Azure Databricks Serverless: ETL-практики, оптимизация, сокращение затрат

Лучшие практики для быстрого и экономичного ETL в Azure Databricks Serverless

Чтобы эффективно использовать Azure Databricks Serverless для быстрых и экономичных ETL-процессов, необходимо перейти от базовых on-demand вычислений к созданию надёжных производственных пайплайнов. Хотя бессерверные среды запускаются за секунды и автоматически масштабируются, их истинный потенциал раскрывается через тщательную настройку. В этом руководстве мы рассмотрим проверенные на практике стратегии для защиты рабочих областей, оптимизации производительности и контроля затрат, которые помогут сделать ваши ETL-задачи предсказуемыми и эффективными.

Какие лучшие практики для настройки и управления серверными рабочими областями Azure Databricks?

Чтобы внедрить лучшие практики для настройки и управления серверными рабочими областями Azure Databricks, сосредоточьтесь на ключевых областях. Они включают автоматизацию развёртывания через IaC, оптимизацию автомасштабирования, сокращение времени запуска задач и системный контроль затрат. Такой подход обеспечивает создание надёжных, проверяемых и экономичных ETL-пайплайнов.

1. Развернуть за секунды, управлять вечно

Разворачивайте новые рабочие области с поддержкой Unity Catalog менее чем за 90 секунд с помощью шаблонов ARM или Terraform. Для обеспечения безопасности и управляемости с самого начала задайте ключевые параметры конфигурации при создании:

Аргумент Terraform	Значение	Почему это важно
managed_services_cmk_enabled	true	Шифрует диски серверных вычислений вашим управляемым клиентом ключом (CMK) для повышения безопасности.
network_policy_id	azurerm_databricks_network_policy.<NCC>.id	Применяет конфигурацию сетевого подключения (NCC), чтобы обеспечить разрешительный список исходящих соединений и предотвратить неавторизованные подключения.
budget_policy_tag_rules	{"pipeline":"{{job.metadata.pipeline}}","cost-center":"{{user.attribution}}","env":"prod"}	Автоматически применяет теги для отслеживания затрат ко всем заданиям, обеспечивая согласованный учет бюджета без ручного вмешательства.

Благодаря использованию общего метастора Unity Catalog, серверные рабочие области автоматически наследуют существующие разрешения на уровне строк и столбцов. Это значительно упрощает миграцию с классической вычислительной архитектуры.

2. Автомасштабирование, которое понимает паттерны ETL

В бессерверной модели конфигурация меняется с указания количества драйверов и воркеров на более простую систему, основанную на минимальном и максимальном количестве рабочих единиц (Worker Units, WU) и уровне параллелизма. Одна WU эквивалентна примерно 0.75 vCPU и 4 ГБ ОЗУ, а планировщик добавляет ресурсы с шагом в четыре секунды.

Используйте следующие настройки в качестве отправной точки и корректируйте их после анализа нескольких производственных запусков:

Тип нагрузки	Стартовый minWU	Стартовый maxWU	Предел параллелизма	Примечания
Пакетная загрузка Delta	2	32	10	Поддерживает запасную емкость исполнителей, чтобы предотвратить очередь во время небольших дозагрузок.
Потоковая обработка bronze->silver	4	16	4	Более низкий предел параллелизма предотвращает накопление микропакетов при возникновении противодавления.
Интерактивный SQL-анализ	1	8	20	Ограничивает затраты на интерактивные запросы 8 WU, чтобы удержать расходы на исследовательский анализ ниже примерно $3/час.

Чтобы предотвратить перегрузку рабочей области инструментами оркестрации, установите свойство spark.databricks.serverless.maxConcurrentJobsPerWorkspace (по умолчанию 100) равным сумме всех лимитов параллелизма с добавлением 20% буфера.

3. Сократите время запуска до менее 15 секунд

Минимизация времени «холодного старта» критически важна для часто выполняемых и короткоживущих задач. Чтобы сократить время запуска, включите в конфигурацию ваших заданий следующие переменные окружения:

• AZURE_DATABRICKS_SERVERLESS_PRELOAD_DOCKER=true: Предварительно загружает образ среды выполнения Databricks, гарантируя его готовность до начала выполнения задачи.
• spark.databricks.delta.preview.enabled=true: Включает предварительную версию векторизованного перемешивания Photon, которая показала в 1.5 раза более высокую пропускную способность на широких соединениях по сравнению со стандартным Spark 3.5.

Храните пользовательские библиотеки (файлы JAR и wheel) в томах Unity Catalog. Бессерверная архитектура кэширует эти артефакты в региональном Azure Container Registry, что сокращает время их загрузки с более чем 45 секунд (при использовании DBFS) до менее 5 секунд.

