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Otimização de custos para o data lakehouse

Este artigo aborda os princípios arquitetônicos do pilar de otimização de custos, com o objetivo de permitir o gerenciamento de custos de forma a maximizar o valor entregue. Dado um orçamento, a eficiência de custos é impulsionada pelos objetivos de negócios e pelo retorno do investimento. Os princípios de otimização de custos podem ajudar a alcançar os objetivos de negócios e a justificação de custos.

Diagrama de arquitetura lakehouse de otimização de custos para Databricks.

Princípios de otimização de custos

  1. Escolha os recursos ideais

    Escolha os recursos certos que se alinham com as metas de negócios e podem lidar com o desempenho da carga de trabalho. Ao integrar novas cargas de trabalho, explore as diferentes opções de implantação e escolha aquela com a melhor relação preço/desempenho.

  2. Alocar recursos dinamicamente

    Aloque e libere recursos dinamicamente para atender aos requisitos de desempenho. Identifique recursos não utilizados ou subutilizados e reconfigure-os, consolide-os ou desative-os.

  3. Monitorizar e controlar custos

    O custo das cargas de trabalho depende da quantidade de recursos consumidos e das taxas cobradas por esses recursos. Para compreender o custo destas cargas de trabalho, monitorize-as para cada recurso envolvido. Tal fornece uma linha de base para controlar o consumo e os custos.

    Além disso, o lakehouse facilita a identificação precisa do uso da carga de trabalho e dos custos. Tal permite a alocação transparente de custos aos proprietários de cargas de trabalho individuais. Eles podem então medir o retorno do investimento e otimizar seus recursos para reduzir custos, se necessário.

  4. Projete cargas de trabalho econômicas

    Uma das principais vantagens do Lakehouse é a sua capacidade de dimensionamento dinâmico. Como ponto de partida, são analisadas as métricas de utilização e desempenho para determinar o número inicial de instâncias. Com o dimensionamento automático, pode poupar nos custos adicionais ao selecionar instâncias mais pequenas para uma carga de trabalho altamente variável ou ao aumentar horizontalmente em vez de verticalmente para alcançar o nível de desempenho necessário.

Próximo: Práticas recomendadas para otimização de custos

Consulte Práticas recomendadas para otimização de custos.