データチームが素晴らしいダッシュボードを次々と作成し、誰もがそれを気に入っているのに、財務チームから月額5,000ドルの請求書について指摘が入る。こんな経験はありませんか？もし心当たりがあるなら、あなただけではありません。Databricksはデータ分析とAIのための素晴らしいプラットフォームですが、正直なところ、その価格設定は複雑で、注意しないと深刻な請求ショックにつながる可能性があります。
このガイドは、Databricksの価格設定に関する混乱を解消するためにあります。料金体系の仕組み、「DBU」とは何か、注意すべき隠れたコスト、そして支出を管理するためにできる実践的なことについて解説していきます。
Databricksとは？
数字の話に入る前に、Databricksが何であるかを簡単におさらいしましょう。データウェアハウスとデータレイクの概念を「レイクハウス」と呼ばれるものに統合した、データのためのオールインワンのワークスペースと考えてください。
基本的には、データエンジニア、サイエンティスト、アナリストが、重いデータ処理（ETL）から機械学習モデルの構築・トレーニングまで、あらゆる作業を1か所で共同で行えるようにするものです。これは、すでに利用しているクラウドプロバイダー（Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、またはGoogle Cloud Platform (GCP)）上で動作するクラウドサービスです。
Databricksの価格設定の仕組みとは？DBUを理解する
Databricksの価格設定の中核は、Databricksユニット（DBU）です。DBUは処理能力の単位であり、使用したDBUの数に応じて秒単位で課金されます。
image is broken, please reupload the imageDatabricksの公式価格ページのスクリーンショットで、異なるプランとDBUレートを強調表示しています。これにより、読者はDatabricksの価格構造を直接見ることができます。
しかし、ここで知っておくべき最も重要なことは、実際には2つの別々の請求書が届くということです。
Databricksを使用すると、以下の料金を支払うことになります：
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Databricks自体： コンピュートクラスターが使用するDBUに対してDatabricksに支払います。DBUの価格は、実行する作業の種類とサブスクリプションプランによって異なります。
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クラウドプロバイダー（AWS、Azure、またはGCP）： Databricksが稼働するすべてのハードウェアについても、クラウドプロバイダーに支払います。これには、仮想マシン、ストレージ、ネットワークが含まれます。
この2つの請求書システムは、多くの人々を驚かせます。Databricksのウェブサイトに表示されている価格は、彼らのソフトウェアのみの料金です。実際の総コストは常にそれより高くなります。
「総コスト = (消費DBU × DBUレート) + クラウドインフラコスト」
Databricksの価格に影響を与える主要な要因
最終的な請求額は、いくつかの主要な変数によって決まります。これらを把握することが、コストを管理するための第一歩です。
クラウドプロバイダーの影響
DBUレートは、DatabricksをAWS、Azure、GCPのどれで実行するかによってわずかに異なります。料金は非常に近いことが多いですが、Azure DatabricksはMicrosoftのファーストパーティサービスであることは注目に値します。これにより、他のAzureツールとの連携が向上することがありますが、価格が若干高くなることもあります。AWSとGCPは一般的に価格競争力が非常に高いです。
プラン：スタンダード、プレミアム、エンタープライズ
Databricksには、より多くの機能にアクセスできる異なるサブスクリプションプランがあります。
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スタンダード: 基本的なプランです。Azureでは段階的に廃止されているため、新規セットアップではあまり見かけません。
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プレミアム: 最も人気のあるプランです。ロールベースのアクセス制御や監査ログなどの便利な機能が追加されます。
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エンタープライズ: 規制の厳しい業界で必要とされる、追加のセキュリティおよびコンプライアンス機能が追加されます。
ご想像の通り、プランが上位になるほど、作業のDBUレートは上昇します。
コンピュートタイプ：請求額への最大の影響
これが本当に多くの人を悩ませる点です。Databricksは、さまざまなタスク向けに異なるタイプの「コンピュート」を提供しており、その価格は天と地ほども違います。
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ジョブコンピュート: ETLパイプラインのような、自動化され、スケジュールされたタスク向けです。これらのクラスターは特定のジョブのために起動し、終了するとシャットダウンします。これが断然最も手頃なオプションです。
