プラットフォーム概要

Databricks Apps、Lakebase Postgres、Agent Bricks、Data Lakehouse は、フルスタックの Databricks アプリケーションを構成する 4 つの中核ワークスペースサービスです。以下の図は、これらがどのように組み合わさるかを示しています。

• Databricks Apps: 本番運用に耐える Databricks アプリケーションのための TypeScript SDK である AppKit で構築したアプリを、マネージドでホスティングします。
• Lakebase Postgres: ワークスペースのデータと同じ場所に配置される、OLTP ストレージ向けのマネージド Postgres データベースです。セッション、アプリの状態、会話履歴など、アプリが低レイテンシーで読み書きするあらゆるデータに利用できます。
• Agent Bricks: モデルへのアクセス、実行、ガバナンス、コンテキストを統合した Databricks のエンタープライズエージェントプラットフォームです。社内ドキュメントとの対話 (Knowledge Assistant)、自然言語でのデータ照会 (Genie)、基盤モデルの呼び出し、カスタム Python エージェントなど、アプリの AI 機能に利用します。
• Data Lakehouse: Unity Catalog で統制された分析データです。社内データの読み取り、Lakeflow Jobs の起動、UI でのデータ鮮度の表示に利用します。

リクエストの流れ

1. ユーザーがワークスペース URL でアプリを開きます。Databricks Apps がワークスペース SSO でユーザーを認証します。
2. 続いて、各 AppKit プラグインが担当サービスへのリクエストを処理します。Lakebase Plugin は Lakebase にクエリを実行し、Model Serving Plugin は Agent Bricks を呼び出し、Analytics プラグインは Data Lakehouse を読み取ります。
3. 各プラグインの呼び出しは、アプリのサービスプリンシパル (既定) 、またはユーザーの転送トークン (ユーザーごとの権限が必要な場合) として実行されます。ワークスペースの権限とガバナンスは自動的に適用されます。

次のステップ

• アプリ開発を始めるには、環境をセットアップしましょう。
• テンプレートとは何か、アプリのスキャフォールドを素早く行う上でどう役立つのかを学びましょう。
• 各サービスをさらに詳しく見る: Databricks Apps、Lakebase Postgres、Agent Bricks、Data Lakehouse。