{"id":15030,"date":"2023-08-29T09:13:39","date_gmt":"2023-08-29T12:13:39","guid":{"rendered":"https:\/\/projetosddwb.com.br\/digiagesiteantigo\/?p=15030"},"modified":"2023-08-29T09:43:54","modified_gmt":"2023-08-29T12:43:54","slug":"quanto-custam-seus-pipelines-de-dados-no-databricks","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/projetosddwb.com.br\/digiagesiteantigo\/insights\/quanto-custam-seus-pipelines-de-dados-no-databricks\/","title":{"rendered":"Quanto custam seus pipelines de dados no Databricks?"},"content":{"rendered":"\n

Atualmente, as grandes corpora\u00e7\u00f5es dependem significativamente da an\u00e1lise de dados para estruturar e executar suas atividades di\u00e1rias. Esses conjuntos de informa\u00e7\u00f5es t\u00eam uma ampla gama de usos, desde embasar decis\u00f5es operacionais at\u00e9 moldar estrat\u00e9gias de marketing.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

De fato, a din\u00e2mica do mercado que presenciamos hoje est\u00e1 diretamente ligada \u00e0 an\u00e1lise e interpreta\u00e7\u00e3o de dados. O crescimento constante no volume de informa\u00e7\u00f5es armazenadas \u00e9 uma tend\u00eancia que se apresenta de forma clara e inequ\u00edvoca para os pr\u00f3ximos anos.<\/p>\n\n\n\n

Nesse contexto, empresas de destaque no setor de monitoramento consideram esse fen\u00f4meno como um fator decisivo. Um exemplo disso \u00e9 a pesquisa realizada pela BCG (Boston Consulting Group), em colabora\u00e7\u00e3o com a Red Hat. Segundo o estudo, em 2021, a quantidade de dados totalizava 84 ZB, e a proje\u00e7\u00e3o \u00e9 que esse valor alcance 149 ZB at\u00e9 2024, um incremento de 77,38%.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, a gest\u00e3o dessa enorme quantidade de dados tem se mostrado um desafio consider\u00e1vel para as empresas, visto que equilibrar os custos com fatores como armazenamento, redes, processamento e seguran\u00e7a tem se revelado uma tarefa \u00e1rdua e altamente onerosa.<\/p>\n\n\n\n

Quando abordamos a plataforma Lakehouse da Databricks, os principais componentes de despesa consistem nas M\u00e1quinas Virtuais e nas Unidades do Databricks (DBUs).<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1quinas Virtuais para processamento massivo<\/strong><\/p>\n\n\n\n

As M\u00e1quinas Virtuais s\u00e3o usadas para provisionar clusters no Databricks e processar dados. Quanto maior a configura\u00e7\u00e3o da M\u00e1quina Virtual, mais poder de processamento ela oferece e, consequentemente, maiores s\u00e3o os custos associados \u00e0 infraestrutura.<\/p>\n\n\n\n

Unidades do Databricks (DBUs) para precifica\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\n\n\n\n

A Unidade Databricks (DBU) \u00e9 a m\u00e9trica empregada no Lakehouse da Databricks para avaliar a capacidade de processamento e calcular os custos associados \u00e0 plataforma. A quantidade de DBUs requerida para uma carga de trabalho \u00e9 determinada levando em considera\u00e7\u00e3o tanto a capacidade de processamento quanto o volume de dados processados. Em termos simples, um cluster de maior porte (com mais M\u00e1quinas Virtuais e de tamanho superior) implica no uso de mais DBUs, resultando em um maior poder de processamento de dados.<\/p>\n\n\n\n

O custo real das DBUs varia conforme o tipo de carga de trabalho, conforme ilustrado na tabela abaixo:<\/p>\n\n\n\n

\"\"\/<\/figure>\n\n\n\n

Reprodu\u00e7\u00e3o: <\/em>https:\/\/www.databricks.com\/product\/pricing<\/em><\/a> – Obs: Os pre\u00e7os podem variar de acordo com a regi\u00e3o.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Todas as principais provedoras de nuvem, como Azure, AWS e GCP, oferecem ferramentas para monitoramento, auxiliando no gerenciamento dos custos. No entanto, elas n\u00e3o s\u00e3o flex\u00edveis o suficiente ou demandam muito esfor\u00e7o para obten\u00e7\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es conforme a necessidade do neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n

Aprimorando o monitoramento de custos com o Unity Catalog<\/strong><\/p>\n\n\n\n

O Unity Catalog \u00e9 uma solu\u00e7\u00e3o de governan\u00e7a de dados centralizada que permite o controle completo do seu Lakehouse Databricks. Sua ado\u00e7\u00e3o eleva o monitoramento dos pipelines de dados a outro patamar, agregando observabilidade sobre os dados armazenados no Lakehouse, e tamb\u00e9m, intelig\u00eancia operacional relacionadas ao acesso, custos, auditoria, linhagem e muito mais,  atrav\u00e9s das tabelas de sistema.<\/p>\n\n\n\n

Por padr\u00e3o, as tabelas de sistema n\u00e3o s\u00e3o disponibilizadas para consulta no Unity Catalog, como mostra a imagem abaixo:<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Habilitando a visualiza\u00e7\u00e3o das Tabelas de Sistema<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Apesar das tabelas estarem inacess\u00edveis, \u00e9 poss\u00edvel habilit\u00e1-las atrav\u00e9s das APIs Rest<\/em> do Unity Catalog.<\/p>\n\n\n\n

