Tu equipo de datos está creando dashboards increíbles y a todo el mundo le encantan, pero de repente el equipo de finanzas alerta sobre la factura mensual de 5000 $. ¿Te suena? Si es así, no eres el único. Databricks es una plataforma fantástica para el análisis de datos y la IA, pero seamos sinceros, su sistema de precios puede ser confuso y provocar un buen susto si no tienes cuidado.
Esta guía está aquí para aclarar la confusión en torno a los precios de Databricks. Te explicaremos cómo funciona todo, qué es realmente una "DBU", los costes ocultos a tener en cuenta y algunas medidas prácticas que puedes tomar para controlar tus gastos.
¿Qué es Databricks?
Antes de entrar en los números, hagamos un breve repaso de lo que es Databricks. Piénsalo como un espacio de trabajo todo en uno para datos que fusiona los conceptos de un almacén de datos (data warehouse) y un lago de datos (data lake) en algo que llaman un "lakehouse".
Básicamente, proporciona a los ingenieros de datos, científicos y analistas un único lugar para colaborar en todo, desde el procesamiento de datos a gran escala (ETL) hasta la creación y el entrenamiento de modelos de machine learning. Es un servicio en la nube que se ejecuta sobre el proveedor de nube que ya utilizas: Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure o Google Cloud Platform (GCP).
¿Cómo funciona la tarificación de Databricks? Conociendo la DBU
El núcleo de la tarificación de Databricks es la Unidad de Databricks (DBU). Una DBU es simplemente una unidad de potencia de procesamiento, y se te factura por el número de DBU que utilizas, medido al segundo.
image is broken, please reupload the imageUna captura de pantalla de la página oficial de precios de Databricks, destacando los diferentes planes y tarifas de DBU. Esto ofrece a los lectores una visión directa de la estructura de precios de Databricks.
Pero aquí está lo más importante que necesitas saber: en realidad, recibes dos facturas separadas.
Cuando usas Databricks, pagas por:
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El propio Databricks: les pagas por las DBU que utilizan tus clústeres de computación. El precio de una DBU varía según el tipo de trabajo que estés haciendo y el plan de suscripción que tengas.
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Tu proveedor de la nube (AWS, Azure o GCP): también pagas a tu proveedor de la nube por todo el hardware en el que se ejecuta Databricks. Esto incluye las máquinas virtuales, el almacenamiento y las redes.
Este sistema de doble factura pilla a mucha gente por sorpresa. El precio que ves en la web de Databricks es solo por su software. Tu coste total real siempre será mayor.
"Coste total = (DBU consumidas × tarifa por DBU) + costes de infraestructura en la nube"
Factores clave que influyen en tu factura de Databricks
Tu factura final se reduce a unas pocas variables clave. Entenderlas es el primer paso para gestionar tus costes.
Influencia del proveedor de la nube
Las tarifas de DBU varían ligeramente dependiendo de si ejecutas Databricks en AWS, Azure o GCP. Suelen ser bastante similares, pero vale la pena señalar que Azure Databricks es un servicio nativo de Microsoft. Esto puede significar una mejor integración con otras herramientas de Azure, pero a veces a un precio ligeramente superior. AWS y GCP suelen tener precios muy competitivos.
Niveles: Standard, Premium y Enterprise
Databricks ofrece diferentes niveles de suscripción que te dan acceso a más funcionalidades.
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Standard: el plan básico. Se está eliminando gradualmente en Azure, por lo que no es tan común en nuevas configuraciones.
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Premium: este es el nivel más popular. Añade funcionalidades útiles como controles de acceso basados en roles y registros de auditoría.
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Enterprise: este nivel añade características adicionales de seguridad y cumplimiento normativo necesarias en industrias altamente reguladas.
Como puedes imaginar, la tarifa por DBU para tu trabajo aumenta a medida que subes de nivel.
Tipo de computación: el mayor impacto en tu factura
Este es el punto que realmente confunde a la gente. Databricks ofrece diferentes tipos de «computación» para diferentes tareas, y sus precios son radicalmente distintos.
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Jobs Compute: se utiliza para tus tareas automatizadas y programadas, como los pipelines de ETL. Estos clústeres se inician para un trabajo específico y se apagan cuando termina. Es, con diferencia, la opción más económica.
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All-Purpose Compute: se utiliza para el trabajo interactivo, como cuando tu equipo explora datos en notebooks. Estos clústeres pueden ser compartidos y permanecen activos hasta que alguien los apaga manualmente. Esta opción es mucho, mucho más cara.
