Panoramica dei prezzi di Databricks

Ho utilizzato Databricks come parte del nostro flusso di lavoro di ingegneria dei dati per costruire e mantenere pipeline ETL, analizzare grandi set di dati e supportare i requisiti di reporting. Una delle cose che mi piace di più è che riunisce ingegneria dei dati, analisi e notebook in un unico spazio di lavoro. Invece di passare tra più strumenti, posso scrivere codice PySpark, convalidare trasformazioni, collaborare con i compagni di squadra e programmare lavori dalla stessa piattaforma. Questo ha reso lo sviluppo quotidiano più organizzato, specialmente quando si lavora su più pipeline di dati.

Un'altra caratteristica su cui faccio affidamento frequentemente è l'ambiente notebook. È comodo per sviluppare e testare trasformazioni prima di spostarle in produzione. Durante lo sviluppo, utilizzo spesso i notebook per ispezionare dati di esempio, risolvere trasformazioni fallite e convalidare la logica aziendale con SQL e PySpark. La possibilità di mescolare codice, documentazione markdown e risultati delle query in un unico posto rende anche più facile per i membri del team comprendere l'implementazione durante le revisioni del codice o le sessioni di trasferimento di conoscenze.

Apprezzo anche la scalabilità della piattaforma. Alcuni dei nostri lavori di elaborazione dati coinvolgono milioni di record e Databricks gestisce l'elaborazione distribuita in modo efficiente senza richiederci di gestire direttamente l'infrastruttura sottostante. Funzionalità come la gestione dei cluster, la programmazione dei lavori e l'integrazione con l'archiviazione cloud riducono il sovraccarico operativo. Detto ciò, i tempi di avvio dei cluster possono occasionalmente ritardare le sessioni di debug rapide, e gestire attentamente le risorse di calcolo è importante per evitare costi inutili. Nel complesso, Databricks ha aiutato a semplificare l'elaborazione di dati su larga scala offrendo abbastanza flessibilità sia per lo sviluppo che per i carichi di lavoro di produzione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Sebbene Databricks sia stato affidabile per i nostri carichi di lavoro di ingegneria dei dati, ci sono alcune aree in cui penso possa essere migliorato. Una sfida che ho riscontrato è il tempo di avvio del cluster. Quando ho bisogno solo di testare una piccola modifica al codice o di convalidare una trasformazione, aspettare che un cluster si avvii può interrompere il flusso di sviluppo. Non è un problema importante per i lavori di produzione programmati, ma durante lo sviluppo attivo e il debug, quei minuti extra si sommano.

Un'altra limitazione è la gestione dei costi. Poiché le risorse di calcolo sono legate all'uso del cluster, è importante monitorare le configurazioni del cluster e assicurarsi che vengano spenti quando non sono necessari. Abbiamo avuto situazioni in cui i cluster di sviluppo sono rimasti attivi più a lungo del previsto, risultando in costi cloud più elevati. La piattaforma fornisce strumenti per gestire questo, ma richiede comunque che i team stabiliscano una buona governance e politiche di utilizzo. Ho anche scoperto che alcune impostazioni di configurazione per i lavori, i permessi e i cluster hanno una curva di apprendimento, specialmente per i nuovi membri del team che non hanno familiarità con l'ambiente Databricks.

Da una prospettiva quotidiana, il debug dei lavori distribuiti di Spark può a volte essere impegnativo. Sebbene i log forniscano informazioni utili, identificare la causa esatta dei fallimenti richiede spesso di navigare attraverso più log di esecuzione e dettagli dell'interfaccia utente di Spark. Per problemi semplici questo non è un problema, ma risolvere guasti più complessi della pipeline può richiedere tempo. Nonostante queste limitazioni, nessuna di esse supera i benefici della piattaforma, e la maggior parte delle sfide può essere gestita con una corretta configurazione del cluster, monitoraggio e pratiche di team. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La piattaforma stessa è relativamente facile da usare e veloce da configurare. L'installazione iniziale è stata semplice e i flussi di lavoro principali erano accessibili senza configurazioni eccessive. Da un punto di vista puramente tecnico, il prodotto è utilizzabile e ben progettato. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Databricks deve assumere una vera responsabilità per l'accuratezza dei prezzi e la rimediabilità post-vendita. Il loro calcolatore di utilizzo e prezzi era materialmente errato per il nostro caso d'uso (sbagliato di circa 10 volte), e abbiamo sollevato preoccupazioni fin dall'inizio. Non abbiamo mai ricevuto il livello di attenzione o l'azione correttiva necessaria per risolverlo adeguatamente.

Abbiamo finito per pagare più di 10 volte il costo previsto, con solo l'ultimo trimestre parzialmente rimborsato, il che non è un rimedio significativo. Databricks ha rifiutato la responsabilità e ha invece fatto riferimento a email inviate dopo la firma del contratto, che non erano in linea con il momento in cui il problema è stato identificato.

Questa esperienza ci ha fatto seriamente considerare alternative come Snowflake. Il mio consiglio agli altri: siate estremamente cauti con le stime dei prezzi di Databricks e assumete che sarete voi a sopportare il rischio se sono errate. Una volta firmato il contratto, la risoluzione è difficile e la protezione dei ricavi sembra avere la priorità sui risultati per i clienti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.