배포 워크플로우

[로컬 개발] → [로컬 테스트] → [워크스페이스 배포] → [설정/리소스 연결] → [운영]

# Databricks CLI 설치
pip install databricks-cli
# 또는
brew install databricks

# 인증 설정 (OAuth 기반 — 권장)
databricks auth login --host https://<workspace-url>

# 인증 확인
databricks current-user me

my-app/
├── app.py              # 앱 코드
├── app.yaml            # 앱 설정 (런타임, 리소스, 환경 변수)
├── requirements.txt    # Python 의존성
└── static/             # 정적 파일 (선택)

command:
  - "streamlit"
  - "run"
  - "app.py"
  - "--server.port"
  - "$DATABRICKS_APP_PORT"

env:
  - name: "ENVIRONMENT"
    value: "production"

resources:
  - name: "sql-warehouse"
    sql_warehouse:
      id: "abc123def456"
      permission: "CAN_USE"
  - name: "serving-endpoint"
    serving_endpoint:
      name: "my-model-endpoint"
      permission: "CAN_QUERY"

# Databricks CLI 로컬 실행 (권장 — Databricks 인증, 환경 변수 자동 처리)
databricks apps run-local --prepare-environment --debug

# Streamlit
streamlit run app.py

# Flask
gunicorn app:app -w 4

# FastAPI
uvicorn app:app --reload

# Gradio
python app.py

# 로컬 소스 코드를 워크스페이스에 배포
databricks apps deploy <app-name> --source-code-path /path/to/local/app

# 배포 상태 조회
databricks apps get <app-name>

# 배포 로그 확인 (디버깅 시)
databricks apps logs <app-name>

# 앱 중지
databricks apps stop <app-name>

# 앱 시작
databricks apps start <app-name>

my-app/
├── app.py
├── app.yaml              # 기본 설정 (dev)
├── app.staging.yaml      # 스테이징 설정
├── app.prod.yaml         # 프로덕션 설정
└── requirements.txt

# 스테이징 배포
databricks apps deploy my-app-staging --source-code-path ./my-app

# 프로덕션 배포
databricks apps deploy my-app-prod --source-code-path ./my-app

# .github/workflows/deploy-app.yml
name: Deploy Databricks App

on:
  push:
    branches: [main]
    paths: ['my-app/**']

jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4

      - name: Install Databricks CLI
        run: pip install databricks-cli

      - name: Configure Databricks Auth
        env:
          DATABRICKS_HOST: ${{ secrets.DATABRICKS_HOST }}
          DATABRICKS_TOKEN: ${{ secrets.DATABRICKS_TOKEN }}
        run: |
          databricks configure --token <<EOF
          $DATABRICKS_HOST
          $DATABRICKS_TOKEN
          EOF

      - name: Deploy App
        run: |
          databricks apps deploy my-app \
            --source-code-path ./my-app

# azure-pipelines.yml
trigger:
  branches:
    include:
      - main
  paths:
    include:
      - my-app/**

pool:
  vmImage: 'ubuntu-latest'

steps:
  - task: UsePythonVersion@0
    inputs:
      versionSpec: '3.10'

  - script: pip install databricks-cli
    displayName: 'Install Databricks CLI'

  - script: |
      export DATABRICKS_HOST=$(DATABRICKS_HOST)
      export DATABRICKS_TOKEN=$(DATABRICKS_TOKEN)
      databricks apps deploy my-app --source-code-path ./my-app
    displayName: 'Deploy App'
    env:
      DATABRICKS_HOST: $(DATABRICKS_HOST)
      DATABRICKS_TOKEN: $(DATABRICKS_TOKEN)

# CLI로 로그 확인
databricks apps logs <app-name>

# 이전 커밋으로 소스 코드 되돌리기
git checkout <previous-commit-hash> -- my-app/

# 이전 버전으로 재배포
databricks apps deploy my-app --source-code-path ./my-app

# 프레임워크
streamlit==1.32.0

# Databricks SDK
databricks-sdk==0.20.0

# 데이터 처리
pandas==2.2.0
plotly==5.18.0