Databricks Intelligence

Databricks Intelligence は、Databricks のコストと使用状況を特定・追跡し、いつどのようにコストを最適化するか、パフォーマンスを監視するかなどの意思決定を行うのに役立ちます。

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 データがコンソールにインポートされると自動的にデータが反映されます。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 Dashboards 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、それぞれ独立して更新されます。詳しくは、Refresh report data を参照してください。

Open full report してレポート設定を確認することも、customize the preset report して独自のレポートを作成することもできます。

Total spend history

過去 6 か月間の Databricks の月次総支出を表示します。これにより、時間の経過に伴う増加・減少・突発的な消費の傾向を素早く把握できます。

レポート設定:

• Metric: Cost
• Time Range: Last 6 months w. current
• Time Interval: Month
• Filters:
  • Provider equals databricks
• Group by:
  • Billing Account
  • Project/Account name

DBU usage

過去 6 か月間の月次 DBU 使用量の合計を表示します。これは、ワークロードの実行中に消費された処理能力を把握するのに役立ち、時間の経過とともにワークロードの増加・減少・スパイクを明らかにします。

レポート設定:

• Metric: Usage
• Time Range: Last 6 months w. current
• Time Interval: Month
• Filters:
  • Provider equals databricks
• Group by:
  • Billing Account
  • Project/Account ID

Monthly cost by workload type

過去 6 か月間の Databricks の月次支出をワークロードタイプ別に表示します。これにより、Interactive・Jobs・SQL warehouses など、異なる DBU レート間での消費傾向が明らかになり、どのアクティビティがコストを押し上げているかを特定できます。ワークロードの最適化や、実際の利用状況に応じたリソースの割り当てに役立ちます。

レポート設定:

• Metric: Cost
• Time Range: Last 6 months w. current
• Time Interval: Month
• Filters:
  • Provider equals databricks
• Group by:
  • System label: databricks/usage-type

Daily cost by job

過去 30 日間の、上位 100 個の Databricks ジョブの 1 日あたりのコストを表示します。これは、きめ細かなコスト最適化や運用効率の把握に役立ちます。最もコストの高いジョブを特定し、日次のコストスパイクやアノマリーを検出し、特定の自動化ワークロードに支出をひも付けることができます。

レポート設定:

• Metric: Cost
• Time Range: Last 30 days w. current
• Time Interval: Day
• Filters:
  • Provider equals databricks
• Group by:
  • System label: usage_metadata/job_name

Daily cost by cluster

過去 30 日間の、上位 100 個の Databricks クラスタの 1 日あたりのコストを表示します。これは、コンピュートリソースの最適化や支出管理に役立ちます。このレポートにより、コストの高い、または非効率なクラスタを特定し、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を理解できます。

レポート設定:

• Metric: Cost
• Time Range: Last 30 days w. current
• Time Interval: Day
• Filters:
  • Provider equals databricks
• Group by:
  • System label: databricks/cluster_name

Cluster utilization

過去 3 日間の、上位 100 個の Databricks クラスタの日次利用率を表示します。このレポートは直近の運用状況とパフォーマンスに関するインサイトを提供します。リソースボトルネックを素早く特定し、予期しないワークロードスパイクを検出し、クラスタのスケーリングやジョブスケジューリングに関する俊敏な意思決定を行うことができます。

レポート設定:

• Metric: Cluster CPU Utilization
• Time Range: Last 3 days
• Time Interval: Day
• Filters:
  • Provider equals databricks
• Group by:
  • System label: databricks/cluster_name