Para que te hagas una idea, ejecutar exactamente el mismo código en un clúster All-Purpose puede costar de 3 a 4 veces más en DBU que ejecutarlo como un trabajo automatizado en un clúster de Jobs.
| Tipo de computación | Ideal para | Coste relativo |
|---|---|---|
| Jobs Compute | ETL automatizado, informes programados | $ |
| All-Purpose Compute | Análisis interactivo, exploración de datos | $$$ |
Precios de Azure Databricks: un desglose completo
Para que esto sea un poco más tangible, veamos los precios de Azure Databricks. Las cifras varían un poco de una nube a otra, pero la idea general es la misma en todas partes.
image is broken, please reupload the imageUna captura de pantalla de la página de precios de Azure Databricks. Esto visualiza el desglose de costes de los precios de Databricks en un proveedor de nube específico.
Tarifas de DBU de pago por uso según la carga de trabajo
Aquí tienes algunas tarifas de pago por uso de ejemplo para el popular nivel Premium en Azure. Fíjate en la enorme diferencia de precio entre Jobs Compute y All-Purpose Compute.
| Carga de trabajo | Tarifa de DBU del nivel Premium |
|---|---|
| Jobs Compute | 0,30 $/hora-DBU |
| All-Purpose Compute | 0,55 $/hora-DBU |
| SQL Compute | 0,22 $/hora-DBU |
| SQL Pro Compute | 0,55 $/hora-DBU |
| Serverless SQL | 0,70 $/hora-DBU |
Aviso: los precios son solo de referencia y pueden variar según la región. Serverless SQL incluye los costes de las máquinas virtuales.
No olvides los costes de las máquinas virtuales
Además de la tarifa por DBU, tienes que pagar por las máquinas virtuales de tu proveedor de la nube. Esta es la parte de la factura que a menudo se pasa por alto.
Por ejemplo, un clúster de SQL Compute de tamaño «Pequeño» en Azure cuesta 2,64 $ por hora en DBU. Pero la máquina virtual en la que se ejecuta cuesta otros 3,89 $ por hora. Por lo tanto, tu coste real por hora para ese clúster es en realidad de 6,53 $. Si solo presupuestas el coste de las DBU, podrías equivocarte fácilmente por más del doble.
Descuentos por uso comprometido
Si tu carga de trabajo es bastante estable, puedes conseguir buenos descuentos. Azure ofrece Unidades de Compromiso de Databricks (DBCU), que puedes comprar por adelantado para un período de uno o tres años. Estos planes pueden reducir hasta un 37 % las tarifas de DBU de pago por uso, pero requieren un compromiso financiero a largo plazo.
Desafíos comunes y cómo optimizar tu gasto
Ahora que sabemos cómo funciona la facturación, hablemos de por qué los costes se disparan y qué puedes hacer al respecto.
¿Por qué los costes pueden descontrolarse?
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La sorpresa de la doble factura: es un clásico. Un equipo presupuesta los costes de DBU que ve en la web de Databricks y luego se lleva un susto cuando llega la factura separada de su proveedor de la nube por todas las máquinas virtuales y el almacenamiento.
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Clústeres inactivos: los clústeres All-Purpose pueden permanecer activos todo el día (y aumentar tu factura), incluso si nadie los está utilizando. Tienes que configurarlos para que se apaguen automáticamente.
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El desfase entre desarrollo y producción: un científico de datos puede explorar datos utilizando un costoso clúster All-Purpose. Cuando ese código está listo para producción, debería moverse a un clúster de Jobs más económico. Pero a menudo, ese último paso se omite.
Estrategias prácticas para optimizar los costes
La buena noticia es que puedes controlar estos costes. Aquí tienes algunas de las formas más efectivas de hacerlo:
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Mueve las cargas de trabajo a Jobs Compute: este es el mayor ahorro para la mayoría de los equipos. Si una tarea se ejecuta de forma programada y no necesita que una persona la supervise, debe estar en Jobs Compute. Solo esto puede reducir el coste de DBU para esa tarea en más de un 60 %.
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Establece una terminación automática agresiva: ve a la configuración de todos tus clústeres interactivos y configúralos para que se apaguen tras un breve período de inactividad, como 15 o 30 minutos.
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Utiliza la computación sin servidor (Serverless): para trabajos que se ejecutan de forma esporádica o tienen grandes picos de uso, las opciones Serverless pueden ser más baratas porque no pagas por mantener un clúster inactivo en segundo plano.
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Utiliza instancias Spot: para trabajos que no son críticos, puedes configurar tus clústeres para que usen instancias Spot (AWS), máquinas virtuales Spot (Azure) o máquinas virtuales interrumpibles (GCP). Esto puede ahorrarte hasta un 90 % en los costes de hardware en la nube.
