実現

databricks-blog20h ago
News

Apache Spark® 4.3 を発表 – Databricks Runtime 19 で利用可能に

databricks-blog1d ago