// AI 新闻 · 2026-11-06 · Databricks Blog
Databricks发布Databricks Apps规模化构建指南
Databricks在博客中提出一套四阶段框架，用于指导Databricks Apps从设计到生产的规模化建设。该流程强调在编码前明确用户峰值数量与响应延迟目标，并通过定义性能和可扩展性指标来规划架构。关键包括设定端到端延迟（如p95）和高峰并发用户数，分析典型用户路径中的服务调用关系及数据缓存策略。
原文发布 2026-11-06 02:00（北京时间）来源 Databricks Blog自动整理 · 已核对原文
01摘要
应用计算仅负责UI服务与请求协调，重负载工作应分离至专用服务或后台作业执行，以避免阻塞。状态管理方面，软状态可重建，硬状态存储于Lakebase或Unity Catalog中，确保实例间一致性。通过负载测试确定实例规格、工作节点数量及连接预算，并基于实际使用情况调整资源配置。
由开源模型根据原文自动整理，经数字/专名逐项核对（必须在原文中出现），以原文为准。
02要点
- 在设计阶段需明确峰值用户数与端到端延迟目标（如p95）以指导架构决策。
- 将重计算任务移出应用计算，通过后台作业或独立服务处理，提升响应速度和可扩展性。
- 软状态可重建，硬状态存储于Lakebase或Unity Catalog，保障系统在重启后恢复能力。
- 通过负载测试确定实例大小、工作节点数量及Lakebase连接预算，实现按需扩容。
03原文出处
A builder’s guide to scaling Databricks Apps
Databricks Blog · 发布于 2026-11-06 02:00（北京时间） · 上方为原标题
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