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Dimensiona correctamente tus clústeres: no le des a un clúster más potencia de la que necesita. Empieza con el tamaño más pequeño que pueda hacer el trabajo y deja que la función de autoescalado de Databricks añada más potencia solo cuando sea absolutamente necesario.
Este vídeo ofrece una guía detallada sobre cómo rastrear y controlar eficazmente tus costes de Databricks tanto a nivel de espacio de trabajo como de cuenta.
El valor de los precios predecibles frente a los complejos
Todo este rompecabezas de los costes de Databricks saca a relucir un punto más amplio sobre las herramientas de IA en general: los precios complicados dificultan mucho la elaboración de presupuestos. Las plataformas potentes con facturación basada en el uso son geniales, pero pueden convertir la previsión de tus gastos mensuales en una pesadilla.
Para algo tan importante como el soporte al cliente, necesitas previsibilidad. Por eso, plataformas como eesel AI se diseñaron con precios simples y de tarifa plana. En lugar de cobrarte por cada ticket resuelto, lo que significa que tus costes aumentan a medida que crece tu volumen de soporte, eesel AI ofrece planes mensuales sencillos. Esto te permite automatizar el soporte y ayudar a tus agentes sin preocuparte por una factura sorpresa a final de mes.
image is broken, please reupload the imageUna captura de pantalla del sitio web de eesel AI, destacando su modelo de precios simple y de tarifa plana como contraste a los complejos precios de Databricks.
Toma el control de tus costes de Databricks
Hay una razón por la que Databricks es líder en datos e IA. Es una herramienta increíblemente potente. Pero esa potencia viene con un modelo de precios que tienes que gestionar activamente. Al entender la DBU, el sistema de doble factura y la enorme diferencia de costes entre los tipos de computación, puedes evitar los problemas más comunes.
Empieza a poner en práctica los consejos de optimización que hemos comentado. Traslada las cargas de trabajo a Jobs Compute, activa la terminación automática y asegúrate de que tus clústeres tengan el tamaño adecuado. Con este conocimiento, podrás gestionar tu factura de Databricks con confianza, demostrar su valor a los líderes de tu empresa y volver a centrarte en lo que realmente importa: encontrar información valiosa en tus datos.
Toma el control de tus costes de IA
Si crees que los precios predecibles y transparentes son imprescindibles para tus herramientas de IA, echa un vistazo a cómo eesel AI aporta esa misma simplicidad a la automatización del soporte al cliente. Puedes empezar a funcionar en minutos, no en meses.
Preguntas frecuentes
La DBU (Unidad de Databricks) es la unidad central de potencia de procesamiento por la que se te factura. Su tarifa cambia según tu nivel de suscripción y el tipo de computación que utilices, lo que afecta directamente a tu precio total de Databricks. Recuerda que esto solo cubre el software de Databricks, no la infraestructura de la nube subyacente.
El sistema de "doble factura" significa que pagas a Databricks por las DBU y, por separado, a tu proveedor de la nube (AWS, Azure, GCP) por las máquinas virtuales, el almacenamiento y las redes. Este coste de infraestructura en la nube, que a menudo se pasa por alto, aumenta significativamente tu precio total de Databricks, a veces duplicando las estimaciones iniciales.
Aunque las tarifas de DBU pueden variar ligeramente entre AWS, Azure y GCP, el modelo de precios principal de Databricks se mantiene constante. Azure Databricks es un servicio nativo de Microsoft, lo que puede ofrecer una integración más profunda, pero a veces con un precio ligeramente diferente al de AWS o GCP.
El factor más importante es el tipo de computación. Jobs Compute, utilizado para tareas automatizadas, es significativamente más asequible. All-Purpose Compute, para trabajos interactivos, puede costar de 3 a 4 veces más en DBU, lo que hace crucial utilizar Jobs Compute para las cargas de trabajo de producción programadas para optimizar los precios de Databricks.
Las estrategias clave incluyen mover las cargas de trabajo programadas a Jobs Compute, establecer una terminación automática agresiva para los clústeres interactivos y dimensionar correctamente tus clústeres. Utilizar instancias spot para trabajos no críticos también puede reducir drásticamente la contribución de la infraestructura de la nube a los precios de Databricks.
Sí, para cargas de trabajo constantes, a menudo puedes conseguir descuentos a través de planes de uso comprometido, como las Unidades de Compromiso de Databricks (DBCU) de Azure. Estas te permiten comprar uso por adelantado para períodos de uno o tres años, lo que puede reducir significativamente tu precio de pago por uso de Databricks.
