Uso de atributos utilizando etiquetas

Este artigo explica como usar tags personalizadas e padrão para atribuir cargas de trabalho a espaços de trabalho, equipes, projetos e usuários específicos.

Para monitorar o custo e atribuir com precisão o uso do Azure Databricks às unidades de negócios e às equipes da sua organização (para estornos, por exemplo), você pode marcar workspaces (grupos de recursos) e recursos de computação. Essas marcas são propagadas para relatórios detalhados de análise de custo que você pode acessar no portal do Azure. Observação: os dados da tag podem ser replicados globalmente. Não use nomes ou valores de marca que possam comprometer a segurança de seus recursos. como informações pessoais ou confidenciais. Este é um relatório de detalhes da fatura de análise de custo no portal do Azure que detalha o custo por marca clusterid em um período de um mês:

Objetos e recursos marcados

Objeto	Interface do usuário de marcação	Interface de marcação (API)
Workspace	Portal do Azure	API de Recursos do Azure
pool	Interface do usuário de pools no workspace do Azure Databricks	API do Pool de Instâncias
Computação de trabalho e para todos os fins	Interface do usuário de computação no workspace do Azure Databricks	API de Clusters
SQL warehouse	Interface do usuário do SQL warehouse no workspace do Azure Databricks	API de warehouses

Aviso

Não atribua uma marca personalizada com a chave Name a um cluster. Cada cluster tem uma marca Name cujo valor é definido pelo Azure Databricks. Se você alterar o valor associado à chave Name, o cluster não poderá mais ser acompanhado pelo Azure Databricks. Como consequência, o cluster pode não ser encerrado depois de ficar ocioso e continuará a incorrer em custos de uso.

Marcas padrão

O Azure Databricks adiciona as seguintes marcas padrão à computação para todas as finalidades:

Chave de marca	Valor
Vendor	Valor constante: Databricks
ClusterId	ID interna do Azure Databricks do cluster
ClusterName	Nome do cluster
Creator	Nome de usuário (endereço de email) do usuário que criou o cluster

Em clusters de trabalho, o Azure Databricks também aplica as seguintes marcas padrão:

Chave de marca	Valor
RunName	Nome do trabalho
JobId	ID do Trabalho

O Azure Databricks adiciona as seguintes marcas padrão a todos os pools:

Chave de marca	Valor
Vendor	Valor constante: Databricks
DatabricksInstancePoolCreatorId	ID interna do Azure Databricks do usuário que criou o pool
DatabricksInstancePoolId	ID interna do Azure Databricks do pool

Na computação usada pelo Lakehouse Monitoring, o Azure Databricks também aplica as seguintes marcas:

Chave de marca	Valor
LakehouseMonitoring	true
LakehouseMonitoringTableId	ID da tabela monitorada
LakehouseMonitoringWorkspaceId	ID do workspace em que o monitor foi criado
LakehouseMonitoringMetastoreId	ID do metastore em que a tabela monitorada existe

Marcar cargas de trabalho de computação sem servidor

Importante

Esse recurso está em uma versão prévia.

Para atribuir o uso de computação sem servidor a usuários, grupos ou projetos, você pode usar políticas de orçamento. Quando um usuário recebe uma política de orçamento, o uso sem servidor é marcado automaticamente com as tags da política. Consulte Atribua o uso sem servidor com políticas de orçamento.

Propagação de marcas

As marcas de workspace, pool e cluster são agregadas pelo Azure Databricks e propagadas para VMs do Azure para relatórios de análise de custo. Mas as marcas do pool e do cluster são propagadas de forma diferente.

As marcas de pool e workspace são agregadas e atribuídas como marcas de recurso das VMs do Azure que hospedam os pools.

As marcas de cluster e workspace são agregadas e atribuídas como marcas de recurso das VMs do Azure que hospedam os clusters.

Quando os clusters são criados com base nos pools, somente as marcas de workspace e as marcas de pool são propagadas para as VMs. As marcas de cluster não são propagadas para preservar o desempenho de inicialização do cluster de pool.

Resolução de conflitos de marcas

Se uma marca personalizada de cluster, de pool ou de workspace tiver o mesmo nome de uma marca padrão de cluster ou de pool do Azure Databricks, a marca personalizada será prefixada com um x_ quando for propagada.

Por exemplo, se um workspace for marcado com vendor = Azure Databricks, essa marca estará em conflito com a marca de cluster padrão vendor = Databricks. Portanto, as marcas serão propagadas como x_vendor = Azure Databricks e vendor = Databricks.

Limitações

• Pode levar até uma hora para que as marcas de workspace personalizadas sejam propagadas para o Azure Databricks após qualquer alteração.
• No máximo, 50 marcas podem ser atribuídas a um recurso do Azure. Se a contagem geral de marcas agregadas exceder esse limite, as marcas prefixadas com x_ serão avaliadas em ordem alfabética e aquelas que excederem o limite serão ignoradas. Se todas as marcas prefixadas com x_ forem ignoradas e a contagem estiver acima do limite, as marcas restantes serão avaliadas em ordem alfabética e aquelas que excederem o limite serão ignoradas.
• As chaves e valores de tag só podem conter letras, espaços, números ou os caracteres +, -, =, ._, :, , /, . @ As tags que contêm outros caracteres são inválidas.
• Se você alterar os nomes ou os valores de chave de marca, essas alterações serão aplicadas somente após a reinicialização do cluster ou a expansão do pool.
• Se as marcas personalizadas do cluster entrarem em conflito com as marcas personalizadas de um pool, o cluster não poderá ser criado.
• As marcas de workspace recém-adicionadas não são automaticamente propagadas para os recursos de computação existentes. Para fazer com que as novas marcas sejam propagadas, abra a página de detalhes do recurso de computação, selecione Editar e depois Confirmar e reiniciar.

Marcando práticas recomendadas

• Como as etiquetas podem ser inseridas manualmente, sua organização deve padronizar os pares de chave-valor. O Databricks recomenda o desenvolvimento de uma política de negócios para nomenclatura de chave e valor que você pode compartilhar com todos os usuários.
• Todos os recursos devem ser marcados com chaves gerais que atribuam o uso a uma unidade de negócios ou projeto. Por exemplo, um recurso computacional de trabalho criado pela equipe de finanças para seu orçamento anual pode incluir as tags business-unit:finance e project:annual-budget.
• Para obter insights mais granulares, atribua marcas usando chaves de alta especificidade. Por exemplo, você pode criar chaves com base em funções, produtos, serviços ou clientes.
• Quando aplicável, os administradores do workspace devem aplicar tags usando políticas de computação e políticas de orçamento. Confira Imposição de marca personalizada.