Ihr Datenteam erstellt fantastische Dashboards, alle sind begeistert, doch dann meldet sich das Finanzteam mit der monatlichen Rechnung von 5.000 $. Kommt Ihnen das bekannt vor? Wenn ja, sind Sie damit definitiv nicht allein. Databricks ist eine fantastische Plattform für Datenanalyse und KI, aber seien wir ehrlich, die Preisgestaltung kann verwirrend sein und zu einem ernsthaften Preisschock führen, wenn man nicht aufpasst.
Dieser Leitfaden soll die Verwirrung um die Databricks-Preise auflösen. Wir erklären Ihnen, wie alles funktioniert, was eine „DBU“ eigentlich ist, welche versteckten Kosten es zu beachten gilt und welche praktischen Maßnahmen Sie ergreifen können, um Ihre Ausgaben unter Kontrolle zu bringen.
Was ist Databricks?
Bevor wir uns den Zahlen widmen, hier eine kurze Zusammenfassung, was Databricks ist. Stellen Sie es sich als einen All-in-One-Arbeitsbereich für Daten vor, der die Konzepte eines Data Warehouse und eines Data Lake zu etwas verbindet, das sie als „Lakehouse“ bezeichnen.
Im Grunde bietet es Dateningenieuren, Data Scientists und Analysten einen einzigen Ort, an dem sie gemeinsam an allem arbeiten können – von der aufwendigen Datenverarbeitung (ETL) bis hin zur Erstellung und zum Training von Machine-Learning-Modellen. Es ist ein Cloud-Dienst, der auf dem von Ihnen bereits genutzten Cloud-Anbieter aufbaut: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure oder Google Cloud Platform (GCP).
Wie funktioniert die Preisgestaltung von Databricks? Die DBU verstehen lernen
Der Kern der Preisgestaltung von Databricks ist die Databricks Unit (DBU). Eine DBU ist einfach eine Einheit für Rechenleistung, und Sie werden für die Anzahl der genutzten DBUs sekundengenau abgerechnet.
Wenn Sie Databricks nutzen, bezahlen Sie für:
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Databricks selbst: Sie bezahlen Databricks für die DBUs, die Ihre Compute-Cluster verbrauchen. Der Preis einer DBU variiert je nachdem, welche Art von Arbeit Sie ausführen und welchen Abonnement-Tarif Sie haben.
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Ihren Cloud-Anbieter (AWS, Azure oder GCP): Sie bezahlen Ihren Cloud-Anbieter auch für die gesamte Hardware, auf der Databricks läuft. Das umfasst virtuelle Maschinen, Speicher und Netzwerk.
Dieses Zwei-Rechnungen-System überrascht viele. Der Preis, den Sie auf der Databricks-Website sehen, gilt nur für deren Software. Ihre tatsächlichen Gesamtkosten werden immer höher sein.
„Gesamtkosten = (Verbrauchte DBUs × DBU-Rate) + Kosten für die Cloud-Infrastruktur“
graph TD; A[Your Total Cost] --> B[Databricks Bill]; A --> C[Cloud Provider Bill]; B --> D[DBUs Consumed x DBU Rate]; C --> E[Virtual Machines]; C --> F[Storage]; C --> G[Networking];
Die Schlüsselfaktoren, die Ihre Databricks-Preise beeinflussen
Ihre endgültige Rechnung hängt von einigen Schlüsselvariablen ab. Diese zu verstehen, ist der erste Schritt zur Kostenkontrolle.
Einfluss des Cloud-Anbieters
Die DBU-Raten unterscheiden sich geringfügig, je nachdem, ob Sie Databricks auf AWS, Azure oder GCP ausführen. Sie liegen oft sehr nahe beieinander, aber es ist erwähnenswert, dass Azure Databricks ein Erstanbieter-Dienst von Microsoft ist. Dies kann eine bessere Integration mit anderen Azure-Tools bedeuten, manchmal aber zu einem etwas höheren Preis. AWS und GCP sind in ihrer Preisgestaltung im Allgemeinen sehr wettbewerbsfähig.
Stufen: Standard, Premium und Enterprise
Databricks bietet verschiedene Abonnement-Stufen, die Ihnen Zugang zu mehr Funktionen geben.
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Standard: Der Basistarif. Er wird auf Azure ausgemustert, daher sieht man ihn bei neuen Setups nicht mehr so oft.
