Fabric RuntimeはApache SparkをベースにしたAzure統合プラットフォームです。 データ エンジニアリングワークフローとデータ サイエンス ワークフローの実行と管理を容易にします。 独自のリソースとオープンソース リソースの両方から重要な要素を合成し、包括的なソリューションを提供します。 簡潔にするために、Apache Sparkによって駆動されるFabric Runtimeを単にFabric Runtimeと呼びます。
Note
この記事では、Apache Sparkランタイムのライフサイクルについて解説します。 Pythonノートブックのカーネルは扱っておらず、カーネルは別のライフサイクルを辿ります。 Pythonノートブックのカーネルライフサイクルについては、PythonノートブックのランタイムおよびFabricのカーネルライフサイクルを参照してください。
リリースのテンポ
Apache Sparkは通常、6〜9ヶ月ごとにマイナーバージョンをリリースします。 Fabric Sparkチームは、新しいランタイムバージョンを迅速に提供しつつ、最高品質、統合、継続的なサポートを確保することにコミットしています。 各バージョンは約 110 個のコンポーネントで構成されています。 ランタイムがApache Sparkを超えて拡大するにつれ、チームはAzureエコシステム内でのシームレスな統合を確保しています。
卓越性へのコミットメントのもと、チームは新しいプレビューランタイムリリースに慎重に取り組みます。 彼らは約3か月後の実験的なプレビューを目標としていますが、最終的にはケースバイケースでスケジュールを決定します。 このアプローチは、Java、Scala、Python、R、Delta Lakeなど、各Sparkバージョンの重要なコンポーネントを評価することを含みます。 徹底的な評価の後、チームはランタイムの利用可能状況と各段階での進行状況を詳細にまとめたタイムラインを作成します。 全体として、Apache SparkのFabricランタイムの標準ライフサイクルパスを確立することが目標です。
ヒント
運用環境のワークロードには常に最新の GA ランタイム バージョン (現在はランタイム 1.3) を使用します。
以下の表は、サポートされているAzure Synapseランタイムリリースのランタイム名とリリース日を示しています。
| ランタイム名 | リリース段階 | サポート終了日 |
|---|---|---|
| Apache Spark 4.1 に基づくランタイム 2.0 | パブリック プレビュー | 該当なし |
| Apache Spark 3.5 に基づたRuntime 1.3 | GA | 2026 年 9 月 30 日** |
** ランタイム1.3は2026年10月1日に6か月間の長期サポート(LTS)に入り、2027年3月までサポートを延長します。
この図は、実験用パブリック プレビューから廃止と削除までのランタイム バージョンのライフサイクルの概要を示しています。
| 段階 | 説明 | 標準的なライフサイクル |
|---|---|---|
| 実験的なパブリック プレビュー | 試験段階のパブリック プレビュー フェーズでは、新規ランタイム バージョンの最初のリリースをマークします。 このフェーズでは、ドキュメントに記載されている制限事項があるにもかかわらず、最新バージョンの Apache Spark と Delta Lake を試し、フィードバックを提供するようユーザーに求められます。 Microsoft Azure プレビューの条件が適用されます。 プレビューの利用規約をご覧ください。 | 2～3か月* |
| パブリック プレビュー | さらなる改良と制限の軽減が進めば、実行時間はプレビュー段階に進みます。 Microsoft Azure プレビューの条件が適用されます。 プレビューの利用規約をご覧ください。 | 3 か月* |
| 一般提供 (GA) | ランタイム バージョンが一般提供 (GA) の条件を満たすと、一般にリリースされ、運用環境のワークロードに適しています。 このステージに到達するには、ランタイムは、パフォーマンス、プラットフォームとの統合、信頼性評価、およびユーザーのニーズを満たす能力の観点から、厳しい要件を満たす必要があります。 | 24 か月 |
| 長期サポート (LTS) | 一般公開(GA)リリース後、Sparkバージョンの特定の要件に応じて、ランタイムは Long-Term サポート(LTS)段階に移行することがあります。 このLTSフェーズが発表されることがあり、その際に顧客向けの想定サポート期間が示されます。通常、これはフルサポート期間がさらに1年追加されることを意味します。 | 12 か月* |
| 発表されたサポート終了日 | ランタイムがサポート終了後は、それ以上の更新やサポートを受け取りません。 通常、ランタイムの廃止が通知されるのは、6 か月前です。 このサポート終了日は、特定のテーブルを更新してサポート終了日を記録することで文書化されます。このサポート終了日はサポートの中止を示します。 | 廃止日の 6 か月前 |
| サポート終了日です。 ランタイムのサポート対象外と非推奨 | 以前に発表されたサポート終了日が到着すると、ランタイムは公式にサポートされません。 この変更はアップデートやバグ修正を受けていないことを意味し、チームは公式のサポートを提供していません。 システムはすべてのサポートチケットを自動的に解決します。 サポートされていないランタイムを使う場合は自己責任です。 ランタイムはFabricのワークスペース設定やEnvironment項目から削除され、ワークスペースレベルでの使用が不可能になります。 さらに、ランタイムは環境から削除され、そのランタイムバージョン用に新しい環境を作成するオプションはありません。 既存の環境で実行されている既存のSparkジョブは実行できません。 | 該当なし |
| 削除されたランタイム | ランタイムがサポートされていないフェーズに達すると、このランタイムを使用するすべての環境が削除されます。 このランタイムに関連付けられているバックエンド関連のコンポーネントもすべて削除されます。 | サポート終了日から数日後 |
* 各ステージでの予想される実行時間です。 これらのタイムラインは例として提供され、さまざまな要因によって異なる場合があります。 ライフサイクルのタイムラインは、Microsoft の裁量により変更される場合があります。
バージョン管理
ランタイム バージョンの番号付けはセマンティック バージョン管理と密接に関連していますが、従っているアプローチは少し異なります。 ランタイムのメジャー バージョンは Apache Spark のメジャー バージョンに対応しています。 そのため、Runtime 1 は Spark バージョン 3 に対応しています。 同様に、ランタイム 2 は Spark 4.1 に合わせて調整されます。 現在のランタイム間では、異なるライブラリの追加や削除など、変更が行われる可能性があることに注意が必要です。 さらに、Microsoft のプラットフォームには、ユーザーが任意のライブラリをインストールできるライブラリ管理機能が用意されています。