태그로 사용량 모니터링하기
비용을 모니터링하고 Azure Databricks 사용량을 조직의 사업부 및 팀(예: 차지백)에 정확하게 특성화하려면 작업 영역(리소스 그룹)에 태그를 지정하고 리소스를 계산할 수 있습니다. 이러한 태그는 Azure Portal에서 액세스할 수 있는 자세한 비용 분석 보고서에 전파됩니다.
다음은 Azure Portal의 비용 분석 청구서 세부 정보 보고서로, 1개월 동안 태그별로 clusterid 비용을 자세히 설명합니다.
태그가 지정된 개체 및 리소스
| Object | 태그 지정 인터페이스(UI) | 태그 지정 인터페이스(API) |
|---|---|---|
| 작업 영역 | Azure Portal | Azure Resources API |
| 풀 | Azure Databricks 작업 영역의 풀 UI | 인스턴스 풀 API |
| 다목적 및 작업 컴퓨팅 | Azure Databricks 작업 영역의 컴퓨팅 UI | 클러스터 API |
| SQL 웨어하우스 | Azure Databricks 작업 영역의 SQL Warehouse UI | Warehouses API |
Warning
Name 키가 있는 사용자 지정 태그를 클러스터에 할당하지 마세요. 모든 클러스터에는 Azure Databricks에서 값을 설정하는 Name 태그가 있습니다. Name 키와 연결된 값을 변경하면 Azure Databricks에서 클러스터를 더 이상 추적할 수 없습니다. 따라서 유휴 상태가 되면 클러스터가 종료되지 않을 수 있으며 사용 비용이 계속 발생합니다.
기본 태그
Azure Databricks는 다목적 컴퓨팅에 다음 기본 태그를 추가합니다.
| 태그 키 | 값 |
|---|---|
Vendor |
상수 값: Databricks |
ClusterId |
클러스터의 Azure Databricks 내부 ID |
ClusterName |
클러스터의 이름 |
Creator |
클러스터를 만든 사용자의 사용자 이름(이메일 주소) |
작업 클러스터에 있는 Azure Databricks에는 다음의 기본 태그도 적용됩니다.
| 태그 키 | 값 |
|---|---|
RunName |
작업 이름 |
JobId |
작업 ID |
Azure Databricks는 모든 풀에 다음 기본 태그를 추가합니다.
| 태그 키 | 값 |
|---|---|
Vendor |
상수 값: Databricks |
DatabricksInstancePoolCreatorId |
풀을 만든 사용자의 Azure Databricks 내부 ID |
DatabricksInstancePoolId |
풀의 Azure Databricks 내부 ID |
Lakehouse 모니터링에서 사용하는 컴퓨팅에서 Azure Databricks는 다음 태그도 적용합니다.
| 태그 키 | 값 |
|---|---|
LakehouseMonitoring |
true |
LakehouseMonitoringTableId |
모니터링되는 테이블의 ID |
LakehouseMonitoringWorkspaceId |
모니터를 만든 작업 영역의 ID |
LakehouseMonitoringMetastoreId |
모니터링되는 테이블이 있는 메타스토어의 ID |
태그 전파
작업 영역, 풀 및 클러스터 태그는 Azure Databricks에 의해 집계되고 비용 분석 보고를 위해 Azure VM으로 전파됩니다. 하지만 풀 및 클러스터 태그는 서로 다르게 전파됩니다.
작업 영역과 풀 태그는 풀을 호스트하는 Azure VM의 리소스 태그로 집계되고 할당됩니다.
작업 영역과 클러스터 태그는 클러스터를 호스트하는 Azure VM의 리소스 태그로 집계되고 할당됩니다.
클러스터가 풀에서 만들어지면 작업 영역 태그와 풀 태그만 VM에 전파됩니다. 클러스터 태그는 풀 클러스터 시작 성능을 유지하기 위해 전파되지 않습니다.
태그 충돌 해결
사용자 지정 클러스터 태그, 풀 태그 또는 작업 영역 태그의 이름이 Azure Databricks 기본 클러스터 또는 풀 태그와 x_ 동일한 경우 사용자 지정 태그는 전파될 때 접두사가 지정됩니다.
예를 들어 작업 영역에 vendor = Azure Databricks로 태그가 지정되면 해당 태그가 vendor = Databricks 기본 클러스터 태그와 충돌합니다. 이에 따라 태그는 x_vendor = Azure Databricks 및 vendor = Databricks로 전파됩니다.
제한 사항
- 변경 후 사용자 지정 작업 영역 태그가 Azure Databricks에 전파되는 데 최대 1시간이 걸릴 수 있습니다.
- Azure 리소스에는 50개 이하의 태그를 할당할 수 있습니다. 집계된 태그의 전체 수가 이 제한을 초과하면
x_접두사가 있는 태그가 사전순으로 평가되고 제한을 초과하는 태그는 무시됩니다.x_접두사가 있는 태그를 무시해도 개수가 한도를 초과하면 나머지 태그가 사전순으로 평가되고 제한을 초과하는 태그는 무시됩니다. - 태그 키 및 값은 문자, 공백, 숫자 또는 문자
+, ,=-,.,_:, , .@/다른 문자를 포함하는 태그가 잘못되었습니다. - 태그 키 이름 또는 값을 변경하는 경우 클러스터를 다시 시작하거나 풀을 확장한 후에만 이러한 변경 사항이 적용됩니다.
- 클러스터의 사용자 지정 태그가 풀의 사용자 지정 태그와 충돌하는 경우 클러스터를 만들 수 없습니다.
정책을 사용하여 태그 적용
컴퓨팅 정책을 사용하여 클러스터에 태그를 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 사용자 지정 태그 적용을 참조하세요.