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Databricks Blog2026年9月22日
Databricksのコストを把握するためのシステムテーブルクエリTop 5
英語原文から AI が翻訳しました。 英語版を見る
要約
5つのターゲットを絞ったシステムテーブルクエリにより、製品、SQL warehouse、チーム別のDatabricks利用費をほぼリアルタイムで可視化します。DBSQLのアラートを活用して過去14日間のローリングベースラインに対するコスト急増を検出し、AI_FORECASTを用いた単一のクエリで30日間の支出を予測します。
- 来月ではなく、今日の資金の使途を即座に把握。ほぼリアルタイムで更新されるシステムテーブルを使用し、製品、SQL warehouse、チーム別にDatabricksの支出を分解する3つのSQLクエリ。 - コスト急増を発生したその日にキャッチ。過去14日間のローリングベースラインが移動平均に対する異常日を検出し、DBSQLアラートへの組み込みに対応。 - 将来の動向を予測。AI_FORECASTが最近の使用量を外挿し、手動での時系列モデリングなしで単一のクエリにより30日間の支出予測を算出。