컴퓨팅 정책 참조

이 문서는 컴퓨팅 정책 정의에 대한 참조입니다. 문서에는 사용 가능한 정책 특성 및 제한 유형에 대한 참조가 포함되어 있습니다. 일반적인 사용 사례에 대해 참조할 수 있는 샘플 정책도 있습니다.

정책 정의란?

정책 정의는 JSON으로 표현되는 개별 정책 규칙입니다. 정의는 클러스터 API로 제어되는 특성에 규칙을 추가할 수 있습니다. 예를 들어 이러한 정의는 기본 자동 수정 시간을 설정하고 사용자가 풀을 사용하는 것을 금지하고 Photon 사용을 적용합니다.

{
   "autotermination_minutes" : {
    "type" : "unlimited",
    "defaultValue" : 4320,
    "isOptional" : true
  },
  "instance_pool_id": {
    "type": "forbidden",
    "hidden": true
  },
  "runtime_engine": {
    "type": "fixed",
    "value": "PHOTON",
    "hidden": true
  }
}

특성별로 한 가지 제한만 있을 수 있습니다. 특성의 경로는 API 특성 이름을 반영합니다. 중첩된 특성의 경우 경로는 점을 사용하여 중첩된 특성 이름을 연결합니다. 정책 정의에 정의되지 않은 특성은 제한되지 않습니다.

지원되는 특성

정책은 클러스터 API로 제어되는 모든 특성을 지원합니다. 특성에 적용할 수 있는 제한 유형은 해당 형식 및 UI 요소에 대한 관계를 기준으로 설정에 따라 달라질 수 있습니다. 정책을 사용하여 컴퓨팅 권한을 정의할 수 없습니다.

정책을 사용하여 시간당 최대 DPU 및 클러스터 유형을 설정할 수도 있습니다. 가상 특성 경로를 참조 하세요.

다음 표에서는 지원되는 정책 특성 경로를 나열합니다.

특성 경로	Type	설명
autoscale.max_workers	선택적 숫자	숨겨진 경우 UI에서 최대 작업자 번호 필드를 제거합니다.
autoscale.min_workers	선택적 숫자	숨겨진 경우 UI에서 최소 작업자 번호 필드를 제거합니다.
autotermination_minutes	번호	값 0은 자동 종료를 나타내지 않습니다. 숨겨진 경우 UI에서 자동 종료 확인란과 값 입력을 제거합니다.
azure_attributes.availability	string	주문형 또는 스폿 인스턴스(ON_DEMAND_AZURE 또는 SPOT_WITH_FALLBACK_AZURE)를 사용하는 컴퓨팅을 제어합니다.
azure_attributes.first_on_demand	번호	주문형 인스턴스에 배치할 노드 수를 제어합니다.
azure_attributes.spot_bid_max_price	번호	Azure 스폿 인스턴스의 최대 가격을 제어합니다.
cluster_log_conf.path	string	로그 파일의 대상 URL입니다.
cluster_log_conf.type	string	로그 대상의 형식입니다. DBFS 는 허용되는 유일한 값입니다.
cluster_name	string	클러스터 이름입니다.
custom_tags.*	string	태그 이름을 추가하여 특정 태그 값을 제어합니다(예: custom_tags.<mytag>).
data_security_mode	string	클러스터의 액세스 모드를 설정합니다. Unity 카탈로그에는 SINGLE_USER 필요하거나 USER_ISOLATION (UI의 공유 액세스 모드)가 필요합니다. 값 NONE 은 보안 기능이 활성화되지 않음을 의미합니다.
docker_image.basic_auth.password	string	Databricks Container Services 이미지 기본 인증의 암호입니다.
docker_image.basic_auth.username	string	Databricks Container Services 이미지 기본 인증의 사용자 이름입니다.
docker_image.url	string	Databricks Container Services 이미지 URL을 제어합니다. 숨겨진 경우 UI에서 Databricks Container Services 섹션을 제거합니다.
driver_node_type_id	선택적 속성	숨겨진 경우 UI에서 드라이버 노드 형식 선택을 제거합니다.
enable_local_disk_encryption	부울 값	API를 통해 지정된 대로 클러스터에 로컬로 연결된 디스크 암호화를 사용하려면 true로, 사용하지 않으려면 false로 설정합니다.
init_scripts.*.workspace.destination init_scripts.*.volumes.destination init_scripts.*.abfss.destination init_scripts.*.file.destination	string	*는 특성 배열에서 init 스크립트의 인덱스를 나타냅니다. 배열 특성에 대한 정책 작성을 참조하세요.
instance_pool_id	string	driver_instance_pool_id도 정의된 경우 작업자 노드에서 사용하는 풀을 제어하거나, 그렇지 않으면 모든 클러스터 노드용 풀을 제어합니다. 작업자 노드용 풀을 사용하는 경우 드라이버 노드용 풀도 사용해야 합니다. 숨겨진 경우 UI에서 풀 선택을 제거합니다.
driver_instance_pool_id	string	지정된 경우 작업자 노드용 풀과 다른 드라이버 노드용 풀을 구성합니다. 지정하지 않으면 instance_pool_id을 상속합니다. 작업자 노드용 풀을 사용하는 경우 드라이버 노드용 풀도 사용해야 합니다. 숨겨진 경우 UI에서 드라이버 풀 선택을 제거합니다.
node_type_id	string	숨겨진 경우 UI에서 작업자 노드 형식 선택을 제거합니다.
num_workers	선택적 숫자	숨겨진 경우 UI에서 작업자 번호 사양을 제거합니다.
runtime_engine	string	클러스터에서 Photon을 사용하는지 여부를 결정합니다. 가능한 값은 PHOTON 또는 STANDARD입니다.
single_user_name	string	자격 증명 통과 단일 사용자 액세스의 사용자 이름입니다.
spark_conf.*	선택적 속성	구성 키 이름을 추가하여 특정 구성 값을 제어합니다(예: spark_conf.spark.executor.memory).
spark_env_vars.*	선택적 속성	환경 변수를 추가하여 특정 Spark 환경 변수 값을 제어합니다(예: spark_env_vars.<environment variable name>).
spark_version	string	API(Databricks Runtime)를 통해 지정된 Spark 이미지 버전 이름입니다. Databricks 런타임을 동적으로 선택하는 특수 정책 값을 사용할 수도 있습니다. Databricks 런타임 선택에 대한 특수 정책 값을 참조하세요.
workload_type.clients.jobs	부울 값	컴퓨팅 리소스를 작업에 사용할 수 있는지 여부를 정의합니다. 컴퓨팅이 작업과 함께 사용되지 않도록 방지를 참조하세요.
workload_type.clients.notebooks	부울 값	컴퓨팅 리소스를 Notebook과 함께 사용할 수 있는지 여부를 정의합니다. 컴퓨팅이 작업과 함께 사용되지 않도록 방지를 참조하세요.

