Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Databricksの課金体系
Search
Databricks Japan
May 12, 2024
Technology
0
1k
Databricksの課金体系
Databricksの課金体系(DBU)について説明します。
Databricks Japan
May 12, 2024
Tweet
Share
More Decks by Databricks Japan
See All by Databricks Japan
[2025年10月版] Databricks Data + AI Boot Camp
databricksjapan
0
7
Microsoft Tech Brief 【2025年10月最新版!】 Fabric & Databricks が導く "未来型 AI Agentic Analytics" の最新アップデートを徹底解説!
databricksjapan
0
190
動画データのポテンシャルを引き出す! Databricks と AI活用への奮闘記(現在進行形)
databricksjapan
0
190
RedshiftからDatabricksに引っ越してみたら、 想像以上に良かった話
databricksjapan
0
170
Azure SynapseからAzure Databricksへ 移行してわかった新時代のコスト問題!?
databricksjapan
0
180
Databricks連携で実現する DWHモダナイゼーション
databricksjapan
0
160
[2025年7月版] AI/BI 最新機能アップデート / AIBI update on July
databricksjapan
0
180
AIもデータも、もっと身近に。Databricksで広がる金融業界の可能性 / FDUA-Study
databricksjapan
0
250
OTFSG勉強会 / Introduction to the History of Delta Lake + Iceberg
databricksjapan
0
270
Other Decks in Technology
See All in Technology
AWSでAgentic AIを開発するための前提知識の整理
nasuvitz
2
180
incident_commander_demaecan__1_.pdf
demaecan
0
160
Introdução a Service Mesh usando o Istio
aeciopires
0
190
コンテキストエンジニアリング入門〜AI Coding Agent作りで学ぶ文脈設計〜
kworkdev
PRO
3
1.6k
今この時代に技術とどう向き合うべきか
gree_tech
PRO
2
2k
難しいセキュリティ用語をわかりやすくしてみた
yuta3110
0
250
Node.js 2025: What's new and what's next
ruyadorno
0
400
Introduction to Sansan, inc / Sansan Global Development Center, Inc.
sansan33
PRO
0
2.8k
Performance Insights 廃止から Database Insights 利用へ/transition-from-performance-insights-to-database-insights
emiki
0
300
生成AI時代のセキュアコーディングとDevSecOps
yuriemori
0
120
Introduction to Sansan for Engineers / エンジニア向け会社紹介
sansan33
PRO
5
43k
20251010_HCCJP_AdaptiveCloudUpdates
sdosamut
0
140
Featured
See All Featured
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
269
13k
Balancing Empowerment & Direction
lara
5
690
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
697
190k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
135
9.6k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
40
2.1k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
56
14k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
248
1.3M
Unsuck your backbone
ammeep
671
58k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
140
7.1k
Building Applications with DynamoDB
mza
96
6.7k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
285
14k
Transcript
©2024 Databricks Inc. — All rights reserved Databricks DBU 1
©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
©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
©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
©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。
©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
©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
©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