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汎用コンピュート: チームがノートブックでデータを探索するような、インタラクティブな作業向けです。これらのクラスターは共有可能で、誰かが手動で停止するまで稼働し続けます。このオプションははるかに高価です。
具体的に言うと、全く同じコードを汎用クラスターで実行すると、ジョブクラスターで自動ジョブとして実行する場合と比べて、DBUで3〜4倍のコストがかかる可能性があります。
| コンピュートタイプ | 最適な用途 | 相対コスト |
|---|---|---|
| ジョブコンピュート | 自動化されたETL、スケジュールされたレポート | $ |
| 汎用コンピュート | インタラクティブな分析、データ探索 | $$$ |
Azure Databricksの価格設定：完全な内訳
これをもう少し具体的にするために、Azure Databricksの価格設定を見てみましょう。数字はクラウドごとに少し異なりますが、基本的な考え方はどこでも同じです。
image is broken, please reupload the imageAzure Databricksの価格ページのスクリーンショット。特定のクラウドプロバイダーにおけるDatabricksの価格の内訳を視覚化しています。
ワークロード別の従量課金制DBUレート
以下は、Azureで人気のプレミアムプランの従量課金制レートのサンプルです。ジョブコンピュートと汎用コンピュートの間の大きな価格差に注目してください。
| ワークロード | プレミアムプランDBUレート |
|---|---|
| ジョブコンピュート | $0.30/DBU時間 |
| 汎用コンピュート | $0.55/DBU時間 |
| SQLコンピュート | $0.22/DBU時間 |
| SQL Proコンピュート | $0.55/DBU時間 |
| サーバーレスSQL | $0.70/DBU時間 |
注意：価格は参考値であり、リージョンによって異なる場合があります。サーバーレスSQLには仮想マシンのコストが含まれます。
仮想マシンのコストを忘れずに
DBUレートに加えて、クラウドプロバイダーから提供される仮想マシンの料金も支払う必要があります。これは請求書で見落とされがちな部分です。
例えば、Azureの「Small」SQLコンピュートクラスターは、DBUで1時間あたり2.64ドルかかります。しかし、それが稼働する仮想マシンにはさらに1時間あたり3.89ドルかかります。つまり、そのクラスターの実際の時間あたりのコストは6.53ドルになります。DBUコストだけで予算を組むと、簡単に2倍以上の誤差が生じる可能性があります。
コミット済み使用による割引
ワークロードがかなり安定している場合は、お得な割引を受けられます。AzureはDatabricksコミットユニット（DBCU）を提供しており、1年または3年間の契約で前払い購入できます。これらのプランでは、従量課金制のDBUレートから最大37%の割引が適用されますが、長期的な金銭的コミットメントが必要です。
一般的な課題と支出の最適化方法
請求の仕組みがわかったところで、次はなぜコストが高騰するのか、そしてそれに対して何ができるのかについて話しましょう。
なぜコストが急増することがあるのか
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2つの請求書のサプライズ: これは典型的な例です。チームはDatabricksのサイトで見たDBUコストで予算を組み、その後、クラウドプロバイダーからVMやストレージすべての別の請求書が届いてショックを受けます。
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アイドル状態のクラスター: 汎用クラスターは、誰も使っていなくても一日中稼働し続け（そして請求額を増やし）ます。自動的にシャットダウンするように設定する必要があります。
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開発と本番の衝撃: データサイエンティストは高価な汎用クラスターを使ってデータを探索するかもしれません。そのコードが本番環境で使えるようになったら、安価なジョブクラスターに移行すべきです。しかし、この最後のステップが見過ごされることがよくあります。
コスト最適化のための実践的な戦略
幸いなことに、これらのコストは管理できます。以下は、最も効果的な方法のいくつかです：
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ワークロードをジョブコンピュートに移行する: これがほとんどのチームにとって最大の効果をもたらします。タスクがスケジュールに基づいて実行され、人が監視する必要がない場合は、ジョブコンピュートを使用すべきです。これだけで、そのタスクのDBUコストを60%以上削減できます。
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積極的な自動終了を設定する: すべてのインタラクティブクラスターの設定に入り、15分や30分などの短い非アクティブ期間の後にシャットダウンするように設定します。
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サーバーレスコンピュートを使用する: 不定期に実行されたり、使用量が急増したりするジョブには、サーバーレスオプションの方が安価な場合があります。なぜなら、バックグラウンドでクラスターをアイドル状態に保つために料金を支払う必要がないからです。
