はじめに
GLB事業部Lakehouse部 陳（チェン）です。 現地でのData + AI SUMMIT2023（DAIS）に参加した金丸の報告をもとに、「Databricks Cost Management: Tips and Tools to Stay Under Budget（Databricksコスト管理：予算内にとどまるためのヒントとツール）」というセッションの概要をご紹介します。
本セッションはDatabricks社のThorsten Jacobs (Sr. Solutions Architect)とGreg Kroleski (Product Managments)によるものでした。Databricksのコスト管理について、予算内に収めるためのヒントやツールについてわかりやすくまとめました。
予算内に収めるためのコスト管理のヒント
Databricksを利用する際には、コスト管理が重要な要素となります。予算内に収めるためには、以下のヒントが役立ちます。
- ワークロードの最適化: ワークロードを最適化することで、リソースの使用効率を向上させ、コストを削減可能
- クラスターの適切なサイズ選択: クラスターのサイズを適切に選択することで、リソースの無駄遣いを防ぎ、コストを抑えることが可能
- 自動スケーリングの活用: Databricksの自動スケーリング機能を活用することで、リソースの使用量に応じてクラスターのサイズを自動的に調整し、コストを最適化可能
- スポットインスタンスの利用: スポットインスタンスを利用することで、コストを大幅に削減することが可能
- リソースの監視と分析: Databricksのリソースを監視し、分析することで、コストの見える化ができ、適切なコスト管理が可能
クラスターとコスト管理の理解が重要
Databricksのコスト管理において、まず理解すべきはクラスターとコスト管理の関係です。クラスターは、データ処理のために使用されるコンピューティングリソースの集合であり、Databricksのコストの大部分を占めています。したがって、クラスターの適切な管理がコスト削減に繋がります。
GPUコストの内訳とシステムテーブルを利用したコスト分析方法
Databricksのコストのうち、特にGPUコストは高額になりがちです。GPUコストの内訳を理解し、システムテーブルを利用してコスト分析を行うことで、無駄なコストを削減することができます。システムテーブルを利用することで、以下の情報を取得できます。
- クラスターの使用状況
- クラスターの起動・停止履歴
- クラスターのコスト
これらの情報をもとに、クラスターの使用状況を最適化し、コスト削減に繋げることができます。
SQLクエリを使用して、コストチャートを作成し、トレンドや使用状況を把握する方法
Databricksでは、SQLクエリを使用してコストチャートを作成することができます。コストチャートを作成することで、以下の情報を視覚的に把握することができます。
- コストのトレンド
- クラスターの使用状況
- リソースの消費状況
これらの情報をもとに、コスト削減のための施策を立てることができます。例えば、クラスターの使用状況が低い時間帯にクラスターを停止することで、コストを削減することができます。
まとめ
Databricksのコスト管理について、予算内に収めるためのヒントやツールを提供する講演を視聴しました。クラスターとコスト管理の理解が重要であることや、GPUコストの内訳やシステムテーブルを利用したコスト分析方法、SQLクエリを使用してコストチャートを作成し、トレンドや使用状況を把握する方法など、さまざまな情報を学ぶことができました。これらの情報を活用して、Databricksのコストを効果的に管理し、予算内に収めることができます。
おわりに
本記事は以上となります。 DAIS2023は終了しましたが、期間中に紹介すべきセッションに関する記事を以下の特設サイトに順次上げていきますので、見ていただけると幸いです。