가상 특성 경로

이 표에는 정책에서 지원하는 두 가지 추가 가상 특성이 포함되어 있습니다.

특성 경로	Type	설명
dbus_per_hour	번호	드라이버 노드를 포함하여 리소스에서 시간 단위로 사용할 수 있는 최대 DTU를 나타내는 계산된 특성입니다. 이 메트릭은 개별 컴퓨팅 수준에서 비용을 제어하는 직접적인 방법입니다. 범위 제한과 함께 사용합니다.
cluster_type	string	만들 수 있는 클러스터 유형을 나타냅니다. * all-purpose Azure Databricks 다목적 컴퓨팅용 * job 작업 스케줄러에서 만든 작업 컴퓨팅의 경우 * dlt델타 라이브 테이블 파이프라인용으로 만든 컴퓨팅용 정책에서 지정된 유형의 컴퓨팅을 만들도록 허용하거나 차단합니다. 값이 all-purpose 허용되지 않으면 다목적 컴퓨팅 UI 만들기에 정책이 표시되지 않습니다. 값이 job 허용되지 않으면 create job compute UI에 정책이 표시되지 않습니다.

Databricks 런타임 선택에 대한 특수 정책 값

이 특성은 spark_version 현재 지원되는 Databricks 런타임 버전 집합에 따라 Databricks 런타임 버전에 동적으로 매핑되는 특수 값을 지원합니다.

특성에 사용할 수 있는 값은 spark_version 다음과 같습니다.

