Databricks Intelligence

Databricks Intelligence は、Databricks のコストおよび使用状況を特定・追跡し、コスト最適化の実施タイミングや方法の判断、パフォーマンスの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（クラウド分析）ユーザー権限が必要です。

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バーから Dashboard を選択し、Data & AI の下にある Databricks Intelligence を選択します。

注意

ダッシュボード上のウィジェットは互いに独立して更新されます。詳細は、Refresh report data を参照してください。

Open full report でレポートの設定を確認するか、customize the preset report でプリセット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

直近 6 か月間の毎月の Databricks 総支出を表示します。時間の経過に伴う傾向を把握し、消費の増加・減少・スパイクを素早く特定するのに役立ちます。

レポート設定:

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

DBU 使用量

直近 6 か月間の毎月の総 DBU 使用量を表示します。実行中のワークロードで消費された処理能力を把握し、時間の経過に伴うワークロードの増加・減少・スパイクを可視化するのに役立ちます。

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

ワークロードタイプ別の月次コスト

直近 6 か月間のワークロードタイプ別の Databricks 月次支出を表示します。異なる DBU レート（Interactive・Jobs・SQL warehouses など）にわたる消費の傾向を明らかにし、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際の使用状況に合わせたリソース配分に役立ちます。

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

ジョブ別の日次コスト

直近 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。コスト最適化や運用効率をより細かな粒度で把握するのに役立ちます。最もコストが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への支出をアトリビューションできます。

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

クラスタ別の日次コスト

直近 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役立ちます。このレポートにより、コストが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把握できます。

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

クラスタの利用率

直近 3 日間の上位 100 件の Databricks クラスタの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やパフォーマンスを提供します。最近の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のスパイクを検出し、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迅速な判断に役立ちます。

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