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Premium: Dies ist die beliebteste Stufe. Sie fügt nützliche Funktionen wie rollenbasierte Zugriffskontrollen und Audit-Protokolle hinzu.
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Enterprise: Diese Stufe bietet zusätzliche Sicherheits- und Compliance-Funktionen, die in stark regulierten Branchen erforderlich sind.
Wie Sie vielleicht vermuten, steigt die DBU-Rate für Ihre Arbeit, je höher Sie in den Stufen aufsteigen.
Compute-Typ: Der größte Einfluss auf Ihre Rechnung
Dieser Punkt ist der, der die meisten Leute wirklich betrifft. Databricks bietet verschiedene Arten von „Compute“ für unterschiedliche Aufgaben an, und ihre Preise liegen Welten auseinander.
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Jobs Compute: Dies ist für Ihre automatisierten, geplanten Aufgaben, wie ETL-Pipelines. Diese Cluster werden für einen bestimmten Job hochgefahren und heruntergefahren, wenn er beendet ist. Es ist bei weitem die kostengünstigste Option.
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All-Purpose Compute: Dies ist für interaktive Arbeiten, wie wenn Ihr Team Daten in Notebooks untersucht. Diese Cluster können gemeinsam genutzt werden und bleiben so lange eingeschaltet, bis sie jemand manuell ausschaltet. Diese Option ist viel, viel teurer.
Um es ins rechte Licht zu rücken: Die Ausführung desselben Codes auf einem All-Purpose-Cluster kann in DBUs 3- bis 4-mal mehr kosten als die Ausführung als automatisierter Job auf einem Jobs-Cluster.
| Compute-Typ | Ideal für | Relative Kosten |
|---|---|---|
| Jobs Compute | Automatisierte ETL, geplante Berichte | $ |
| All-Purpose Compute | Interaktive Analyse, Datenexploration | $$$ |
Azure Databricks-Preise: Eine vollständige Aufschlüsselung
Um dies etwas greifbarer zu machen, werfen wir einen Blick auf die Preise für Azure Databricks. Die Zahlen ändern sich von Cloud zu Cloud ein wenig, aber das allgemeine Prinzip ist überall dasselbe.
Pay-as-you-go-DBU-Raten nach Workload
Hier sind einige Beispiel-Pay-as-you-go-Raten für den beliebten Premium-Tarif auf Azure. Beachten Sie den enormen Preisunterschied zwischen Jobs Compute und All-Purpose Compute.
| Workload | DBU-Rate im Premium-Tarif |
|---|---|
| Jobs Compute | 0,30 $/DBU-Stunde |
| All-Purpose Compute | 0,55 $/DBU-Stunde |
| SQL Compute | 0,22 $/DBU-Stunde |
| SQL Pro Compute | 0,55 $/DBU-Stunde |
| Serverless SQL | 0,70 $/DBU-Stunde |
Hinweis: Die Preise dienen nur als Referenz und können je nach Region variieren. Serverless SQL beinhaltet die Kosten für die virtuelle Maschine.
Vergessen Sie nicht die Kosten für virtuelle Maschinen
Zusätzlich zur DBU-Rate müssen Sie für die virtuellen Maschinen Ihres Cloud-Anbieters bezahlen. Dies ist der Teil der Rechnung, der oft übersehen wird.
Zum Beispiel kostet ein „kleiner“ SQL-Compute-Cluster auf Azure 2,64 $ pro Stunde in DBUs. Aber die virtuelle Maschine, auf der er läuft, kostet weitere 3,89 $ pro Stunde. Ihre tatsächlichen stündlichen Kosten für diesen Cluster betragen also 6,53 $. Wenn Sie nur die DBU-Kosten budgetieren, könnten Sie leicht um mehr als das Doppelte daneben liegen.
Rabatte bei Nutzungsverpflichtung
Wenn Ihre Arbeitslast ziemlich konstant ist, können Sie einige nette Rabatte erhalten. Azure bietet Databricks Commit Units (DBCUs) an, die Sie im Voraus für eine Laufzeit von einem oder drei Jahren kaufen können. Diese Pläne können bis zu 37 % Rabatt auf die Pay-as-you-go-DBU-Raten gewähren, erfordern aber eine langfristige finanzielle Verpflichtung.
