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Pour le responsable des données et le DAFSur demande

Health check Databricks : coûts des clusters, jobs et accès La facture Databricks grossit chaque mois. Quelle part n'apporte rien ?

Nous revoyons l'état de votre Databricks (un health check) et vous remettons les jobs qui laissent des tables à moitié chargées, les clusters qui coûtent sans rien apporter et les accès en trop. Nous ne vendons pas de licences.

Vous recevez les jobs cassés avec les tables qu'ils touchent et les clusters que vous pouvez ajuster. Le périmètre et le délai sont fixés par écrit avant de commencer.

Carte mère en noir et blanc, avec des condensateurs et des bobines au premier plan

Mis à jour le

Pour qui

  • Le coût de calcul monte et vous ne savez pas ce qui le consomme
  • Vos rapports ou vos modèles d'IA sont alimentés par Databricks
  • Chaque équipe crée des jobs et des clusters, de plus en plus avec l'IA

Inutile si vous avez une seule équipe avec peu de jobs et que quelqu'un revoit déjà coûts et échecs chaque mois.

Des données cassées entrent dans vos modèles

Ce qui sort de Databricks alimente des rapports et des modèles d'IA. Si l'entrée est cassée, la sortie l'est aussi, et le coût de calcul est payé quand même. Chaque job (un traitement planifié) fonctionnait le jour de son lancement. Avec le temps, certains échouent sans prévenir et d'autres restent allumés sans que personne en ait besoin.

Ce que nous revoyons dans votre Databricks : jobs, clusters, coûts et Unity Catalog

  • Jobs et pipelines qui échouent sans prévenir
  • Coût des clusters et des jobs
  • Accès dans Unity Catalog
  • Utilisateurs inactifs
  • Qualité des tables qui alimentent rapports et modèles

Les points de contrôle de ces cinq revues ne sont pas encore comptés, nous ne publions donc aucun chiffre : le périmètre est fixé par écrit dans chaque cas.

Technologies couvertes

  • Databricks

Marques et logos de leurs propriétaires respectifs. Leur usage ici est purement descriptif et n'implique ni relation commerciale ni parrainage.

Comment cela fonctionne

  1. Rendez-vous et périmètre par écrit

    En 30 minutes, nous voyons quelles équipes utilisent Databricks et ce qui en dépend. Vous recevez ensuite le périmètre et le délai par écrit.

  2. Health check en lecture seule

    Nous regardons et mesurons jobs, clusters, coûts et accès. Nous ne changeons rien dans votre workspace tant que vous ne le demandez pas.

  3. Rapport et réunion de restitution

    Vous recevez les jobs qui échouent et les tables qu'ils touchent, ainsi que les clusters que vous pouvez ajuster. Nous le parcourons avec votre équipe.

Ce dont nous avons besoin de vous

  • Un utilisateur en lecture seule dans votre workspace Databricks
  • Une personne qui connaît vos jobs et vos clusters
  • Les rapports et modèles qui dépendent de Databricks

Notre méthode

Ce que vous recevez

  1. Jobs cassés et tables qu'ils touchent
  2. Clusters et jobs que vous pouvez ajuster
  3. Liste des accès et des utilisateurs en trop
  4. Synthèse exécutive d'une page pour la direction

Voici comment arrive un constat

Priorité: Moyenne

Cluster allumé sans traitement en dehors des heures de travail

Où
Cluster partagé de l'équipe data
Preuve
Le journal d'utilisation montre des heures de calcul sans aucun traitement associé
Impact
Un coût de calcul qui n'apporte rien

Exemple du format du rapport, pas d'un client.

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Revue experte, outil automatique ou l'IA elle-même

Les trois sont utiles, chacun pour une chose. L'IA apporte le volume et les personnes le jugement : c'est pourquoi notre revue utilise un outil automatique à base d'IA, supervisé par des développeurs seniors.

Voir la comparaison complète

Des mains dessinent au feutre un schéma d'écrans reliés par des flèches sur un petit tableau blanc, près d'un casque blanc

Qui fait la revue

La revue est faite par une équipe de développeurs seniors, avec de nombreuses heures de développement et de recherche des erreurs que commettent les IA quand elles programment. Nous connaissons plus de 1 200 points de revue. L'outil automatique à base d'IA les parcourt, et les personnes valident, dirigent et revoient.

Équipe de développeurs seniors

José María Salido, fondateur de Sondeon, en répond

  • L'IA apporte le volume : elle parcourt les points de revue connus
  • Les personnes apportent le jugement : elles valident chaque constat avant qu'il n'entre dans le rapport
  • Le résultat est expliqué en réunion avec votre équipe
Qui en répond : José María Salido, sur LinkedIn

Questions fréquentes

Combien coûte Databricks et de quoi dépend le coût ?

Databricks publie ses barèmes, qui évoluent avec le temps. Le coût dépend du calcul que consomment vos clusters et vos jobs : nous mesurons donc lesquels dépensent sans rien apporter.

De quoi avez-vous besoin, et modifiez-vous quelque chose dans notre workspace ?

Il nous faut un utilisateur en lecture seule et une personne qui connaît vos jobs et vos clusters. Nous ne changeons rien tant que vous ne le demandez pas : le health check regarde et mesure.

Combien peut-on économiser sur Databricks ?

Cela dépend de votre usage, et nous n'annonçons aucun chiffre à l'avance. Nous le mesurons lors de la première revue avec vos propres clusters et jobs : lesquels coûtent plus qu'ils n'apportent et lesquels peuvent être ajustés.

À quelle fréquence faut-il revoir Databricks ?

Chaque fois que beaucoup de nouveaux jobs et clusters apparaissent. Nous recommandons de le refaire chaque trimestre, car les échecs silencieux et les coûts grandissent sans que personne les regarde.

Corrigez-vous vous-mêmes les jobs en échec et les clusters coûteux ?

Oui, si vous nous confiez la correction. Le diagnostic vient d'abord : chaque job et chaque cluster avec sa preuve et sa priorité. La correction est à part, et seulement si vous la demandez ; votre équipe peut aussi l'appliquer avec la liste en main.

Que vérifie un audit Databricks ?

Il vérifie les jobs et les pipelines qui échouent sans prévenir, le coût des clusters et des jobs, les accès dans Unity Catalog et les utilisateurs inactifs. Le nôtre est un health check périodique, distinct du journal d'activité du produit, et chaque constat arrive avec sa preuve et sa priorité.

Autres services

  • Health check Salesforce

    Automatisations qui échouent en silence, utilisateurs partis et licences inutilisées toujours payées dans votre org Salesforce.

  • Health check Microsoft Fabric

    Pipelines qui alimentent les rapports avec des données périmées ou cassées, et capacité payée mais non utilisée.

  • Health check Power BI

    Rapports bâtis sur des données périmées ou cassées, actualisations en échec et licences attribuées à des personnes qui ne s'en servent plus.

  • Health check Microsoft 365 et Azure

    Comptes sans MFA, invités et applications avec plus de droits que nécessaire, et licences Microsoft 365 payées sans usage.

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