Databricks Runtime 6.4 以降を実行しているクラスターの場合、プレミアム プランの汎用クラスターによって最適化された自動スケーリングが使用されます。 最適化された自動スケーリング:
最小値から最大値まで 2 ステップでスケールアップします。
クラスターがアイドル状態でなくても、シャッフル ファイルの状態を確認することでスケールダウンできます。
現在のノードの割合に基づいてスケールダウンします。
ジョブ クラスターでは、クラスターが過去 40 秒間で十分に活用されていない場合、スケールダウンします。
汎用クラスターでは、クラスターが過去 150 秒間で十分に活用されていない場合、スケールダウンします。
dark.databricks.aggressiveWindowDownS Spark 構成プロパティは、クラスターがダウンスケーリングの決定を行う頻度を秒単位で指定します。値を増やすと、クラスターのスケールダウンが遅くなります。最大値は 600 です。
注: 標準の自動スケーリング
8 つのノードを追加することから始めます。その後、指数関数的にスケールアップしますが、最大値に達するまでに多くの手順が必要となる場合があります。最初のステップをカスタマイズするには、spark.databricks.autoscaling.standardFirstStepUp Spark 構成プロパティを設定します。
クラスターが完全にアイドル状態で、過去 10 分間十分に使用されていない場合にのみスケールダウンします。
1 ノードから始めて、指数関数的にスケールダウンします。
参照：
https://docs.databricks.com/clusters/configure.html

タンブリング ウィンドウは、一連の固定サイズの重複しない連続した時間間隔です。次の図は、一連のイベントを含むストリームと、それらが 10 秒のタンブリング ウィンドウにどのようにマッピングされるかを示しています。

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/stream-analytics-query/tumble-window-azure-stream-analytics

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/security/workspaces-encryption
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/key-vault/general/logging

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-authentication

説明
自動生成されるテキスト説明

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/dynamic-data-masking-overview