Databricks
の料金体系と
コスト最適化の考え方

料金体系の基本

Databricks
の費用全体の考え方

Databricksの総コストは、
Databricksの利用料」と「クラウドの利用料」を組み合わせた形で構成されます。

Databricksの利用料

Databricksが提供するデータ処理・分析・機械学習の実行エンジンやマネージド機能を利用した対価であり、
DBU（Databricks Units）という単位で課金されます。

どのワークロードで、どの規模の処理を、どれくらいの時間実行したかに応じて金額が決まります。

クラウドの利用料

Databricksを動かすための仮想マシン、ストレージ、ネットワークなどに対する費用であり、AWS、Microsoft Azure、Google Cloudといった利用中のクラウド事業者に直接支払います。

この費用は、Databricks独自の料金ではないため、データを保存しているだけでは計算コストはかからず、コストを抑えられます。

DBU（Databricks Units）とは

DBUとは、処理実行量を表す
課金単位です。

データ処理や分析、機械学習などのワークロードを実行する際に
消費される計算リソース量が、DBUとして計測されます。
DBUは以下の要素によって消費量が変わります。

クラスター構成や実行方式

複数の計算用マシンをまとめて、1つの処理環境として動かす仕組みです。 Databricksでは、このクラスター上で処理が実行されます。

ワークロード（利用用途）

Databricksで「何をするか」という処理の種類を指します。例として、データの変換、SQLによる分析、機械学習の学習処理などがあります。

コンピューティングリソース

CPUやメモリをどれだけの規模で、どれくらいの時間使ったか、計算処理のために使われた計算能力とその使用時間を指します。

DBU課金が
コスト管理につながる理由

DBUによる課金では、Databricksをどれくらい使ったかだけでなく、以下が明確に分かります。

使っていない期間に固定費が発生し続ける

将来利用を見越した過剰なサイジングが必要になる

そのため、必要以上に動いている処理や、実行回数が多すぎる処理、構成に対して重すぎる処理を見つけやすくなります。

従来のようにサーバーを立てた時点で費用が固定される仕組みでは、コストが高くても、その原因を処理単位で把握することが困難でした。

DBU課金では処理内容とコストが結び付いて見えるため、実行頻度の見直しやクラスター構成の調整など、運用を改善することでコストを抑えることが可能です。

ストレージ料金について

Databricksでは、計算処理にかかる費用はDBUとして課金され、データの保存にかかる費用は、利用しているクラウドのストレージ料金が別途発生します。

そのため、以下のような特長があります。

既存クラウド契約をそのまま利用できる

ストレージ容量に応じた透明性の高いコスト管理が可能

データを保存しているだけでは計算コストはかからず、処理内容や実行方法を見直すことで、DBU消費量を抑えることが可能です。

費用設計における注意点

DBUとストレージの考え方を理解せずに導入すると

不要な処理が継続的に実行されている

データ整理やアーカイブ方針が決まっていない

といった理由から、想定以上の費用が発生するケースがあります。

一方で、用途・処理頻度・運用ルールを整理した設計を行うことで、コスト構造を把握しやすく、制御しやすい環境を構築することが可能です。

Databricks は
コスト最適化に
つながりやすい

Databricksは使った分だけを計算コストとして把握・管理できる仕組みを持っており、
運用の工夫によってコスト最適化を行いやすい設計になっています。

必要なときだけリソースを
利用できる設計

Databricksでは、処理を実行するタイミングでクラスターを起動し、処理完了後に停止させる運用が可能です。そのため、常にサーバーを稼働させ続ける構成と比べて、利用していない時間帯の計算コストを抑えやすくなります。

処理の実行頻度や時間帯に応じてリソースを使い分けられる点が、無駄なコストを発生させにくい理由です。

分析・AI基盤を統合できる
Lakehouseアーキテクチャ

データ分析、機械学習、AI活用を個別の基盤で運用している場合、それぞれにインフラ・運用コストが発生します。

Databricksでは、これらを一つのLakehouse基盤に統合することで、システム全体としてのコストや運用負荷を整理しやすくなります。

利用状況と
コストの可視化

処理単位や用途単位で利用状況を把握できるため、「どの部門で、どの処理にコストがかかっているのか」を把握しやすい構造になっています。

これにより、不要な処理の見直しや、運用ルールの改善によるコスト最適化につなげることが可能です。

Databricks の
費用設計・導入検討
について

SCSKでは、Databricksの導入にあたり、単なる製品提供にとどまらず、
利用目的や運用体制を踏まえた構成検討・費用設計の支援を行っています。
Databricksの導入や費用感についてご検討中の場合は、お気軽にご相談ください。

料金に関するFAQ

• Q

  Databricksは、使っていなくても費用が発生しますか？

  

  A

  Databricksは、基本的に処理を実行していない間は計算コスト（DBU）は発生しません。
  必要なタイミングでリソースを起動し、処理完了後に停止する運用が可能なため、
  常時稼働を前提とした基盤と比べると、利用していない時間帯のコストを抑えやすい設計となっています。
  ※なお、データを保存している場合は、クラウドストレージに対する料金が別途発生します。

• Q

  DBUはユーザー数と関係がありますか？

  

  A

  DBUはユーザー数に直接紐づくものではありません。Databricksでは、ログインしている人数ではなく、実際に実行された処理の内容・規模・時間に応じてDBUが消費されます。そのため、ユーザー数が増えても処理内容が変わらなければ、必ずしもコストが比例して増加するわけではありません。

• Q

  ストレージ容量だけが増えた場合、費用はどうなりますか？

  

  A

  Databricksでは、データはクラウドのオブジェクトストレージ上に保存されます。そのため、ストレージ容量が増えた場合に発生するのは、利用しているクラウド（AWS / Azure / Google Cloud）のストレージ料金です。データを保存しているだけであれば、処理を実行しない限り、DBU（計算コスト）は発生しません。

• Q

  PoC（検証）から本番に移行すると、費用は大きく変わりますか？

  

  A

  費用がどの程度変わるかは、本番環境での処理頻度・データ量・運用方法によって異なります。PoC段階の構成や設定をそのまま本番で利用した場合、想定以上のコストが発生するケースもありますが、用途や運用ルールを整理した設計を行うことで、コスト構造を把握しやすく、制御しやすい運用が可能になります。

• Q

  Databricksの費用を抑えるために重要なポイントは何ですか？

  

  A

  Databricksの費用は、運用や設計によって差が出やすい特性があります。主なポイントとしては、以下が挙げられます。
  
  ・実行頻度や処理内容を整理する
  ・不要な処理を停止・見直す
  ・利用部門や用途ごとに管理する
  
  これらを踏まえた設計を行うことで、従量課金制の特性を活かしたコスト最適化が可能になります。

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