Häufige Herausforderungen und wie Sie Ihre Ausgaben optimieren
Jetzt, da wir wissen, wie die Abrechnung funktioniert, lassen Sie uns darüber sprechen, warum die Kosten so hoch werden und was Sie dagegen tun können.
Warum die Kosten außer Kontrolle geraten können
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Die Zwei-Rechnungen-Überraschung: Das ist ein Klassiker. Ein Team budgetiert die DBU-Kosten, die es auf der Databricks-Website sieht, und erlebt dann einen Schock, wenn die separate Rechnung für alle VMs und den Speicher von seinem Cloud-Anbieter eintrifft.
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Cluster im Leerlauf: All-Purpose-Cluster laufen gerne den ganzen Tag (und treiben Ihre Rechnung in die Höhe), auch wenn sie niemand nutzt. Sie müssen ihnen sagen, dass sie sich automatisch abschalten sollen.
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Der Schock zwischen Entwicklung und Produktion: Ein Data Scientist könnte Daten mit einem teuren All-Purpose-Cluster untersuchen. Wenn dieser Code produktionsreif ist, sollte er auf einen günstigen Jobs-Cluster verschoben werden. Aber oft wird dieser letzte Schritt vergessen.
Praktische Strategien zur Kostenoptimierung
Die gute Nachricht ist, dass Sie diese Kosten unter Kontrolle bringen können. Hier sind einige der effektivsten Methoden dafür:
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Workloads auf Jobs Compute verlagern: Dies ist der größte Gewinn für die meisten Teams. Wenn eine Aufgabe nach einem Zeitplan läuft und keine Person zur Überwachung benötigt, gehört sie auf Jobs Compute. Allein das kann die DBU-Kosten für diese Aufgabe um über 60 % senken.
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Aggressive Auto-Termination einstellen: Gehen Sie in die Einstellungen all Ihrer interaktiven Cluster und lassen Sie sie nach einer kurzen Zeit der Inaktivität, z. B. 15 oder 30 Minuten, herunterfahren.
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Serverless Compute nutzen: Für Jobs, die unregelmäßig laufen oder große Nutzungsspitzen haben, können Serverless-Optionen günstiger sein, da Sie nicht dafür bezahlen, einen Cluster im Hintergrund im Leerlauf zu halten.
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Spot-Instanzen verwenden: Für Jobs, die nicht geschäftskritisch sind, können Sie Ihre Cluster so einstellen, dass sie Spot-Instanzen (AWS), Spot-VMs (Azure) oder Preemptible VMs (GCP) verwenden. Dies kann Ihnen bis zu 90 % der Kosten für die Cloud-Hardware sparen.
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Passen Sie die Größe Ihrer Cluster an: Geben Sie einem Cluster nicht mehr Leistung, als er benötigt. Beginnen Sie mit der kleinsten Größe, die die Aufgabe erledigt, und lassen Sie die Autoskalierungsfunktion von Databricks nur dann mehr Leistung hinzufügen, wenn es absolut notwendig ist.
Der Wert von vorhersagbaren im Vergleich zu komplexen Preisen
Dieses ganze Databricks-Kostenrätsel wirft einen größeren Punkt in Bezug auf KI-Tools im Allgemeinen auf: Komplizierte Preismodelle machen die Budgetierung wirklich schwierig. Leistungsstarke Plattformen mit nutzungsbasierter Abrechnung sind großartig, aber sie können die Prognose Ihrer monatlichen Ausgaben zu einem Albtraum machen.
Für etwas so Wichtiges wie den Kundensupport benötigen Sie Vorhersehbarkeit. Deshalb wurden Plattformen wie eesel AI mit einem einfachen Flatrate-Modell entwickelt. Anstatt Ihnen jedes gelöste Ticket in Rechnung zu stellen, was bedeutet, dass Ihre Kosten mit steigendem Supportvolumen steigen, bietet eesel AI unkomplizierte monatliche Pläne. So können Sie den Support automatisieren und Ihren Agenten helfen, ohne sich am Ende des Monats über eine überraschende Rechnung Sorgen machen zu müssen.
Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre Databricks-Preise
Es gibt einen Grund, warum Databricks ein führender Anbieter im Bereich Daten und KI ist. Es ist ein unglaublich leistungsstarkes Werkzeug. Aber diese Leistung geht mit einem Preismodell einher, das Sie aktiv verwalten müssen. Indem Sie die DBU, das Zwei-Rechnungen-System und den enormen Kostenunterschied zwischen den Compute-Typen verstehen, können Sie die häufigsten Probleme umgehen.
