Fabric ポータルで環境を構成する場合 (ライブラリの追加、Spark ランタイムの選択、コンピューティング設定のチューニング) は、Fabric サービスでのみ有効です。 他のユーザーが誤って設定を変更した場合、または別のワークスペースで環境を再現する必要がある場合、フォールバックする組み込みの履歴はありません。
Git 統合とデプロイ パイプラインによってこの問題が解決されます。 ワークスペースを Git リポジトリに接続すると、アプリケーション コードの場合と同様に、環境構成のバージョン履歴、分岐、コード レビューが取得されます。 デプロイ パイプラインを使用すると、手動で再作成することなく、テスト済みの環境をステージ間 (開発からテスト、運用など) にわたって昇格できます。
Git for Fabric 環境を統合する
Git 統合を使用すると、Git ブランチを介して環境構成のバックアップ、バージョン管理、共同作業を行うことができます。 ワークスペースを Git リポジトリに接続すると、Fabric は環境のライブラリと Spark コンピューティング設定 (Spark ランタイムを含む) を Git が追跡できるファイルにシリアル化します。現時点では、その他の環境コンポーネントは Git に含まれていません。
Git で行った変更は、環境の ステージング 状態に同期されます。発行するまで有効になりません。 すべての Git 同期の後に発行して、ライブ環境に変更が反映されるようにします。 コード優先ワークフローを使用する場合は、 環境発行 API を使用して発行できます。
以下の点に注意してください。
- カスタム プール参照 — リポジトリから別のワークスペースに環境を同期すると、アタッチされたカスタム プール ID は as-is保持されます。 プールの定義はワークスペース単位であるため、ワークスペース間の参照は解決できません。 同期されたファイルの instance_pool_id を移行先ワークスペース内の既存のプールに更新するか、プロパティを削除してスターター プールに戻します。 使用可能なプールは、 ワークスペース カスタム プールの一覧表示 API を使用して一覧表示することも、 ワークスペース カスタム プールの作成 API を使用して作成することもできます。
- コミット サイズの制限 — 各コミットは 150 MB に制限されます。 150 MB を超えるカスタム ライブラリは、Git ではコミットできません。
ファブリック ワークスペースを Azure DevOps リポジトリに接続する
ワークスペースの管理者である場合は、[ ワークスペースの設定 ] に移動し、[ ソース管理 ] セクションで接続を設定します。 詳細については、「Git を使用してワークスペースを管理する」を参照してください。
接続すると、リポジトリと同期している環境を含む項目を見つけることができます。
Gitにおける環境のローカル表現
項目のルートフォルダーには、Libraries フォルダーがあり、その中に PublicLibraries サブフォルダー、CustomLibraries サブフォルダー、Setting フォルダーが含まれています。
ライブラリ
Git に環境をコミットすると、パブリック ライブラリ セクションがその YAML 表現に変換されます。 カスタム ライブラリも、ソース ファイルと共にコミットされます。
YAML 表現を編集することで、公開用ライブラリを更新できます。 ポータルのエクスペリエンスと同様に、PyPI と Conda からライブラリを指定できます。 ライブラリは、予想されるバージョン、バージョン範囲、またはバージョンなしで指定できます。 システムは、環境内の他の依存関係と互換性のあるバージョンを特定するのに役立ちます。 既存のすべての公開用ライブラリをクリアするには、YAML ファイルを削除します。
カスタム ライブラリを更新するには、新しいファイルを追加するか、既存のファイルを直接削除します。
注意
公開用ライブラリを管理するために、独自の YAML ファイルを持ち込むことができます。 システムが正しく認識できるように、ファイル名を environment.yml する必要があります。
Spark 計算
Spark コンピューティング セクションも YAML 表現に変換されます。 この YAML ファイル内では、接続されているプールの切り替え、コンピューティング構成の微調整、Spark プロパティの管理、必要な Spark ランタイムの選択を行うことができます。
環境のデプロイ パイプラインを設定する
重要
この機能はプレビュー段階にあります。
ファブリック デプロイ パイプラインを使用すると、開発からテストへの移行など、さまざまなフェーズで変更されたコンテンツを配信するプロセスが簡略化されます。 自動パイプラインには、レクリエーション プロセスを合理化するための環境項目を含めることができます。
さまざまなフェーズでワークスペースを割り当てることで、展開パイプラインを設定できます。 詳細については、「 デプロイ パイプラインの概要」を参照してください。
パイプラインを正常に設定すると、デプロイの状態を確認できます。 [環境を選択して デプロイ ] を選択すると、環境のすべてのコンテンツが移行先ワークスペースにデプロイされます。 このプロセスでは、元の環境の状態が保持されるため、発行済みの構成は発行済みの状態に保たれ、追加の発行は必要ありません。
重要
現在、カスタム プールはデプロイ パイプラインではサポートされていません。 環境がカスタム プールを選択した場合、ターゲット環境の [コンピューティング ] セクションの構成は既定値で設定されます。 この場合、デプロイが正常に完了した場合でも、環境はデプロイ パイプラインに差分を表示し続けます。