Votre équipe de données produit des tableaux de bord incroyables à la chaîne, tout le monde les adore, mais soudain, l'équipe financière vous signale une facture mensuelle de 5 000 $. Ça vous dit quelque chose ? Si c'est le cas, vous n'êtes certainement pas seul. Databricks est une plateforme fantastique pour l'analyse de données et l'IA, mais soyons honnêtes, sa tarification peut être déroutante et entraîner de sérieuses déconvenues si l'on n'y prend pas garde.
Ce guide est là pour clarifier la confusion autour de la tarification de Databricks. Nous allons détailler son fonctionnement, ce qu'est réellement un « DBU », les coûts cachés à surveiller et quelques mesures pratiques que vous pouvez prendre pour maîtriser vos dépenses.
Qu'est-ce que Databricks ?
Avant d'aborder les chiffres, faisons un rapide résumé de ce qu'est Databricks. Imaginez-le comme un espace de travail tout-en-un pour les données qui fusionne les concepts d'entrepôt de données et de lac de données en ce qu'ils appellent un « lakehouse ».
Fondamentalement, il offre aux ingénieurs de données, aux data scientists et aux analystes un endroit unique pour collaborer sur tout, du traitement de données lourd (ETL) à la création et à l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique. C'est un service cloud qui s'ajoute au fournisseur de cloud que vous utilisez déjà : Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ou Google Cloud Platform (GCP).
Comment fonctionne la tarification de Databricks ? À la découverte du DBU
Le cœur de la tarification de Databricks est l'Unité Databricks (DBU). Un DBU est simplement une unité de puissance de traitement, et vous êtes facturé pour le nombre de DBU que vous utilisez, à la seconde près.
image is broken, please reupload the imageUne capture d'écran de la page de tarification officielle de Databricks, mettant en évidence les différents forfaits et tarifs des DBU. Cela donne aux lecteurs un aperçu direct de la structure tarifaire de Databricks.
Mais voici la chose la plus importante à savoir : vous recevez en réalité deux factures distinctes.
Lorsque vous utilisez Databricks, vous payez pour :
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Databricks lui-même : Vous les payez pour les DBU que vos clusters de calcul utilisent. Le prix d'un DBU varie en fonction du type de travail que vous effectuez et de votre plan d'abonnement.
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Votre fournisseur de cloud (AWS, Azure ou GCP) : Vous payez également votre fournisseur de cloud pour tout le matériel sur lequel Databricks fonctionne. Cela inclut les machines virtuelles, le stockage et le réseau.
Ce système à double facture prend beaucoup de gens par surprise. Le prix que vous voyez sur le site de Databricks ne concerne que leur logiciel. Votre coût total réel sera toujours plus élevé.
« Coût total = (DBU consommés × Tarif DBU) + Coûts de l'infrastructure cloud »
Les facteurs clés qui influencent votre tarification Databricks
Votre facture finale dépend de quelques variables clés. Les maîtriser est la première étape pour gérer vos coûts.
L'influence du fournisseur de cloud
Les tarifs des DBU sont légèrement différents selon que vous exécutez Databricks sur AWS, Azure ou GCP. Ils sont souvent assez proches, mais il est bon de noter qu'Azure Databricks est un service natif de Microsoft. Cela peut signifier une meilleure intégration avec d'autres outils Azure, mais parfois à un prix légèrement plus élevé. AWS et GCP sont généralement très compétitifs sur leurs tarifs.
Les niveaux : Standard, Premium et Enterprise
Databricks propose différents niveaux d'abonnement qui vous donnent accès à plus de fonctionnalités.
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Standard : Le forfait de base. Il est en cours de suppression sur Azure, donc on le voit moins souvent pour les nouvelles configurations.
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Premium : C'est le niveau le plus populaire. Il ajoute des fonctionnalités utiles comme les contrôles d'accès basés sur les rôles et les journaux d'audit.
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Enterprise : Ce niveau ajoute des fonctionnalités de sécurité et de conformité supplémentaires nécessaires dans les industries hautement réglementées.
Comme vous pouvez vous en douter, le tarif DBU pour votre travail augmente à mesure que vous montez en gamme.
Type de calcul : le plus grand impact sur votre facture
C'est le point qui pose problème à beaucoup de gens. Databricks propose différents types de « calcul » pour différentes tâches, et leurs prix sont radicalement différents.
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Jobs Compute : C'est pour vos tâches automatisées et planifiées, comme les pipelines ETL. Ces clusters démarrent pour une tâche spécifique et s'arrêtent une fois celle-ci terminée. C'est de loin l'option la plus abordable.
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All-Purpose Compute : C'est pour le travail interactif, comme lorsque votre équipe explore des données dans des notebooks. Ces clusters peuvent être partagés et restent actifs jusqu'à ce que quelqu'un les éteigne manuellement. Cette option est beaucoup, beaucoup plus chère.