• auto:latest: 최신 GA Databricks 런타임 버전으로 지도.
• auto:latest-ml: 최신 Databricks Runtime ML 버전으로 지도.
• auto:latest-lts: 최신 LTS(장기 지원) Databricks 런타임 버전으로 지도.
• auto:latest-lts-ml: 최신 LTS Databricks Runtime ML 버전으로 지도.
• auto:prev-major: 두 번째 최신 GA Databricks 런타임 버전으로 지도. 예를 들어 14.2 auto:prev-major 이면 auto:latest 13.3입니다.
• auto:prev-major-ml: 두 번째 최신 GA Databricks 런타임 ML 버전으로 지도. 예를 들어 14.2 auto:prev-major 이면 auto:latest 13.3입니다.
• auto:prev-lts: 두 번째 최신 LTS Databricks 런타임 버전으로 지도. 예를 들어 13.3 auto:prev-lts 이면 auto:latest-lts 12.2입니다.
• auto:prev-lts-ml: 두 번째 최신 LTS Databricks 런타임 ML 버전으로 지도. 예를 들어 13.3 auto:prev-lts 이면 auto:latest-lts 12.2입니다.

참고 항목

이러한 값을 사용하면 새 런타임 버전이 릴리스될 때 컴퓨팅이 자동으로 업데이트되지 않습니다. 사용자는 Databricks 런타임 버전이 변경되도록 컴퓨팅을 명시적으로 편집해야 합니다.

지원되는 정책 유형

이 섹션에는 사용 가능한 각 정책 유형에 대한 참조가 포함되어 있습니다. 정책 유형에는 고정 정책과 제한 정책의 두 가지 범주가 있습니다.

고정 정책은 특성에 대한 사용자 구성을 방지합니다. 두 가지 유형의 고정 정책은 다음과 같습니다.

• 고정 정책
• 금지된 정책

정책을 제한하면 특성 구성에 대한 사용자의 옵션이 제한됩니다. 정책을 제한하면 기본값을 설정하고 특성을 선택적으로 만들 수도 있습니다. 추가 제한 정책 필드를 참조 하세요.

정책을 제한하는 옵션은 다음과 같습니다.

• 허용 목록 정책
• 차단 목록 정책
• Regex 정책
• 범위 정책
• 무제한 정책

고정 정책

고정 정책은 특성을 지정된 값으로 제한합니다. 숫자 및 부울 이외의 특성 값의 경우 값을 문자열로 나타내거나 문자열로 변환할 수 있어야 합니다.

고정 정책을 사용하면 필드를 true.로 설정 hidden 하여 UI에서 특성을 숨길 수도 있습니다.

interface FixedPolicy {
    type: "fixed";
    value: string | number | boolean;
    hidden?: boolean;
}

이 예제 정책은 Databricks 런타임 버전을 수정하고 사용자의 UI에서 필드를 숨깁니다.

{
  "spark_version": { "type": "fixed", "value": "auto:latest-lts", "hidden": true }
}

금지된 정책

금지된 정책을 사용하면 사용자가 특성을 구성할 수 없습니다. 금지된 정책은 선택적 특성과만 호환됩니다.

interface ForbiddenPolicy {
    type: "forbidden";
}

이 정책은 작업자 노드에 대한 컴퓨팅에 풀을 연결하는 것을 금지합니다. driver_instance_pool_id에서는 정책을 상속하기 때문에 드라이버 노드용 풀도 금지됩니다.

{
  "instance_pool_id": { "type": "forbidden" }
}

허용 목록 정책

허용 목록 정책은 특성을 구성할 때 사용자가 선택할 수 있는 값 목록을 지정합니다.

interface AllowlistPolicy {
  type: "allowlist";
  values: (string | number | boolean)[];
  defaultValue?: string | number | boolean;
  isOptional?: boolean;
}

이 허용 목록 예제를 사용하면 사용자가 두 Databricks 런타임 버전 중에서 선택할 수 있습니다.

{
  "spark_version":  { "type": "allowlist", "values": [ "13.3.x-scala2.12", "12.2.x-scala2.12" ] }
}

차단 목록 정책

차단 목록 정책은 허용되지 않는 값을 나열합니다. 값은 정확히 일치해야 하므로 특성이 값을 나타내는 방식에 관대할 때(예: 선행 및 후행 공백 허용) 이 정책이 예상대로 작동하지 않을 수 있습니다.

interface BlocklistPolicy {
  type: "blocklist";
  values: (string | number | boolean)[];
  defaultValue?: string | number | boolean;
  isOptional?: boolean;
}

이 예제에서는 사용자가 Databricks 런타임으로 선택하지 7.3.x-scala2.12 못하도록 차단합니다.

{
  "spark_version":  { "type": "blocklist", "values": [ "7.3.x-scala2.12" ] }
}

Regex 정책

regex 정책은 사용 가능한 값을 regex와 일치하는 값으로 제한합니다. 안전을 위해 정규식이 문자열 값의 시작과 끝에 고정되어 있는지 확인합니다.

interface RegexPolicy {
  type: "regex";
  pattern: string;
  defaultValue?: string | number | boolean;
  isOptional?: boolean;
}

이 예제에서는 사용자가 선택할 수 있는 Databricks 런타임 버전을 제한합니다.

