API de Databricks: qué puedes hacer y cómo usarla con agentes de IA
La API REST de Databricks permite gestionar jobs, clusters, SQL warehouses, notebooks y el catálogo de datos, además de ejecutar consultas SQL. La usan equipos de ingeniería de datos, analítica y ML en empresas medianas y grandes. El acceso se hace con un token o con OAuth en el workspace del cliente.
Qué ofrece la API de Databricks
Jobs
Creación, ejecución y seguimiento de pipelines y tareas programadas.
Clusters y cómputo
Gestión de clusters y de políticas de cómputo.
SQL warehouses y ejecución de SQL
Ejecución de consultas SQL y lectura de los resultados.
Unity Catalog
Catálogos, esquemas, tablas y permisos de datos.
Workspace y notebooks
Gestión de notebooks, carpetas y repositorios.
Model serving
Endpoints de modelos publicados para inferencia.
Cómo acceder a la API de Databricks
- Con las credenciales de tu empresaUsa un token de acceso personal u OAuth con una entidad de servicio (service principal), con permisos definidos en el workspace y en Unity Catalog.
- Las consultas consumen cómputo: define el warehouse y un tope de coste para el agente.
- Usa los permisos de Unity Catalog para limitar los datos sensibles.
- Prefiere una entidad de servicio a un token personal.
Documentación oficial: docs.databricks.com/api
Qué hace un agente de iTeam con la API de Databricks
Pregunta de negocio en SQL gobernado
El agente traduce la pregunta del responsable en una consulta sobre tablas aprobadas, la ejecuta en el SQL warehouse y responde con la cifra y la consulta utilizada.
Vigilancia de pipelines
El agente sigue los jobs de la noche y, si alguno falla, reúne el error y el historial y avisa al ingeniero responsable.
Control del coste de cómputo
El agente señala clusters encendidos sin uso y warehouses sobredimensionados para que el equipo decida apagarlos.
Solicitud de acceso a una tabla
El agente recibe la solicitud, comprueba la política y prepara la concesión en Unity Catalog para que la apruebe el dueño de los datos.
De la credencial al agente trabajando, con aprobación
Crear la entidad de servicio
En Databricks, crea un service principal con acceso solo a los catálogos y warehouses necesarios.
Guardarla en la bóveda de iTeam
Registra la credencial y la URL del workspace en la bóveda, separando los agentes de consulta de los de operación.
Validar consultas y costes
Prueba en un warehouse pequeño, revisa las consultas generadas y mantén las acciones de operación con aprobación.
Equipos de IA listos para este trabajo
Reportes e indicadores
Nina junta los datos, Darwin revisa los números y el informe de indicadores llega a Slack con lo que cambió y por qué.
Análisis de datos
Escribes la pregunta en Slack o en el chat; Nina consulta tu base de datos y responde con el número, la consulta usada y un gráfico.
Mesa de ayuda de TI
Jaca resuelve en Slack o Teams lo que ya está documentado, Nina vigila el SLA en Jira y TI se queda con los problemas de verdad.
Preguntas sobre la API de Databricks
¿La API de Databricks es gratuita?
La API no tiene un cobro aparte, pero lo que ejecuta (clusters, warehouses, jobs) consume DBUs y se cobra según el contrato.
¿Necesito programar para usar la API de Databricks con iTeam?
No necesariamente. El equipo de implantación configura el acceso y define qué tablas y acciones usa el agente, y el equipo de datos lo valida.
¿Puede el agente modificar tablas?
Puede, si recibe permiso, pero lo recomendable es empezar solo con lectura y dejar la escritura para casos aprobados.
