Economia de custos em computação serverless para Notebooks, Jobs e Pipelines

Recentemente, anunciamos a Disponibilidade Geral de nossas ofertas de computação serverless para Notebooks, Jobs e Pipelines. A computação serverless oferece inicialização rápida de cargas de trabalho, escalonamento automático de infraestrutura e atualizações de versão transparentes do runtime do Databricks. Estamos comprometidos em continuar inovando com nossa oferta serverless e aprimorando continuamente o custo-benefício para suas cargas de trabalho. Hoje, estamos animados em fazer alguns anúncios que ajudarão a melhorar sua experiência de custo com serverless:

1. Melhorias de eficiência que resultam em uma redução superior a 25% nos custos de computação serverless existentes e futuros para a maioria dos clientes, especialmente aqueles com cargas de trabalho de curta duração.
2. Observabilidade de custos aprimorada que ajuda a rastrear e monitorar gastos em nível individual de Notebook, Job e Pipeline.
3. Controles simples (disponíveis no futuro) para Jobs e Pipelines que permitirão que você indique uma preferência para otimizar a execução da carga de trabalho em relação ao custo em vez de performance.
4. Disponibilidade contínua do desconto introdutório de 50% em nossas novas ofertas de computação serverless para jobs e pipelines, e 30% para notebooks.

Melhorias de Eficiência

Com base em insights obtidos ao executar cargas de trabalho de clientes, implementamos melhorias de eficiência que permitirão à maioria dos clientes obter uma redução de 25% ou mais em seus gastos com computação serverless. Essas melhorias reduzem principalmente o custo de cargas de trabalho curtas. Essas alterações serão implementadas automaticamente nas próximas semanas, garantindo que seus Notebooks, Jobs e Pipelines se beneficiem dessas atualizações sem a necessidade de nenhuma ação.

Observabilidade de Custos Aprimorada

Para tornar o gerenciamento de custos mais transparente, aprimoramos nossas capacidades de rastreamento de custos. Todos os custos de computação associados ao serverless agora serão totalmente rastreáveis até a execução individual de Notebook, Job ou Pipeline. Isso significa que você não verá mais custos de computação serverless compartilhados não atribuídos a nenhuma carga de trabalho específica. Essa atribuição granular fornece visibilidade do custo total de cada carga de trabalho, facilitando o monitoramento e a governança de despesas. Além disso, adicionamos novos campos à tabela de sistema de uso faturável, incluindo nome do Job, caminho do Notebook e identidade do usuário para Pipelines, para simplificar o relatório de custos. Criamos um modelo de dashboard que facilita a visualização de tendências de custos em seus workspaces. Você pode saber mais e baixar o modelo aqui.

Controles Futuros que Permitem Indicar Preferência por Otimização de Custo

Para cada uma de suas cargas de trabalho de plataforma de dados, você precisa determinar o equilíbrio certo entre performance e custo. Com a computação serverless, estamos comprometidos em simplificar como você atinge as metas de custo-benefício de suas cargas de trabalho específicas. Atualmente, nossa oferta serverless foca em performance - otimizamos a infraestrutura e gerenciamos nossa frota de computação para que suas cargas de trabalho experimentem inicialização rápida e tempos de execução curtos. Isso é ótimo para cargas de trabalho com necessidades de baixa latência e quando você não quer gerenciar ou pagar por pools de instâncias.

No entanto, também ouvimos seu feedback sobre a necessidade de opções mais econômicas para determinados Jobs e Pipelines. Para algumas cargas de trabalho, você está disposto a sacrificar algum tempo de inicialização ou velocidade de execução em troca de custos mais baixos. Em resposta, estamos entusiasmados em apresentar um conjunto de controles simples e diretos que permitem priorizar a economia de custos em detrimento da performance. Essa nova flexibilidade permitirá que você personalize sua estratégia de computação para atender melhor aos requisitos específicos de preço e performance de suas cargas de trabalho. Fique atento a mais atualizações sobre esse desenvolvimento empolgante nos próximos meses.

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Comece a usar a computação serverless hoje mesmo:

• Ative a computação serverless em sua conta na AWS ou Azure
• Certifique-se de que seu workspace esteja habilitado para usar o Unity Catalog e em uma região suportada na AWS ou Azure
• Para cargas de trabalho PySpark existentes, garanta que sejam compatíveis com o modo de acesso compartilhado e DBR 14.3+
• Siga as instruções específicas para conectar seus Notebooks, Jobs, Pipelines à computação serverless
• Utilize a computação serverless de qualquer sistema de terceiros usando o Databricks Connect. Desenvolva localmente a partir do seu IDE, ou integre perfeitamente suas aplicações com o Databricks em Python para um fluxo de trabalho suave e eficiente.

(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original