{
  "spark_version":  { "type": "regex", "pattern": "13\\.[3456].*" }
}

범위 정책

범위 정책은 값과 필드를 사용하여 지정된 범위로 minValuemaxValue 값을 제한합니다. 값은 10진수여야 합니다. 숫자 제한은 이중 부동 소수점 값으로 나타낼 수 있어야 합니다. 특정 한도가 없음을 나타내려면 생략하거나 maxValue생략할 수 있습니다minValue.

interface RangePolicy {
  type: "range";
  minValue?: number;
  maxValue?: number;
  defaultValue?: string | number | boolean;
  isOptional?: boolean;
}

이 예제에서는 최대 작업자 수를 10으로 제한합니다.

{
  "num_workers":  { "type": "range", "maxValue": 10 }
}

무제한 정책

무제한 정책은 특성을 필수로 만들거나 UI에서 기본값을 설정하는 데 사용됩니다.

interface UnlimitedPolicy {
  type: "unlimited";
  defaultValue?: string | number | boolean;
  isOptional?: boolean;
}

이 예제에서는 컴퓨팅에 COST_BUCKET 태그를 추가합니다.

{
  "custom_tags.COST_BUCKET":  { "type": "unlimited" }
}

Spark 구성 변수에 대한 기본값을 설정하지만 생략(제거)하려면 다음을 수행합니다.

{
  "spark_conf.spark.my.conf":  { "type": "unlimited", "isOptional": true, "defaultValue": "my_value" }
}

추가 제한 정책 필드

정책 유형을 제한하기 위해 다음 두 개의 추가 필드를 지정할 수 있습니다.

• defaultValue - 컴퓨팅 UI 만들기에 자동으로 채워집니다.
• isOptional - 특성에 대한 제한 정책은 자동으로 요구됩니다. 특성을 선택 사항으로 설정하려면 필드를 true.로 설정합니다isOptional.

참고 항목

기본값은 클러스터 API를 사용하여 만든 컴퓨팅에 자동으로 적용되지 않습니다. API를 사용하여 기본값을 적용하려면 컴퓨팅 정의에 매개 변수 apply_policy_default_values 를 추가하고 으로 설정합니다 true.

이 예제 정책에서는 작업자 노드용 풀에 대해 기본값(id1)을 지정하지만, 선택 사항으로 만듭니다. 컴퓨팅을 만들 때 다른 풀을 선택하거나 사용하지 않도록 선택할 수 있습니다. driver_instance_pool_id 정책에 정의되지 않았거나 컴퓨팅을 만들 때 작업자 노드 및 드라이버 노드에 동일한 풀이 사용됩니다.

{
  "instance_pool_id": { "type": "unlimited", "isOptional": true, "defaultValue": "id1" }
}

배열 특성에 대한 정책 작성

배열 특성의 정책을 다음의 두 가지 방법으로 지정할 수 있습니다.

• 모든 배열 요소에 대한 일반 제한 사항입니다. 이러한 제한 사항은 정책 경로에서 * 와일드카드 기호를 사용합니다.
• 특정 인덱스의 배열 요소에 대한 특정 제한 사항입니다. 이러한 제한 사항은 경로에서 숫자를 사용합니다.

예를 들어 init_scripts 배열 특성의 경우 일반 경로는 init_scripts.*로 시작하고 특정 경로는 init_scripts.<n>으로 시작합니다. 여기서 <n>은 배열의 정수 인덱스입니다(0부터 시작). 일반 제한 사항과 특정 제한 사항을 결합할 수 있습니다. 이 경우 일반 제한 사항은 특정 제한 사항이 없는 각 배열 요소에 적용됩니다. 각 경우 한 가지 정책 제한만 적용됩니다.

다음 섹션에서는 배열 특성을 사용하는 일반적인 예제의 예를 보여 줍니다.

포함 관련 항목 필요

순서를 지정하지 않고 특정 값을 요구할 수 없습니다. 예시:

{
  "init_scripts.0.volumes.destination": {
    "type": "fixed",
    "value": "<required-script-1>"
  },
  "init_scripts.1.volumes.destination": {
    "type": "fixed",
    "value": "<required-script-2>"
  }
}

전체 목록의 고정 값 필요

{
  "init_scripts.0.volumes.destination": {
    "type": "fixed",
    "value": "<required-script-1>"
  },
  "init_scripts.*.volumes.destination": {
    "type": "forbidden"
  }
}

사용을 모두 허용하지 않습니다.

