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Databricks Blog2026年7月13日

Pythonアプリホスティングの実践ガイド

英語原文から AI が翻訳しました。 英語版を見る

要約

Pythonアプリケーションをlakehouseデータのすぐ隣でホストすることにより、カスタム統合が不要になり、レイテンシが短縮され、デフォルトのセキュリティとガバナンス制御が維持されます。この実践ガイドでは、ホスティングとデータアーキテクチャの決定が本質的にリンクしている、データ集約型およびAI駆動型アプリに最適なホスティング環境の選択方法を解説します。

* データ集約型およびAI駆動型のPythonアプリにおいて、ホスティングの決定とデータアーキテクチャの決定は同一の決定です。アプリがどこで実行されるかによって、アクセスできる対象、レイテンシ、そして適用されるガバナンス制御が決定されます。 * Pythonのホスティング環境は共有サーバーからフルマネージドプラットフォームまで多岐にわたり、そのほとんどは一般的なWebアプリであれば問題なく動作します。しかし、アプリがガバナンス制御されたデータをクエリしたり、モデルエンドポイントを呼び出したり、AIエージェントを実行したりする必要がある場合、選択肢は大幅に絞られます。 * データがすでにlakehouseに存在する場合、外部から接続するのではなく、その隣でアプリをホストすることで、カスタム統合が不要になり、レイテンシが削減され、デフォルトでセキュリティとガバナンスが維持されます。

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