Pour mettre les choses en perspective, exécuter exactement le même code sur un cluster All-Purpose peut coûter 3 à 4 fois plus cher en DBU que de l'exécuter en tant que tâche automatisée sur un cluster Jobs.
| Type de calcul | Idéal pour | Coût relatif |
|---|---|---|
| Jobs Compute | ETL automatisé, rapports planifiés | $ |
| All-Purpose Compute | Analyse interactive, exploration de données | $$$ |
Tarification d'Azure Databricks : une décomposition complète
Pour rendre cela un peu plus concret, examinons la tarification pour Azure Databricks. Les chiffres varient légèrement d'un cloud à l'autre, mais le principe général reste le même partout.
image is broken, please reupload the imageUne capture d'écran de la page de tarification d'Azure Databricks. Cela visualise la décomposition des coûts pour la tarification de Databricks sur un fournisseur de cloud spécifique.
Tarifs DBU à l'utilisation par charge de travail
Voici quelques exemples de tarifs à l'utilisation pour le populaire niveau Premium sur Azure. Remarquez l'énorme écart de prix entre Jobs Compute et All-Purpose Compute.
| Charge de travail | Tarif DBU du niveau Premium |
|---|---|
| Jobs Compute | 0,30 $/DBU-heure |
| All-Purpose Compute | 0,55 $/DBU-heure |
| SQL Compute | 0,22 $/DBU-heure |
| SQL Pro Compute | 0,55 $/DBU-heure |
| Serverless SQL | 0,70 $/DBU-heure |
Attention : les prix sont donnés à titre indicatif et peuvent varier selon la région. Le SQL sans serveur inclut les coûts des machines virtuelles.
N'oubliez pas les coûts des machines virtuelles
En plus du tarif DBU, vous devez payer pour les machines virtuelles de votre fournisseur de cloud. C'est la partie de la facture qui est souvent négligée.
Par exemple, un cluster SQL Compute de taille « Small » sur Azure coûte 2,64 $ par heure en DBU. Mais la machine virtuelle sur laquelle il fonctionne coûte 3,89 $ de plus par heure. Ainsi, votre coût horaire réel pour ce cluster est en fait de 6,53 $. Si vous ne budgétez que le coût des DBU, vous pourriez facilement vous tromper de plus du double.
Réductions avec engagement d'utilisation
Si votre charge de travail est assez stable, vous pouvez obtenir de belles réductions. Azure propose des Unités d'engagement Databricks (DBCU), que vous pouvez acheter à l'avance pour une durée d'un ou trois ans. Ces forfaits peuvent réduire jusqu'à 37 % les tarifs DBU à l'utilisation, mais ils vous obligent à vous engager financièrement sur le long terme.
Défis courants et comment optimiser vos dépenses
Maintenant que nous savons comment fonctionne la facturation, voyons pourquoi les coûts peuvent grimper en flèche et ce que vous pouvez faire pour y remédier.
Pourquoi les coûts peuvent devenir incontrôlables
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La surprise de la double facture : C'est un classique. Une équipe budgétise les coûts DBU qu'elle voit sur le site de Databricks, puis a un choc lorsque la facture séparée pour toutes les VM et le stockage arrive de leur fournisseur de cloud.
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Clusters inactifs : Les clusters All-Purpose sont ravis de rester actifs toute la journée (et de faire grimper votre facture), même si personne ne les utilise. Vous devez leur dire de s'arrêter automatiquement.
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Le choc Développement vs Production : Un data scientist peut explorer des données en utilisant un cluster All-Purpose coûteux. Lorsque ce code est prêt pour la production, il devrait être déplacé vers un cluster Jobs bon marché. Mais souvent, cette dernière étape est oubliée.
Stratégies pratiques pour l'optimisation des coûts
La bonne nouvelle, c'est que vous pouvez maîtriser ces coûts. Voici quelques-unes des méthodes les plus efficaces pour y parvenir :
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Transférer les charges de travail vers Jobs Compute : C'est le plus grand gain pour la plupart des équipes. Si une tâche s'exécute selon un calendrier et n'a pas besoin d'une personne pour la superviser, elle doit être sur Jobs Compute. Cela seul peut réduire le coût en DBU de cette tâche de plus de 60 %.
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Définir une terminaison automatique agressive : Allez dans les paramètres de tous vos clusters interactifs et faites-les s'arrêter après une courte période d'inactivité, comme 15 ou 30 minutes.
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Utiliser le calcul sans serveur (Serverless) : Pour les tâches qui s'exécutent de manière aléatoire ou qui ont de gros pics d'utilisation, les options sans serveur peuvent être moins chères car vous ne payez pas pour maintenir un cluster inactif en arrière-plan.
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Utiliser des instances Spot : Pour les tâches qui ne sont pas critiques, vous pouvez configurer vos clusters pour qu'ils utilisent des instances Spot (AWS), des VM Spot (Azure) ou des VM préemptives (GCP). Cela peut vous faire économiser jusqu'à 90 % sur les coûts du matériel cloud.