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スポットインスタンスを使用する: ミッションクリティカルでないジョブには、クラスターがスポットインスタンス（AWS）、スポットVM（Azure）、またはプリエンプティブルVM（GCP）を使用するように設定できます。これにより、クラウドのハードウェアコストを最大90%節約できます。
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クラスターのサイズを適正化する: クラスターに必要以上のパワーを与えないでください。ジョブを完了できる最小サイズから始め、Databricksの自動スケーリング機能に、本当に必要な場合にのみパワーを追加させます。
このビデオでは、ワークスペースレベルとアカウントレベルの両方でDatabricksのコストを効果的に追跡および管理する方法について詳しく解説しています。
予測可能な価格設定 vs 複雑な価格設定の価値
このDatabricksのコストのパズルは、AIツール全般に関するより大きな問題を提起します。複雑な価格設定は予算編成を非常に難しくします。使用量ベースの課金を行う強力なプラットフォームは素晴らしいですが、月々の支出を予測するのを悪夢のようにすることがあります。
カスタマーサポートのような重要なものには、予測可能性が必要です。だからこそ、eesel AIのようなプラットフォームは、シンプルで定額の価格設定で設計されました。解決されたチケットごとに課金する（つまりサポート量が増えるとコストも上がる）のではなく、eesel AIは分かりやすい月額プランを提供します。これにより、月末の予期せぬ請求書に悩むことなく、サポートを自動化し、エージェントを支援することができます。
image is broken, please reupload the image複雑なDatabricksの価格設定とは対照的に、シンプルで定額の価格モデルを強調しているeesel AIのウェブサイトのスクリーンショット。
Databricksの価格を管理する
DatabricksがデータとAIの分野でリーダーであるのには理由があります。それは信じられないほど強力なツールだからです。しかし、その力には、積極的に管理しなければならない価格モデルが伴います。DBU、2つの請求書システム、そしてコンピュートタイプ間の大きなコスト差を理解することで、最も一般的な問題を回避できます。
ここで話した最適化のヒントを実践し始めてください。ワークロードをジョブコンピュートに移行し、自動終了をオンにし、クラスターが適切なサイズであることを確認してください。この知識があれば、Databricksの請求書を自信を持って管理し、会社のリーダーにその価値を示し、本当に重要なこと、つまりデータからインサイトを見つけ出すことに再び集中できるようになります。
AIコストを管理する
AIツールには予測可能で透明性のある価格設定が不可欠だとお考えなら、eesel AIがカスタマーサポートの自動化にどのようにそのシンプルさをもたらしているかをご覧ください。数ヶ月ではなく、数分で本番稼働できます。
よくある質問
DBU（Databricksユニット）は、課金対象となる処理能力の基本単位です。そのレートはサブスクリプションプランと使用するコンピュートタイプに基づいて変動し、Databricksの総価格に直接影響します。これはDatabricksのソフトウェアのみをカバーし、基盤となるクラウドインフラは含まれないことに注意してください。
「2つの請求書」システムとは、DBUに対してDatabricksに支払い、それとは別にクラウドプロバイダー（AWS、Azure、GCP）に仮想マシン、ストレージ、ネットワークの料金を支払うことを意味します。この見落とされがちなクラウドインフラコストが、Databricksの総価格に大きく加算され、時には当初の見積もりを倍増させることもあります。
DBUレートはAWS、Azure、GCP間でわずかに異なることがありますが、Databricksの価格モデルの核は一貫しています。Azure DatabricksはMicrosoftのファーストパーティサービスであり、より深い統合を提供する可能性がありますが、価格設定がAWSやGCPと若干異なる場合があります。
最大の要因はコンピュートタイプです。自動化タスクに使用されるジョブコンピュートは、大幅に安価です。インタラクティブな作業用の汎用コンピュートは、DBUで3〜4倍のコストがかかる可能性があるため、Databricksの価格を最適化するためには、スケジュールされた本番ワークロードにジョブコンピュートを使用することが重要です。
主な戦略には、スケジュールされたワークロードをジョブコンピュートに移行すること、インタラクティブなクラスターに積極的な自動終了を設定すること、クラスターのサイズを適正化することが含まれます。重要でないジョブにスポットインスタンスを利用することも、Databricks価格におけるクラウドインフラの負担を劇的に削減できます。
はい、一貫したワークロードの場合、AzureのDatabricksコミットユニット（DBCU）のようなコミット済み使用プランを通じて割引を確保できることがよくあります。これにより、1年または3年間の使用量を前払いで購入でき、従量課金制のDatabricks価格を大幅に削減できる可能性があります。