Para permitir o acesso \u00e0s tabelas de sistema, siga as instru\u00e7\u00f5es fornecidas no link: https:\/\/docs.databricks.com\/en\/administration-guide\/system-tables\/index.html#enable-system-tables<\/a><\/p>\n\n\n\n

Voil\u00e0!<\/p>\n\n\n\n

\"\"\/<\/figure>\n\n\n\n

Para o nosso cen\u00e1rio espec\u00edfico, destaca-se a tabela de sistema “system.billing.usage”. Essa tabela abrange os dados de consumo em DBUs de todos os workspaces da conta Databricks, independente da regi\u00e3o em que o workspace foi criado.<\/p>\n\n\n\n

<\/h2>\n\n\n\n

Alcan\u00e7ando Observabilidade e Previsibilidade de Custos<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Em conjunto com o uso adequado das Tags nos recursos do Databricks, \u00e9 poss\u00edvel obter insights detalhados sobre o consumo em DBUs, como:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Pipelines de Dados<\/li>\n\n\n\n
  • \u00c1reas de Neg\u00f3cio<\/li>\n\n\n\n
  • Cargas de Trabalho<\/li>\n\n\n\n
  • Faixas Hor\u00e1rias de Maior Utiliza\u00e7\u00e3o<\/li>\n\n\n\n
  • Workspaces<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Essas informa\u00e7\u00f5es de consumo s\u00e3o vitais para melhorar a governan\u00e7a do ambiente anal\u00edtico, tanto em termos de custos quanto de dados (Detec\u00e7\u00e3o de desvios\/anomalias).<\/p>\n\n\n\n

    Aproveitando a Plataforma Lakehouse da Databricks<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    A plataforma Lakehouse da Databricks oferece uma solu\u00e7\u00e3o abrangente que simplifica o processo de intelig\u00eancia operacional. Combinando Dashboards, Saved Queries e Databricks SQL Serverless, \u00e9 poss\u00edvel criar visualiza\u00e7\u00f5es e gr\u00e1ficos de maneira intuitiva. A atualiza\u00e7\u00e3o dos Dashboards pode ser agendada de acordo com as necessidades do seu neg\u00f3cio.<\/p>\n\n\n\n

    Al\u00e9m disso, a plataforma permite configurar alertas que notificam os respons\u00e1veis sobre cen\u00e1rios ou desvios que requerem a\u00e7\u00e3o imediata.<\/p>\n\n\n\n

    \"\"\/<\/figure>\n\n\n\n

    Exemplo de dashboard de previsibilidade de custos em reais e DBUs<\/em><\/p>\n\n\n

    \n
    \"\"\/<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

    Exemplo de gr\u00e1fico de hist\u00f3rico de consumo mensal de Jobs<\/p>\n\n\n

    \n
    \"\"\/<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

    Exemplo de consulta de custos por pipeline de dados<\/em><\/p>\n\n\n\n

    \"\"\/<\/figure>\n\n\n\n

    Exemplo de gr\u00e1fico de hist\u00f3rico de consumos mensal por tipo de carga<\/em><\/p>\n\n\n\n

    \"\"\/<\/figure>\n\n\n\n

    Exemplo de gr\u00e1fico de hist\u00f3rico de consumo di\u00e1rio de Jobs com detec\u00e7\u00e3o de anomalia<\/em><\/p>\n\n\n\n

    Conclus\u00e3o<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    Esses s\u00e3o alguns dos in\u00fameros insights que podem ser gerados para monitorar os custos do seu ambiente Databricks utilizando os recursos de Dashboards, Saved Queries, Databricks Sql Serverless em conjunto com os metadados gerenciados pelo Unity Catalog.<\/p>\n\n\n\n

    As tabelas de sistema do Unity Catalog est\u00e3o em fase “Public Preview”<\/em>, mas j\u00e1 fornecem m\u00e9tricas importantes para a melhoria operacional do Lakehouse Databricks. O Unity Catalog est\u00e1 em constante evolu\u00e7\u00e3o e, com o tempo, esperamos que novas m\u00e9tricas estejam dispon\u00edveis para aprimorar ainda mais a governan\u00e7a do ambiente anal\u00edtico. <\/p>\n\n\n\n

    Limita\u00e7\u00f5es<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    As tabelas de “sistema” est\u00e3o em public preview e n\u00e3o s\u00e3o atualizadas em tempo real.<\/p>\n\n\n\n

    Parceria entre a Digiage e a Databricks:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    A Digiage \u00e9 parceira oficial da Databricks e tem se destacado na moderniza\u00e7\u00e3o das estruturas de Data Lakes em uma variedade de setores empresariais, incluindo varejo, automotivo, utilities, telecomunica\u00e7\u00f5es e servi\u00e7os financeiros. Al\u00e9m disso, a Digiage tamb\u00e9m tem promovido melhorias operacionais em seus clientes por meio da implementa\u00e7\u00e3o de IAs generativas.<\/p>\n\n\n\n

    Quer saber mais? Entre em contato com a Digiage \u2026<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    <\/p>\n\n\n\n

    <\/p>\n\n\n\n

    Autores<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    Daniel Antonelli – Arquiteto de Solu\u00e7\u00f5es Data & Analytics<\/p>\n\n\n\n

    Gregory Miguel – Head de Data & Analytics<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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