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Dimensionner correctement vos clusters : Ne donnez pas à un cluster plus de puissance qu'il n'en a besoin. Commencez avec la plus petite taille qui fait le travail et laissez la fonction de mise à l'échelle automatique de Databricks ajouter plus de puissance uniquement lorsque c'est absolument nécessaire.
Cette vidéo fournit un guide détaillé sur le suivi et le contrôle efficaces de vos coûts Databricks, tant au niveau de l'espace de travail que du compte.
La valeur d'une tarification prévisible par rapport à une tarification complexe
Tout ce casse-tête des coûts de Databricks soulève un point plus large sur les outils d'IA en général : une tarification compliquée rend la budgétisation très difficile. Les plateformes puissantes avec une facturation basée sur l'utilisation sont excellentes, mais elles peuvent transformer la prévision de vos dépenses mensuelles en un véritable cauchemar.
Pour quelque chose d'aussi important que le support client, vous avez besoin de prévisibilité. C'est pourquoi des plateformes comme eesel AI ont été conçues avec une tarification simple et forfaitaire. Au lieu de vous facturer pour chaque ticket résolu, ce qui signifie que vos coûts augmentent avec le volume de votre support, eesel AI propose des forfaits mensuels clairs. Cela vous permet d'automatiser le support et d'aider vos agents sans vous soucier d'une facture surprise à la fin du mois.
image is broken, please reupload the imageUne capture d'écran du site web d'eesel AI, mettant en avant son modèle de tarification simple et forfaitaire en contraste avec la tarification complexe de Databricks.
Prenez le contrôle de votre tarification Databricks
Ce n'est pas pour rien que Databricks est un leader dans le domaine des données et de l'IA. C'est un outil incroyablement puissant. Mais cette puissance s'accompagne d'un modèle de tarification que vous devez gérer activement. En comprenant le DBU, le système de double facturation et l'énorme différence de coût entre les types de calcul, vous pouvez éviter les problèmes les plus courants.
Commencez à mettre en pratique les conseils d'optimisation dont nous avons parlé. Transférez les charges de travail vers Jobs Compute, activez la terminaison automatique et assurez-vous que vos clusters sont de la bonne taille. Avec ces connaissances, vous pouvez gérer votre facture Databricks en toute confiance, démontrer sa valeur aux dirigeants de votre entreprise et vous reconcentrer sur ce qui compte vraiment : trouver des informations dans vos données.
Prenez le contrôle de vos coûts d'IA
Si vous pensez qu'une tarification prévisible et transparente est indispensable pour vos outils d'IA, découvrez comment eesel AI apporte cette même simplicité à l'automatisation du support client. Vous pouvez être opérationnel en quelques minutes, pas en quelques mois.
Foire aux questions
Le DBU (Databricks Unit) est l'unité centrale de puissance de traitement pour laquelle vous êtes facturé. Son tarif varie en fonction de votre niveau d'abonnement et du type de calcul que vous utilisez, ce qui a un impact direct sur votre coût total Databricks. N'oubliez pas que cela ne couvre que le logiciel de Databricks, et non l'infrastructure cloud sous-jacente.
Le système de « double facture » signifie que vous payez Databricks pour les DBU, et séparément votre fournisseur de cloud (AWS, Azure, GCP) pour les machines virtuelles, le stockage et le réseau. Ce coût d'infrastructure cloud, souvent négligé, augmente considérablement votre tarification totale de Databricks, doublant parfois les estimations initiales.
Bien que les tarifs des DBU puissent varier légèrement entre AWS, Azure et GCP, le modèle de tarification de base de Databricks reste cohérent. Azure Databricks est un service natif de Microsoft, ce qui peut offrir une intégration plus poussée, mais parfois à un prix légèrement différent de celui d'AWS ou de GCP.
Le facteur le plus important est le type de calcul. Jobs Compute, utilisé pour les tâches automatisées, est nettement plus abordable. All-Purpose Compute, pour le travail interactif, peut coûter 3 à 4 fois plus cher en DBU, ce qui rend crucial l'utilisation de Jobs Compute pour les charges de travail de production planifiées afin d'optimiser la tarification de Databricks.
Les stratégies clés incluent le transfert des charges de travail planifiées vers Jobs Compute, la configuration d'une terminaison automatique agressive pour les clusters interactifs et le dimensionnement correct de vos clusters. L'utilisation d'instances spot pour les tâches non critiques peut également réduire considérablement la contribution de votre infrastructure cloud à la tarification de Databricks.
Oui, pour des charges de travail constantes, vous pouvez souvent obtenir des réductions grâce à des plans d'engagement d'utilisation, comme les Databricks Commit Units (DBCU) d'Azure. Celles-ci vous permettent d'acheter de l'utilisation à l'avance pour des périodes d'un ou trois ans, ce qui peut réduire considérablement votre tarification Databricks à l'utilisation.
