最短で始めるAzure Databricksデプロイ：画像付き解説

みなさん、こんにちは！
Azure Databricks は統合データ分析プラットフォームの Databricks を Azure 上で利用できるサービスです。
これから初めて Azure Databricks を使うという方を対象に、デプロイ方法についてご説明します。

## ワークスペース作成
まずはワークスペースを作成します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3956386/2c29c6f2-df9b-4175-9a69-2937fd7b4116.png)

Azure Databricks の管理画面を開き、「サービスを作成」ボタンをクリックします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3956386/649e887f-d4c6-4f56-a040-e5bfd145ce7b.png)
作成画面が開くと、いくつかの設定項目があります。まずは基本の設定を行います。

* サブスクリプション：対象のサブスクリプションを選択してください。
* リソースグループ：既存のものを選択するか、新規作成します。
* ワークスペース名：作成されるワークスペースの名前を指定します。
* リージョン：指定のリージョンを選択します。
* 価格レベル：Databricks の料金プランです。Standard、Premium、試用版（Premiumの14日間無料トライアル）から選択できます。例では Standard を選択しました。
* マネージドリソースグループ名：Databricks に必要なネットワークリソース等を含んだマネージドリソースグループが指定した名前で自動的に作成されます。

### ネットワーク設定
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3956386/fe6cb405-eb29-46de-9d0c-18da02afef3d.png)

上の項目は、VM をパブリックIPなしでデプロイするかどうかの設定です。有効にすると VM にパブリックIPが付与されず、自動作成された NAT ゲートウェイを利用して外部アクセスするようになります。

下の項目は、自分で作成した仮想ネットワークに VM をデプロイするための設定です。Azure Storage などに Private Endpoint を経由してアクセスしたい場合に必要となるそうです。

ネットワーク設定の詳細についてはこちらの記事が詳しいです。気になる方はご参照ください。

https://qiita.com/samskeyti/items/08985ba910fae726124e

### 暗号化
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3956386/02be8017-19c6-4d41-8356-17d33b0ca379.png)

データの暗号化に関する設定を行えます。

Data Encryption では顧客管理の暗号化鍵を設定することが可能です。Double encryption for DBFS root は Databricks ファイルシステムの root ディレクトリを Data Encryption に加えて二重で暗号化する設定です。

なお、いずれも Premium 以上のプランでのみ有効化できます。

### Security & Compliance 
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3956386/afb39660-7d07-46c4-9921-4e07e493351d.png)

Security & Compliance では、データのセキュリティ要件に関する設定を行うことができます。プロファイルを有効化することで、HIPAA、PCI-DSSといったセキュリティ要件を満たすことを保証できます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3956386/1a708164-9774-454f-a649-2c9121121e8b.png)
タグは適当に作成しておきます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3956386/3ed6338a-d7b5-4448-bcc5-9ebbd7ff8e4b.png)

問題が無ければ確認画面で「作成」をクリックします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3956386/893a6595-0c79-495c-8b71-9cf377dfca89.png)

「ワークスペースの起動」をクリックすると Databricks の管理画面へ遷移します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3956386/8293c886-52d2-4fab-82a8-6db285b66985.png)

## クラスター作成
ワークスペースが作成できたので、クラスターも作成しておきましょう。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3956386/09df4a2d-16f9-4991-ad93-8b60fd229166.png)

メニューから「クラスター」をクリックします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3956386/099e8783-3b59-45ee-a502-854931eb49f8.png)

ご利用のユースケースに合わせてクラスターの設定を行います。
今回は検証目的なので、小さめのインスタンスで課金を抑える形で設定しています。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3956386/64673558-d74c-4bce-887b-d19cfcc92317.png)

「コンピューティングを作成」をクリックして待つと、一覧に作成したクラスターが表示されます。
クラスター作成までの手順はこれで完了です！お疲れ様でした。

## 補足
デプロイに関して、以下の点にご注意ください。

* すでに作成したワークスペースのリソースグループは変更できません。
* ワークスペースを削除すると、ワークスペースに紐づいたマネージドリソースグループも自動的に削除されます。

## さいごに
Azure Databricks のデプロイ方法について見てきましたが、ご紹介した内容の通り、追加の環境セットアップ等なしでとても簡単に Databricks をデプロイすることができます。
Azure を利用していれば別途 Databricks のアカウントを用意したりする必要なく、すぐに使い始められる点が便利です。