Intégration de l'API de workflow Databricks
Un service backend qui permet aux applications métier ou aux agents IA de déclencher des jobs Databricks, de suivre le statut, de récupérer les résultats et d'exposer les workflows de données via des API propres.
Problème
Databricks contient de précieux workflows de données, mais leur déclenchement et leur usage depuis des applications ou des agents IA passent généralement par du code de liaison sur mesure et fragile, sans suivi de statut cohérent ni contrat de résultat.
Ce qui a été construit / modernisé
Nous avons construit un service Python qui encapsule l'API REST Databricks derrière des endpoints propres et documentés. Les applications et les agents peuvent lancer des jobs, interroger ou s'abonner au statut et récupérer des résultats structurés, tandis que le service prend en charge l'authentification, les reprises et la normalisation des résultats.
Valeur métier
- Les workflows de données deviennent des services appelables et observables
- Suivi de statut cohérent et contrats de résultat pour tous les consommateurs
- Les agents IA et les applications utilisent la même intégration contrôlée
Technologies
- Python
- FastAPI
- Databricks REST API
- Jobs / Workflows
- PySpark
- Delta Lake
- MLflow
- Azure
- PostgreSQL
Rôles concernés
- Databricks Engineer
- Python Backend Engineer
- Data Engineer
Étape suivante
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