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Serverless工作区正式可用

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Azure Databricks 的 Serverless Workspaces 已正式 GA,平台由此进入 Serverless 与 Classic 双工作区模式并存的新阶段。 - 开箱即用:无需设计虚拟网络、配置存储或管理集群,创建工作区后即可直接开始数据开发。

Serverless工作区正式可用

本文同步发布于 Azure Databricks前沿动态 专栏 原文链接:https://techcommunity.microsoft.com/t5/azure-databricks/serverless-workspaces-are-generally-available-in-azure/ba-p/4491314


Azure Databricks 的 Serverless Workspaces 已正式 GA,平台由此进入 Serverless 与 Classic 双工作区模式并存的新阶段。

功能亮点

  • 开箱即用:无需设计虚拟网络、配置存储或管理集群,创建工作区后即可直接开始数据开发。
  • 全托管存储:每个 Serverless 工作区自带 default storage,可直接创建托管 Catalog、Volume 与表,并支持多键投影与受限对象存储访问。
  • 自动治理:Unity Catalog 自动预置,身份联合与工作区级策略照常配置,权限体系与既有数据资产保持一致。
  • 网络极简:无需部署 NAT 网关、防火墙或 Private Link 端点,通过 serverless egress 规则与 Private Link 控制统一约束全部工作负载。

场景价值

对于希望快速启动数据项目的团队,Serverless 工作区把过去数天甚至数周的网络与基础设施准备压缩到分钟级,特别适合探索性分析、临时项目、数据科学与 BI 快速验证等场景。对于已有 Azure Blob Storage 且受合规约束的企业,仍可通过存储连接方式接入自有数据,兼顾安全与效率。

而在强监管行业或需要自定义 VNet 拓扑、细粒度安全控制的场景中,Classic 工作区依然是更合适的选择。两种模式并存,意味着企业可以按项目敏感度灵活选型,不必在效率与合规之间二选一。

白杨工作室赋能

白杨商业智能工作室可围绕 Azure Databricks Serverless 工作区提供端到端落地服务:在开发实施上,帮助团队搭建湖仓架构、迁移 ETL 与 CDC 管道;在培训教学上,针对数据工程与 BI 团队开展 Databricks 技能赋能;在技术支持上,提供运维排障与性能优化;在解决方案上,结合行业场景定制从数据治理到智能决策的落地方案。无论选择 Serverless 还是 Classic,我们都能帮你把架构选型与工程实践一次做对。


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