Databricks Intelligence

Databricks Intelligence は、Databricks のコストと使用状況を特定・追跡し、コスト最適化の方法とタイミングの判断、パフォーマンス監視などに役立ちます。

必要な権限

Databricks Intelligence にアクセスするには、DoiT アカウントに Cloud Analytics User permission が必要です。

Databricks Intelligence ダッシュボード

Databricks Intelligence ダッシュボードは、Databricks の支出と使用状況のさまざまな側面を強調表示する、いくつかのプリセットレポートウィジェットで構成されています。Databricks のデータが DoiT コンソールにインポートされると自動的に反映されます。詳しくは、Connect Databricks を参照してください。

Databricks Intelligence ダッシュボードにアクセスするには、上部ナビゲーションのメガメニューから ダッシュボード を選択し、Databricks Intelligence を選択してください。

注意

ダッシュボード上の各ウィジェットは個別に更新されます。詳細は、Refresh report data を参照してください。

レポート全文を開く ことでレポート設定を確認するか、既定のレポートをカスタマイズ して独自のレポートを作成できます。

総支出の履歴

過去6か月の毎月の Databricks 総支出を表示します。これはトレンドの把握に有用で、消費の増加・減少・スパイクを素早く特定できます。

レポート設定:

• メトリック: Cost
• 時間範囲: 過去6か月（現在を含む）
• 時間間隔: 月
• フィルター:
  • プロバイダー が databricks
• グループ化:
  • 請求アカウント
  • プロジェクト・アカウント名

DBU 使用量

過去6か月の毎月の合計 DBU 使用量を表示します。これはワークロード実行中に消費された処理能力の把握に有用で、時間の経過に伴うワークロードの増加・減少・スパイクを可視化します。

レポート設定:

• メトリック: Usage
• 時間範囲: 過去6か月（現在を含む）
• 時間間隔: 月
• フィルター:
  • プロバイダー が databricks
• グループ化:
  • 請求アカウント
  • プロジェクト・アカウント ID

ワークロードタイプ別の毎月のコスト

過去6か月のワークロードタイプ別の毎月の Databricks 支出を表示します。Interactive・Jobs・SQL warehouses などの異なる DBU レートにわたる消費トレンドを明らかにし、どのアクティビティがコストを牽引しているかを特定できます。これにより、ワークロードの最適化や実利用に合わせたリソース配分が可能になります。

レポート設定:

• メトリック: Cost
• 時間範囲: 過去6か月（現在を含む）
• 時間間隔: 月
• フィルター:
  • プロバイダー が databricks
• グループ化:
  • システムラベル: databricks/usage-type

ジョブ別の日次コスト

過去 30 日間の上位 100 件の Databricks ジョブの日次コストを表示します。きめ細かなコスト最適化や運用効率の把握に有用です。高コストのジョブの特定、日次コストのスパイクやアノマリーの検出、特定の自動化ワークロードへの支出のアトリビューションが可能です。

レポート設定:

• メトリック: Cost
• 時間範囲: 過去 30 日間（現在を含む）
• 時間間隔: 日
• フィルター:
  • プロバイダー が databricks
• グループ化:
  • システムラベル: usage_metadata/job_name

クラスタ別の日次コスト

過去 30 日間の上位 100 件の Databricks クラスタの日次コストを表示します。コンピュートリソースの最適化や支出管理に有用です。高コストまたは非効率なクラスタの特定や、個々のクラスタが全体の請求にどのように寄与しているかの把握に役立ちます。

レポート設定:

• メトリック: Cost
• 時間範囲: 過去 30 日間（現在を含む）
• 時間間隔: 日
• フィルター:
  • プロバイダー が databricks
• グループ化:
  • システムラベル: databricks/cluster_name

クラスタの利用率

過去 3 日間の上位 100 件の Databricks クラスタの日次利用率を表示します。このレポートは即時の運用インサイトとパフォーマンスを提供します。直近のリソースボトルネックの特定、予期しないワークロードスパイクの検出、クラスタのスケーリングやジョブのスケジューリングに関する迅速な意思決定に役立ちます。

レポート設定:

• メトリック: Cluster CPU Utilization
• 時間範囲: 過去 3 日間
• 時間間隔: 日
• フィルター:
  • プロバイダー が databricks
• グループ化:
  • システムラベル: databricks/cluster_name