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
960
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
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
130
OTFSG勉強会 / Introduction to the History of Delta Lake + Iceberg
databricksjapan
0
180
[2025年5月版] Azure Databricks最新機能アップデート / 202505 Azure Databricks Latest Updates
databricksjapan
0
220
DatabricksとPower BIの連携メリット / Databricks PowerBI Integration Merits
databricksjapan
1
240
[2025年4月版] Databricks Academy ラボ環境 利用開始手順 / Databricks Academy Labs Onboarding
databricksjapan
2
460
Lakeflow Connectのご紹介
databricksjapan
1
270
MLflowの現在と未来 / MLflow Present and Future
databricksjapan
1
740
Iceberg Meetup Japan #1 : Iceberg and Databricks
databricksjapan
0
880
JEDAI Meetup! Databricks AI/BI概要
databricksjapan
0
670
Other Decks in Technology
See All in Technology
robocopy の怖い話/scary-story-about-robocopy
emiki
0
400
ML Pipelineの開発と運用を OpenTelemetryで繋ぐ @ OpenTelemetry Meetup 2025-07
getty708
0
320
人と生成AIの協調意思決定/Co‑decision making by people and generative AI
moriyuya
0
140
CSPヘッダー導入で実現するWebサイトの多層防御:今すぐ試せる設定例と運用知見
llamakko
1
260
なぜAI時代に 「イベント」を中心に考えるのか? / Why focus on "events" in the age of AI?
ytake
2
800
Vision Language Modelと自動運転AIの最前線_20250730
yuyamaguchi
1
430
P2P ではじめる WebRTC のつまづきどころ
tnoho
1
270
東京海上日動におけるセキュアな開発プロセスの取り組み
miyabit
0
200
Bliki (ja), and the Cathedral, and the Bazaar
koic
8
1.5k
AI人生苦節10年で会得したAIがやること_人間がやること.pdf
shibuiwilliam
1
210
株式会社島津製作所_研究開発(集団協業と知的生産)の現場を支える、OSS知識基盤システムの導入
akahane92
1
1.3k
Recoil脱却の現状と挑戦
kirik
3
460
Featured
See All Featured
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
25
1.8k
Navigating Team Friction
lara
187
15k
Building Applications with DynamoDB
mza
95
6.5k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.7k
Embracing the Ebb and Flow
colly
86
4.8k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.8k
Visualization
eitanlees
146
16k
How GitHub (no longer) Works
holman
314
140k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
667
120k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
54
11k
A better future with KSS
kneath
238
17k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
51
8.6k
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