Databricksの課金体系

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©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

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©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

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©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

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©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。

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©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

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©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