Databricks のコスト最適化

コスト最適化 の柱は、Databricks上で与えられた予算内で最大の価値を提供するために役立ちます。コスト効率は、ビジネス目標と投資収益率によって左右され、その原則は、ビジネス目標の達成と費用の正当化の両方に役立ちます。

コスト最適化の原則

1. 最適なリソースを選択する

   ビジネス目標に合致し、ワークロードのパフォーマンスを処理できる適切なリソースを選択します。 新しいワークロードをオンボードするときは、さまざまなデプロイ オプションを検討し、コスト パフォーマンス比が最も高いものを選択します。

2. リソースを動的に割り当てる

   パフォーマンス要件に合わせてリソースを動的に割り当てて解放します。 未使用または十分に活用されていないリソースを特定し、それらを再構成、統合、またはオフにします。

3. コストの監視と管理

   ワークロードのコストは、消費されるリソースの量と、それらのリソースに対して課金される料金によって異なります。 これらのワークロードのコストを理解するには、関連するリソースごとにワークロードを監視します。 これにより、消費とコストを制御するためのベースラインが提供されます。

   さらに、Databricks を使用すると、ワークロードの使用状況とコストを正確に特定することが容易になります。これにより、個々のワークロードの所有者にコストを透過的に割り当てることができます。これにより、投資収益率を測定し、必要に応じてリソースを最適化してコストを削減できます。

4. 費用対効果の高いワークロードを設計します

   Databricksの主な利点は、動的にスケーリングできることです。まず、使用状況とパフォーマンスメトリクスを分析して、インスタンスの初期数を決定します。自動スケーリングを使用すると、変動の大きいワークロードにはより小さいインスタンスを選択するか、必要なパフォーマンスレベルを達成するためにスケールアップではなくスケールアウトすることで、追加コストを削減できます。

次へ: コスト最適化のおすすめの方法

「コスト最適化のベスト プラクティス」を参照してください。