4. Учет затрат без усталости от тегов

Используйте политики бюджета на уровне рабочей области для автоматического применения тегов учёта затрат к каждому заданию, что избавляет от необходимости ручного тегирования. Интегрируйте эти теги с Azure Cost Management для настройки оповещений о достижении пороговых значений бюджета (например, 80%, 90% и 100% от лимита).

Стоимость обработки гигабайта данных демонстрирует высокую стабильность, как показывает анализ 30-дневного пайплайна в сфере розничной торговли:

Обработано GB Delta в день	Ср. WU-ч	Стоимость USD	Цена за GB
150	12	4.32	0.0288
1,200	95	34.2	0.0285
5,000	410	147.6	0.0295

Такая предсказуемая цена за гигабайт позволяет точно прогнозировать внутренние расходы на обработку данных ещё до конца отчётного периода.

5. Временная разработка vs долгоживущий прод

Рассматривайте среды разработки как временные, эфемерные ресурсы. Автоматизируйте их создание в CI/CD-пайплайнах по pull-запросам и настраивайте автоматическое удаление после периода неактивности (например, 72 часа) с помощью политики lifecycle_policy в Terraform. Это предотвращает накопление заброшенных «песочниц».

В отличие от них, производственные рабочие области являются долгоживущими. Защитите их, включив контроль исходящего трафика для серверных сред. Эта функция ограничивает сетевой доступ только списком одобренных конечных точек, помогая соответствовать требованиям сегментации сети (например, PCI-DSS) без сложной VNet-инъекции.

6. Жизненный цикл блокнотов и CI/CD

Интегрируйте ваши блокноты с Git, сохраняя их в репозиториях Azure DevOps или GitHub. Настройте задания так, чтобы они динамически подтягивали последнюю версию кода из нужной ветки во время выполнения с помощью Databricks Repos API. В качестве лучшей практики защитите основную ветку (main) с помощью CI-сборки, которая выполняет dbx validate на промежуточной рабочей области. Такая предварительная проверка выявляет ошибки, специфичные для среды (например, отсутствие нативных библиотек), до их попадания в продакшн.

7. Простые контрольные точки для стриминга

Для заданий Structured Streaming бессерверная среда использует Azure Blob Storage для хранения контрольных точек (checkpoints). Чтобы упростить управление доступом, явно указывайте путь к контрольным точкам в управляемой учётной записи хранения рабочей области (например, abfss://checkpoint@managedstorage.dfs.core.windows.net/{pipeline}). Такой подход позволяет избежать сложных проблем с разрешениями, особенно в сценариях с несколькими подписками или когда озеро данных находится в другом тенанте Azure.

8. Карта быстрого устранения неполадок

Симптом	Быстрая проверка для серверных сред
Задание зависает на “cluster starting” > 120 с	Возможно, подсети рабочей области не хватает конечной точки службы для Azure Storage, из-за чего серверная фабрика не может загрузить образ среды выполнения. Проверьте конфигурацию сети.
java.lang.UnsatisfiedLinkError на нативной библиотеке	Часто указывает на библиотеку, скомпилированную для несовместимой версии ОС (например, Ubuntu 20.04). Серверные вычисления работают на Ubuntu 22.04. Перекомпилируйте библиотеку или используйте чистую Java-альтернативу.
Резкий рост затрат в полночь	Частая причина – внешний оркестратор (например, Airflow) в цикле быстрых повторных попыток. Принудительно установите max_concurrent_runs=1 в определении рабочего процесса Databricks, чтобы предотвратить это.
Ошибка “Quota exceeded”	Ваша рабочая область превысила квоту maxWorkerUnits для региона Azure (по умолчанию 512). Запросите увеличение квоты через портал Azure; утверждение обычно занимает несколько часов.

Обратите внимание, что для Databricks SQL Serverless постоянно выпускаются значительные улучшения производительности (до 5 раз). Если вы не наблюдаете ожидаемого прироста, повторное развёртывание рабочей области гарантирует, что вы используете последнюю, наиболее оптимизированную версию среды выполнения.

9. Следите за горизонтом

Во время публичной предварительной версии хранилище для управляемых дисков предоставляется бесплатно. Microsoft обязуется уведомить пользователей за 30 дней до введения оплаты. Используйте этот период для сравнительного анализа затрат на ваши пайплайны и решите, оставлять ли данные в управляемом хранилище или перенести их в собственный контейнер ADLS Gen2.

Отслеживайте анонсы о региональном расширении, например, в шоу Azure Update. Ожидается, что поддержка новых регионов позволит соблюдать требования к резидентности данных, обрабатывая их локально с помощью бессерверной архитектуры.

Применение этих проверенных шаблонов и итеративная настройка конфигураций позволят вам создавать производственные ETL-пайплайны, которые превосходят традиционные модели на выделенных кластерах по скорости, наблюдаемости и экономической эффективности.