Monitorare l'utilizzo con i tag

Per monitorare i costi e attribuire con precisione l'utilizzo di Azure Databricks alle business unit e ai team dell'organizzazione (ad esempio, per i chargeback), è possibile contrassegnare le aree di lavoro (gruppi di risorse) e le risorse di calcolo. Questi tag vengono propagati ai report di analisi dei costi dettagliati a cui è possibile accedere nel portale di Azure. Nota: i dati dei tag possono essere replicati a livello globale. Non usare nomi di tag o valori che potrebbero compromettere la sicurezza delle risorse. Ad esempio, non usare nomi di tag che contengono informazioni personali o riservate. Di seguito è riportato un report dei dettagli della fattura di analisi dei costi nel portale di Azure che descrive in dettaglio il costo in base al clusterid tag in un periodo di un mese:

Risorse e oggetti con tag

Object	Interfaccia di assegnazione di tag	Interfaccia di assegnazione di tag (API)
Area di lavoro	Portale di Azure	API risorse di Azure
Pool	Interfaccia utente dei pool nell'area di lavoro di Azure Databricks	API pool di istanze
Calcolo di tutti gli scopi e processi	Interfaccia utente di calcolo nell'area di lavoro di Azure Databricks	API per cluster
Warehouse SQL	Interfaccia utente di SQL Warehouse nell'area di lavoro di Azure Databricks	Warehouses API

Avviso

Non assegnare un tag personalizzato con la chiave Name a un cluster. Ogni cluster ha un tag Name il cui valore è impostato da Azure Databricks. Se si modifica il valore associato alla chiave Name, il cluster non può più essere rilevato da Azure Databricks. Di conseguenza, il cluster potrebbe non essere terminato dopo essere diventato inattiva e continuerà a comportare costi di utilizzo.

Tag predefiniti

Azure Databricks aggiunge i tag predefiniti seguenti al calcolo all-purpose:

Tasto tag	Valore
Vendor	Valore costante: Databricks
ClusterId	ID interno di Azure Databricks del cluster
ClusterName	Nome del cluster
Creator	Nome utente (indirizzo di posta elettronica) dell'utente che ha creato il cluster

Nei cluster di processo, Azure Databricks applica anche i tag predefiniti seguenti:

Tasto tag	Valore
RunName	Nome processo
JobId	ID processo

Azure Databricks aggiunge i tag predefiniti seguenti a tutti i pool:

Tasto tag	Valore
Vendor	Valore costante: Databricks
DatabricksInstancePoolCreatorId	ID interno di Azure Databricks dell'utente che ha creato il pool
DatabricksInstancePoolId	ID interno di Azure Databricks del pool

Nel calcolo usato da Lakehouse Monitoring, Azure Databricks applica anche i tag seguenti:

Tasto tag	Valore
LakehouseMonitoring	true
LakehouseMonitoringTableId	ID della tabella monitorata
LakehouseMonitoringWorkspaceId	ID dell'area di lavoro in cui è stato creato il monitoraggio
LakehouseMonitoringMetastoreId	ID del metastore in cui esiste la tabella monitorata

Assegnazione di tag ai carichi di lavoro di calcolo serverless

Per attribuire l'utilizzo di calcolo serverless a utenti, gruppi o progetti, è possibile usare i criteri di budget. Quando a un utente viene assegnato un criterio di budget, l'utilizzo serverless viene contrassegnato automaticamente con i tag dei criteri. Vedere Utilizzo serverless degli attributi con criteri di budget.

Propagazione tag

I tag dell'area di lavoro, del pool e del cluster vengono aggregati da Azure Databricks e propagati alle macchine virtuali di Azure per la creazione di report di analisi dei costi. Ma i tag del pool e del cluster vengono propagati in modo diverso l'uno dall'altro.

I tag dell'area di lavoro e del pool vengono aggregati e assegnati come tag di risorsa delle macchine virtuali di Azure che ospitano i pool.

I tag dell'area di lavoro e del cluster vengono aggregati e assegnati come tag di risorsa delle macchine virtuali di Azure che ospitano i cluster.

Quando i cluster vengono creati dai pool, solo i tag dell'area di lavoro e i tag del pool vengono propagati alle macchine virtuali. I tag del cluster non vengono propagati per mantenere le prestazioni di avvio del cluster del pool.

Risoluzione dei conflitti di tag

Se un tag del cluster personalizzato, un tag del pool o un tag dell'area di lavoro ha lo stesso nome di un cluster o un tag pool predefinito di Azure Databricks, il tag personalizzato viene preceduto da un x_ prefisso quando viene propagato.

Ad esempio, se un'area di lavoro è contrassegnata con vendor = Azure Databricks, tale tag sarà in conflitto con il tag vendor = Databrickscluster predefinito . I tag verranno quindi propagati come x_vendor = Azure Databricks e vendor = Databricks.

Limiti

• I tag personalizzati dell’area di lavoro possono richiedere fino a un'ora per essere propagati ad Azure Databricks dopo qualsiasi modifica.
• Non è possibile assegnare più di 50 tag a una risorsa di Azure. Se il numero complessivo di tag aggregati supera questo limite, i tag con prefisso x_ vengono valutati in ordine alfabetico e quelli che superano il limite vengono ignorati. Se tutti i tag con prefisso x_ vengono ignorati e il conteggio non supera il limite, i tag rimanenti vengono valutati in ordine alfabetico e quelli che superano il limite vengono ignorati.
• Le chiavi e i valori dei tag possono contenere solo lettere, spazi, numeri o caratteri +, =_.:-, . /@ I tag contenenti altri caratteri non sono validi.
• Se si modificano i nomi o i valori delle chiavi tag, queste modifiche si applicano solo dopo il riavvio del cluster o l'espansione del pool.
• Se i tag personalizzati del cluster sono in conflitto con i tag personalizzati di un pool, il cluster non può essere creato.

Applicazione di tag con criteri

È possibile applicare tag ai cluster usando i criteri di calcolo. Per altre informazioni, vedere Applicazione di tag personalizzati.