Beginnen Sie, die besprochenen Optimierungstipps in die Praxis umzusetzen. Verlagern Sie Workloads auf Jobs Compute, aktivieren Sie die automatische Beendigung und stellen Sie sicher, dass Ihre Cluster die richtige Größe haben. Mit diesem Wissen können Sie Ihre Databricks-Rechnung souverän verwalten, ihren Wert für die Führungskräfte Ihres Unternehmens aufzeigen und sich wieder auf das konzentrieren, was wirklich zählt: Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen.
Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre KI-Kosten
Wenn Sie der Meinung sind, dass vorhersagbare, transparente Preise ein Muss für Ihre KI-Tools sind, sehen Sie sich an, wie eesel AI dieselbe Einfachheit in die Automatisierung des Kundensupports bringt. Sie können in Minuten live gehen, nicht erst in Monaten.
Häufig gestellte Fragen
Können Sie erklären, wie das DBU-Modell die Preise von Databricks beeinflusst?
Die DBU (Databricks Unit) ist die zentrale Einheit der Rechenleistung, für die Sie bezahlen. Ihre Rate ändert sich je nach Ihrem Abonnement-Tarif und dem von Ihnen verwendeten Compute-Typ, was sich direkt auf Ihre gesamten Databricks-Kosten auswirkt. Denken Sie daran, dass dies nur die Software von Databricks abdeckt, nicht die zugrunde liegende Cloud-Infrastruktur.
Was genau ist das „Zwei-Rechnungen“-System und wie wirkt es sich auf meine gesamten Databricks-Kosten aus?
Das „Zwei-Rechnungen“-System bedeutet, dass Sie Databricks für DBUs bezahlen und separat Ihren Cloud-Anbieter (AWS, Azure, GCP) für die virtuellen Maschinen, den Speicher und das Netzwerk. Diese oft übersehenen Kosten für die Cloud-Infrastruktur erhöhen Ihre gesamten Databricks-Kosten erheblich und können anfängliche Schätzungen manchmal verdoppeln.
Wie stark beeinflusst meine Wahl des Cloud-Anbieters die Databricks-Preise, insbesondere zwischen AWS und Azure?
Obwohl die DBU-Raten zwischen AWS, Azure und GCP leicht variieren können, bleibt das Kernpreismodell von Databricks konsistent. Azure Databricks ist ein Erstanbieter-Dienst von Microsoft, der eine tiefere Integration bieten kann, aber manchmal zu einem leicht anderen Preis als AWS oder GCP.
Was ist der größte Faktor, der die Databricks-Preise beeinflusst, und wie vergleichen sich Compute-Typen wie Jobs Compute und All-Purpose Compute?
Der größte Faktor ist der Compute-Typ. Jobs Compute, das für automatisierte Aufgaben verwendet wird, ist deutlich günstiger. All-Purpose Compute für interaktive Arbeiten kann 3- bis 4-mal mehr in DBUs kosten, weshalb es entscheidend ist, Jobs Compute für geplante Produktions-Workloads zu verwenden, um die Databricks-Preise zu optimieren.
Was sind einige praktische Strategien, um die Databricks-Preise zu optimieren und zu verhindern, dass die Kosten außer Kontrolle geraten?
Zu den Schlüsselstrategien gehören die Verlagerung geplanter Workloads auf Jobs Compute, das Festlegen einer aggressiven automatischen Beendigung für interaktive Cluster und die richtige Dimensionierung Ihrer Cluster. Die Nutzung von Spot-Instanzen für nicht kritische Jobs kann auch Ihren Beitrag der Cloud-Infrastruktur zu den Databricks-Kosten drastisch reduzieren.
Gibt es Rabatte auf die Databricks-Preise, wenn meine Nutzung konsistent oder langfristig ist?
Ja, für konsistente Workloads können Sie sich oft Rabatte durch Pläne mit Nutzungsverpflichtung sichern, wie z. B. die Databricks Commit Units (DBCUs) von Azure. Diese ermöglichen es Ihnen, die Nutzung im Voraus für eine Laufzeit von einem oder drei Jahren zu erwerben, was Ihre Pay-as-you-go-Preise bei Databricks potenziell um einen erheblichen Prozentsatz senken kann.
