Databricksの課金体系

Databricksの課金体系(DBU)について説明します。

Transcript

1. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved Databricks DBU 1
2. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved Databricks - プラットフォーム製品とコンピュート Databricks製品 クラウド コンピュート • Databricksプラットフォー ム製品を起動する際、お客 様のクラウド アカウント内に コンピュートのインフラを配 備します。 • クラウドコンピュートのコス トはDatabricksのコストと は別であり Databricksの 価格*の 要素ではありません pricing* (サーバレス製品 は除く) * サーバレスのDBUにおいては、クラウドコンピュートはDatabricksのアカウントに存在し、このコストをお客様に請求します。 Databricks サーバレス 製品 Databricksアカウント クラウドコンピュート 非サーバレス サーバレス
3. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved DBUとは？ ▪ Databrick Unit (DBU)は処理能力に対して正規化された単位です ▪ Databricks製品のほとんどがDBUで課金されます ▪ Databricksの消費量/使用量を計測するためにDBUを使用しています ▪ 消費されるDBUの数は、使用された計算リソースによって決定されます ▪ $DBU/hourは特定の製品の時間あたりの価格です 注意事項: よりパワフルなクラウドコンピュートほど、 時間あたりのDBUが増加します
4. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved Databricks Unit (DBU)は時間あたりの処理能力の単位であり、秒単位で課金されます ▪ Databricksクラスターの起動で課金 ▪ アイドル状態のプールインスタンスではDBU課金されません (AzureのVMコストは発生します) ドライバー DS3_v2 ワーカー DS3_v2 ワーカー DS3_v2 ワーカー DS3_v2 2時間 4ノード (1ドライバー + 3ワーカー) x 2時間 = 8 DBU 合計コスト = 8 DBUのコスト + DS3_v2の8 インスタンス時間のAzureコスト Azure Databricksのコスト - DBU
5. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 課金モデル • 使用量に応じてスケールする課金モデルに基づく柔軟な消費が可能に。 • Databricks Unit (DBU)を消費するクラスターやSQLウェアハウスを用いる際に コストが発生します。 • DBUあたりの金額はワークスペースの課金プラン(スタンダートやプレミアム)とコン ピュートの選択肢(インタラクティブ、ジョブ、SQLウェアハウスなど)に 依存します。 • 他のAzureサービスと一緒に請求されます。 • コンピュートのインスタンスが実行されていない際にはDBUは課金されません。
6. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved DLT Compute - Photon Delta Lakeで高信頼、運用可 能、テスト可能なデータ処理 パイプラインを構築 するために宣言型ツールを 活用 ディープダイブ: プラットフォーム製品ファミリー Jobs Compute 大規模にデータレイクを 構築し、データを管理するため のデータエンジニア リングパイプラインを実行 Jobs Compute - Photon 最適なワークロード パフォーマンスのために DatabricksのPhotonエンジン を用いたデータエンジニアリン グパイプラインの実行 All-purpose Compute ワンストップショップ体験でイ ンタラクティブな データサイエンス、機械 学習ワークロードを実行 DLT Compute Delta Lakeに高品質な データを提供する高信頼の データエンジニアリング パイプラインの構築と管理 SQL Compute データレイクから タイムリーに洞察を得るため に、BIレポート、分析、 可視化のためにSQLクエリーを 実行 All-purpose Compute - Photon 最適なワークロード パフォーマンスのために DatabricksのPhoton エンジンを用いたデータサイ エンスや機械学習ワーク ロードの実行 Serverless SQL Compute 最適なレーテンシーと 使用率のためにDatabricksの サーバレス環境でSQL クエリーを実行
7. ©2022 Databricks Inc. — All rights reserved TCOブレークダウンの例 $1.00 $DBU $3.00 VM $1.45 $DBU $1.50 VM TCO $4.00 TCO $2.95 Spark Databricks 最適化 • Databricksの最適化Sparkはクエリーを迅速に 完了するため、計算資源の消費が抑えられます • ジョブあたりのTCOを低減します • 2倍高速であることは、インフラストラクチャのコスト が半分になることを意味します • この例では、クラウドインフラストラクチャの節約に よって、TCOを26%削減できる可能性があります 26%のTCO削減
8. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved ワークロードに基づくサイジング 最小 ピーク ピークに基づく オンプレミスアプローチ 平均 実際のワークロード クラウドの推定値 コスト削減の機会 クラウドスケールの最小 クラウドスケールの最大