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1. Gestion de cluster : réduire les frais généraux et améliorer l’efficacité

Une gestion efficace des clusters est essentielle à l’optimisation des coûts. En comprenant et en ajustant le comportement des clusters, les équipes peuvent réduire considérablement les dépenses inutiles :

• Analyser les journaux et l’inventaire du cluster: Examinez régulièrement les journaux du cluster et les mesures de performances pour identifier les inefficacités. Rassemblez les détails de l’inventaire tels que la taille des clusters et les types d’instances pour garantir que les ressources correspondent aux charges de travail.
• Mettre en œuvre des politiques de cluster: établissez et appliquez des politiques de cluster pour contrôler les types d’instances, le comportement de mise à l’échelle automatique et les paramètres de délai d’inactivité. Ces politiques évitent le surprovisionnement et réduisent les coûts d’inactivité.
• Exécution adaptative des requêtes et accélération des photons: activez et ajustez l’exécution adaptative des requêtes (AQE) et l’accélération des photons pour optimiser dynamiquement les plans de requête et exploiter les dernières technologies de calcul pour une exécution plus rapide.
• Optimiser les configurations Spark: Affinez les configurations Spark, en vous concentrant sur la gestion de la mémoire et la lecture aléatoire des partitions, pour minimiser le gaspillage de ressources et améliorer les performances.

2. Gestion des données : structurer les données pour améliorer les coûts et l’efficacité des requêtes

La manière dont les données sont stockées et organisées a un impact direct sur les coûts et les performances des requêtes. La mise en œuvre de stratégies efficaces de gestion des données peut conduire à des économies significatives :

• Indexation et partitionnement: Concevoir des stratégies d’indexation et de partitionnement de données alignées sur les modèles de requêtes pour réduire les temps et les coûts d’analyse.
• Catalogue Unity et optimisation prédictive: utilisez Unity Catalog pour une gouvernance cohérente des données et des techniques d’optimisation prédictive afin d’améliorer les performances des requêtes.
• Standardiser sur les tables Delta: Transition des configurations héritées vers les tables Delta pour des performances et une compatibilité améliorées. Implémentez des fonctionnalités telles que le clustering liquide pour maintenir des présentations de données efficaces.
• Calcul de statistiques périodiques: planifiez le calcul régulier des statistiques pour aider l’optimiseur de requêtes à prendre de meilleures décisions et à minimiser l’utilisation des ressources.

3. Optimisation des requêtes : requêtes plus rapides, coûts réduits

L’optimisation des requêtes garantit que les charges de travail sont exécutées efficacement, réduisant à la fois le temps d’exécution et les coûts associés :

• Analyser les plans de requête: Identifiez et corrigez les inefficacités dans les plans de requête des requêtes les plus anciennes.
• Stratégies de jointure efficaces: Choisissez les bonnes stratégies de jointure, telles que les jointures de diffusion pour les ensembles de données plus petits ou les jointures par fusion pour les ensembles de données distribués plus grands, afin de minimiser les calculs.
• Déroulement des prédicats: appliquez des filtres le plus tôt possible dans l’exécution de la requête pour réduire le volume de données traitées en aval.
• Stratégie d’indexation: Mettez en œuvre des mécanismes d’indexation appropriés pour accélérer les requêtes fréquentes et réduire les coûts de calcul.

4. Pratiques de codage : rédaction de code soucieux des coûts

Un code bien structuré et efficace garantit non seulement l’exactitude, mais minimise également la consommation de ressources :

• Analyser la logique et les pipelines: Examinez régulièrement les pipelines de traitement des données pour déceler les inefficacités, en vous assurant qu’ils sont optimisés pour les charges de travail prévues.
• Minimiser le brassage des données: Évitez les transformations larges comme groupBy et reduceByKey lorsque cela est possible, car cela peut entraîner des remaniements de données coûteux.
• Gestion de la mémoire: Ajuster les configurations et l’utilisation de la mémoire persist avec les niveaux de stockage appropriés pour éviter les déversements et les recalculs inutiles.
• Évitez la surcharge du conducteur: S’abstenir de mener des opérations coûteuses comme count() ou collect() sur le nœud pilote, ce qui peut entraîner des conflits de ressources et des coûts plus élevés.

5. Surveillance : surveillance continue pour le contrôle des coûts

La surveillance est l’épine dorsale de toute stratégie FinOps, permettant une gestion proactive des coûts et des performances :

• Marquage pour l’attribution des coûts: Définissez un modèle de balisage cohérent dans Databricks et le stockage cloud sous-jacent pour suivre et contrôler les dépenses par équipe, projet ou service.
• Tableaux de bord de suivi des coûts: Créez des tableaux de bord qui fournissent une vue consolidée des coûts et de l’utilisation des ressources, facilitant ainsi l’identification des domaines d’optimisation.
• Définir des alertes: configurez des alertes en cas de modèles de dépenses inhabituels, de mauvaises configurations de ressources ou d’utilisation inefficace afin de prendre rapidement des mesures correctives.
• Formation des utilisateurs et documentation: Fournir une documentation et une formation complètes pour garantir que les utilisateurs suivent les meilleures pratiques pour des charges de travail rentables et performantes.

Conclusion

L’adoption d’une stratégie FinOps pour Databricks optimise non seulement les coûts, mais améliore également les performances globales de la plateforme. En se concentrant sur la gestion des clusters, la structuration des données, l’optimisation des requêtes, le codage efficace et la surveillance continue, les organisations peuvent garantir que leur environnement Databricks fonctionne avec une efficacité maximale tout en respectant leur budget.

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