{
   "init_scripts.*.volumes.destination": {
    "type": "forbidden"
  }
}

특정 제한을 따르는 항목 허용

{
    "init_scripts.*.volumes.destination": {
    "type": "regex",
    "pattern": ".*<required-content>.*"
  }
}

특정 init 스크립트 집합 수정

init_scripts 경로의 경우, 배열에는 사용 사례에 따라 가능한 모든 변형을 처리해야 할 수도 있는 여러 구조 중 하나가 포함될 수 있습니다. 예를 들어 특정 init 스크립트 집합을 요구하고 다른 버전의 변형을 허용하지 않도록 하려면 다음 패턴을 사용하면 됩니다.

{
  "init_scripts.0.volumes.destination": {
    "type": "fixed",
    "value": "<volume-paths>"
  },
  "init_scripts.1.volumes.destination": {
    "type": "fixed",
    "value": "<volume-paths>"
  },
  "init_scripts.*.workspace.destination": {
    "type": "forbidden"
  },
  "init_scripts.*.abfss.destination": {
    "type": "forbidden"
  },
  "init_scripts.*.file.destination": {
    "type": "forbidden"
  }
}

정책 예제

이 섹션에는 사용자 고유의 정책을 만들기 위한 참조로 사용할 수 있는 정책 예제가 포함되어 있습니다. Azure Databricks에서 제공하는 정책 패밀리를 일반적인 정책 사용 사례에 대한 템플릿으로 사용할 수도 있습니다.

• 일반 컴퓨팅 정책
• Delta Live Tables 파이프라인 컴퓨팅에 대한 제한 정의
• 단순 중간 크기 정책
• 작업 전용 정책
• 외부 메타스토어 정책
• 컴퓨팅이 작업과 함께 사용되지 않도록 방지
• 자동 크기 조정 정책 제거
• 사용자 지정 태그 적용

일반 컴퓨팅 정책

범용 컴퓨팅 정책은 태그를 요구하고 최대 인스턴스 수를 제한하며 시간 제한을 적용하면서 사용자를 안내하고 일부 기능을 제한하기 위한 것입니다.

{
  "instance_pool_id": {
    "type": "forbidden",
    "hidden": true
  },
  "spark_version": {
    "type": "regex",
    "pattern": "12\\.[0-9]+\\.x-scala.*"
  },
  "node_type_id": {
    "type": "allowlist",
    "values": [
      "Standard_L4s",
      "Standard_L8s",
      "Standard_L16s"
    ],
    "defaultValue": "Standard_L16s_v2"
  },
  "driver_node_type_id": {
    "type": "fixed",
    "value": "Standard_L16s_v2",
    "hidden": true
  },
  "autoscale.min_workers": {
    "type": "fixed",
    "value": 1,
    "hidden": true
  },
  "autoscale.max_workers": {
    "type": "range",
    "maxValue": 25,
    "defaultValue": 5
  },
  "autotermination_minutes": {
    "type": "fixed",
    "value": 30,
    "hidden": true
  },
  "custom_tags.team": {
    "type": "fixed",
    "value": "product"
  }
}

Delta Live Tables 파이프라인 컴퓨팅에 대한 제한 정의

참고 항목

정책을 사용하여 Delta Live Tables 컴퓨팅을 구성하는 경우 Databricks는 단일 정책을 컴퓨팅과 maintenance 컴퓨팅 모두에 default 적용하는 것이 좋습니다.

파이프라인 컴퓨팅에 대한 정책을 구성하려면 필드가 로 cluster_type 설정된 dlt정책을 만듭니다. 다음 예제에서는 Delta Live Tables 컴퓨팅에 대한 최소 정책을 만듭니다.

{
  "cluster_type": {
    "type": "fixed",
    "value": "dlt"
  },
  "num_workers": {
    "type": "unlimited",
    "defaultValue": 3,
    "isOptional": true
  },
  "node_type_id": {
    "type": "unlimited",
    "isOptional": true
  },
  "spark_version": {
    "type": "unlimited",
    "hidden": true
  }
}

단순 중간 크기 정책

사용자가 최소한의 구성으로 중간 크기의 컴퓨팅을 만들 수 있습니다. 생성 시 필요한 유일한 필드는 컴퓨팅 이름입니다. 나머지는 고정되고 숨겨집니다.

