API Databricks : ce qu'elle permet et comment l'utiliser avec des agents IA
L'API REST de Databricks permet de gérer les jobs, les clusters, les SQL warehouses, les notebooks et le catalogue de données, et d'exécuter des requêtes SQL. Elle sert aux équipes de data engineering, d'analytique et de ML des moyennes et grandes entreprises. L'accès se fait par jeton ou OAuth dans le workspace du client.
Ce que propose l’API Databricks
Jobs
Création, exécution et suivi de pipelines et de tâches planifiées.
Clusters et calcul
Gestion des clusters et des politiques de calcul.
SQL warehouses et exécution SQL
Exécution de requêtes SQL et lecture des résultats.
Unity Catalog
Catalogues, schémas, tables et droits d'accès aux données.
Workspace et notebooks
Gestion des notebooks, des dossiers et des dépôts.
Model serving
Endpoints de modèles publiés pour l'inférence.
Comment accéder à l’API Databricks
- Avec les identifiants de votre entrepriseL'API utilise un jeton d'accès personnel ou OAuth avec une entité de service (service principal), dont les droits sont définis dans le workspace et dans Unity Catalog.
- Les requêtes consomment du calcul : définissez le warehouse et un plafond de coût pour l'agent.
- Utilisez les droits d'Unity Catalog pour limiter l'accès aux données sensibles.
- Préférez une entité de service à un jeton personnel.
Documentation officielle: docs.databricks.com/api
Ce qu’un agent iTeam fait avec l’API Databricks
Question métier en SQL gouverné
L'agent traduit la question du responsable en requête sur des tables validées, l'exécute sur le SQL warehouse et répond avec le chiffre et la requête utilisée.
Surveillance des pipelines
L'agent suit les jobs de la nuit et, si l'un échoue, rassemble l'erreur et l'historique puis prévient l'ingénieur responsable.
Maîtrise du coût de calcul
L'agent signale les clusters allumés sans usage et les warehouses surdimensionnés pour que l'équipe décide de les éteindre.
Demande d'accès à une table
L'agent reçoit la demande, vérifie la politique et prépare l'octroi dans Unity Catalog pour validation du propriétaire des données.
De l’identifiant à l’agent au travail, avec validation
Créer l'entité de service
Dans Databricks, créez un service principal avec accès aux seuls catalogues et warehouses nécessaires.
Stocker dans le coffre d'iTeam
Enregistrez l'identifiant et l'URL du workspace dans le coffre, en séparant les agents de consultation et les agents d'exploitation.
Valider les requêtes et les coûts
Testez sur un petit warehouse, relisez les requêtes générées et gardez les actions d'exploitation sous validation.
Équipes IA prêtes à l’emploi pour ce travail
Reporting de direction
Les chiffres des ventes, de la finance et des opérations sont rassemblés, vérifiés et commentés en clair avant votre réunion de direction.
Analyse de données
Posez une question métier dans Slack ou Teams : l'équipe écrit la requête, vérifie le résultat et vous répond avec le chiffre et sa source.
Support informatique interne
Mot de passe, accès, matériel : la demande est posée dans Slack ou Teams, l'agent répond ou ouvre un ticket Jira complet.
Questions sur l’API Databricks
L'API Databricks est-elle gratuite ?
L'API n'est pas facturée séparément, mais ce qu'elle exécute (clusters, warehouses, jobs) consomme des DBU et se facture selon votre contrat.
Faut-il programmer pour utiliser l'API Databricks avec iTeam ?
Pas nécessairement. L'équipe de déploiement configure l'accès et définit les tables et les actions que l'agent peut utiliser ; l'équipe data valide.
L'agent peut-il modifier des tables ?
Oui, si on lui en donne le droit, mais il est recommandé de commencer en lecture seule et de réserver l'écriture à des cas validés.
