Databricks
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云工程师在AWS上部署Databricks的最佳实践和指南：第三部分
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原文英文，约2200词，阅读约需8分钟。
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内容提要
本文是《云工程师在AWS上部署Databricks的最佳实践和指南》系列的最后一部分，重点介绍自动化。文章中将解析部署中使用的三个端点，并通过常见的基础设施即代码（IaC）工具如CloudFormation和Terraform进行示例，最后总结了自动化的一些最佳实践。
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关键要点
- 本文是《云工程师在AWS上部署Databricks的最佳实践和指南》系列的最后一部分，重点介绍自动化。
- 云自动化的基础是应用程序编程接口（API），用于与各种云服务交互。
- Databricks在AWS上的部署可以分为三种类型的API端点：AWS端点、Databricks账户端点和Databricks工作区端点。
- 标准部署过程涉及与上述每个端点的交互，从AWS端点开始，创建基础设施，然后注册AWS资源，最后创建工作区。
- 常用的基础设施即代码（IaC）工具包括HashiCorp Terraform和AWS CloudFormation。
- Terraform是一个流行的IaC工具，允许用户灵活地部署和管理云基础设施。
- Databricks Terraform实验导出器可以提取Databricks工作区的各种组件，并生成Terraform代码。
- AWS CloudFormation允许用户以图形用户界面管理AWS资源，适合缺乏DevOps经验的团队。
- 使用IaC的最佳实践包括不断迭代、将资源分解为模块、在高环境中扩展IaC使用、正确的提供者身份验证和集中版本控制。
- 自动化对于成功的云部署至关重要，Databricks在AWS上的部署也不例外。
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