{
  "instance_pool_id": {
    "type": "forbidden",
    "hidden": true
  },
  "spark_conf.spark.databricks.cluster.profile": {
    "type": "forbidden",
    "hidden": true
  },
  "autoscale.min_workers": {
    "type": "fixed",
    "value": 1,
    "hidden": true
  },
  "autoscale.max_workers": {
    "type": "fixed",
    "value": 10,
    "hidden": true
  },
  "autotermination_minutes": {
    "type": "fixed",
    "value": 60,
    "hidden": true
  },
  "node_type_id": {
    "type": "fixed",
    "value": "Standard_L8s_v2",
    "hidden": true
  },
  "driver_node_type_id": {
    "type": "fixed",
    "value": "Standard_L8s_v2",
    "hidden": true
  },
  "spark_version": {
    "type": "fixed",
    "value": "auto:latest-ml",
    "hidden": true
  },
  "custom_tags.team": {
    "type": "fixed",
    "value": "product"
  }
}

작업 전용 정책

사용자가 작업을 실행할 작업 컴퓨팅을 만들 수 있습니다. 사용자는 이 정책을 사용하여 다목적 컴퓨팅을 만들 수 없습니다.

{
  "cluster_type": {
    "type": "fixed",
    "value": "job"
  },
  "dbus_per_hour": {
    "type": "range",
    "maxValue": 100
  },
  "instance_pool_id": {
    "type": "forbidden",
    "hidden": true
  },
  "num_workers": {
    "type": "range",
    "minValue": 1
  },
  "node_type_id": {
    "type": "regex",
    "pattern": "Standard_[DLS]*[1-6]{1,2}_v[2,3]"
  },
  "driver_node_type_id": {
    "type": "regex",
    "pattern": "Standard_[DLS]*[1-6]{1,2}_v[2,3]"
  },
  "spark_version": {
    "type": "unlimited",
    "defaultValue": "auto:latest-lts"
  },
  "custom_tags.team": {
    "type": "fixed",
    "value": "product"
  }
}

외부 메타스토어 정책

사용자가 이미 연결된 관리자 정의 메타스토어를 사용하여 컴퓨팅을 만들 수 있습니다. 이는 사용자가 추가 구성 없이도 고유한 컴퓨팅을 만들 수 있도록 하는 데 유용합니다.

{
  "spark_conf.spark.hadoop.javax.jdo.option.ConnectionURL": {
      "type": "fixed",
      "value": "jdbc:sqlserver://<jdbc-url>"
  },
  "spark_conf.spark.hadoop.javax.jdo.option.ConnectionDriverName": {
      "type": "fixed",
      "value": "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver"
  },
  "spark_conf.spark.databricks.delta.preview.enabled": {
      "type": "fixed",
      "value": "true"
  },
  "spark_conf.spark.hadoop.javax.jdo.option.ConnectionUserName": {
      "type": "fixed",
      "value": "<metastore-user>"
  },
  "spark_conf.spark.hadoop.javax.jdo.option.ConnectionPassword": {
      "type": "fixed",
      "value": "<metastore-password>"
  }
}

컴퓨팅이 작업과 함께 사용되지 않도록 방지

이 정책은 사용자가 컴퓨팅을 사용하여 작업을 실행할 수 없도록 합니다. 사용자는 Notebook에서만 컴퓨팅을 사용할 수 있습니다.

{
  "workload_type.clients.notebooks": {
    "type": "fixed",
    "value": true
  },
  "workload_type.clients.jobs": {
    "type": "fixed",
    "value": false
  }
}

자동 크기 조정 정책 제거

이 정책은 자동 크기 조정을 사용하지 않도록 설정하고 사용자가 지정된 범위 내의 작업자 수를 설정할 수 있도록 합니다.

{
  "num_workers": {
  "type": "range",
  "maxValue": 25,
  "minValue": 1,
  "defaultValue": 5
  }
}

사용자 지정 태그 적용

정책에 컴퓨팅 태그 규칙을 추가하려면 특성을 사용합니다 custom_tags.<tag-name> .

예를 들어 이 정책을 사용하는 모든 사용자는 컴퓨팅을 시작하려면 9999, 9921 또는 9531 태그를 입력 COST_CENTER 해야 합니다.

   {"custom_tags.COST_CENTER": {"type":"allowlist", "values":["9999", "9921", "9531" ]}}