サーバーレスコンピューティングのコストを監視する

2025-06-18

この記事では、課金対象の使用状況システムテーブルを使用して、サーバーレスコンピューティングの使用量のコストを監視する方法について説明します。

サーバーレスコンピューティングのコストに関連するユーザーおよびワークロード属性が含まれる、課金対象の使用状況システムテーブル (system.billing.usage) のクエリを実行することで、ノートブックとジョブのサーバーレスコンピューティングの使用量を監視できます。該当するフィールドは次のとおりです。

identity_metadata 列には、run_as フィールドが含まれます。これは、ワークロードの実行のために資格情報が使用された、ユーザーまたはサービスプリンシパルを示します。
usage_metadata 列には、ワークロードを表すフィールド job_run_id、job_name、notebook_id、 notebook_path があります。

custom_tags 列。サーバーレス予算ポリシーから継承されたすべてのタグが含まれます。サーバーレス予算ポリシー属性の使用を参照してください。

サーバーレスとして課金される追加機能

バックグラウンドでサーバーレスコンピューティングを利用する Azure Databricks 機能は複数ありますが、ノートブック、ワークフロー、および Lakeflow 宣言パイプラインのサーバーレスコンピューティングに対してアカウントを有効にする必要はありません。

サーバーレスジョブ SKU では、次の機能が課金されます。

レイクハウス監視: billing_origin_product 値が LAKEHOUSE_MONITORING の課金テーブルに記録されます。
予測の最適化: billing_origin_product 値が PREDICTIVE_OPTIMIZATION の課金テーブルに記録されます。
Databricks SQL の具体化されたビュー: SQL ウェアハウスで具体化されたビューを作成すると、更新を処理するためのサーバーレスパイプラインが作成されます。 billing_origin_product = 'SQL' と usage_metadata.dlt_pipeline_id IS NOT NULL のレコードに対してクエリを実行することで、具体化されたビューの課金レコードを表示できます。
専用コンピューティングでのきめ細かなアクセス制御: billing_origin_product の FINE_GRAINED_ACCESS_CONTROL 値を持つことで識別できます。

クリーンルーム: 使用状況に関連する特定のクリーンルームは、usage_metadata.central_clean_room_id に記録されます。

サーバーレス使用状況レコードに関する考慮事項

サーバーレス使用状況を分析するときには、次の点を考慮してください。

特定の 1 時間における特定のサーバーレスコンピューティングワークロードに、複数のレコードが関連付けられていることがあります。たとえば、同じ job_id、job_run_id、または job_name を持ち、それぞれ異なる DBU 消費値を持つ複数のレコードが表示される場合があります。これらの DBU の合計が、特定のジョブ実行における 1 時間あたりの DBU 消費量を集合的に表しています。

予算を使用して支出を監視する

アカウント管理者は、予算を設定してコストをグループ化し、アラートを設定できます。「予算の作成と監視」を参照してください。

使用状況ダッシュボードをインポートする

アカウント管理者は、コスト管理ダッシュボードを自分のアカウント内の任意の Unity Catalog 対応ワークスペースにインポートできます。使用状況ダッシュボードをインポートするを参照してください。

UI でジョブまたはノートブックを検索する

課金レコードに基づいて UI でジョブまたはノートブックを検索するには、使用状況レコードから usage_metadata.job_id または usage_metadata.notebook_id 値をコピーします。これらの ID は不変であり、ジョブ名またはノートブックパスが変更された場合でも使用できます。

UI の job_id に基づく UI でジョブを検索するには、次の操作を行います。

使用状況レコードから job_id をコピーします。この例では、ID が 700809544510906 であると想定します。
ジョブと同じ Azure Databricks ワークスペースの [ジョブ] & [パイプライン] UI に移動します。
自分がアクセスできるフィルターを選択します。
ID (700809544510906) を [ジョブのフィルター] 検索バーに貼り付けてください。

UI の notebook_id に基づく UI でノートブックを検索するには、次の手順を使用してください。

使用状況レコードから notebook_id をコピーします。この例では、ID が 700809544510906 であると想定します。
ノートブックと同じ Azure Databricks ワークスペースのワークスペース UI に移動します。
リスト内の任意のノートブックをクリックします。
ノートブックを開いた後、ブラウザーのアドレスバーで URL を確認します。 https://<account-console-url>/?o=<workspace ID>#notebook/<notebook ID>/command/<command ID> のようになります。
ブラウザーのアドレスバーで、ノートブック ID を最初の手順でコピーした ID に置き換え、ノートブック ID 以降をすべて削除します。 https://<account-console-url>/?o=<workspace ID>#notebook/700809544510906 のようになります。
ノートブックを開いた後、[共有] ボタンをクリックすると、ノートブックの所有者を表示できます。

アラートを使用してサーバーレスの支出を追跡する

アラートは、サーバーレスの支出に関する情報を常に把握するための強力な方法です。アラートを使用すると、クエリ結果で特定の条件が満たされたときに通知を受け取ることができます。アラートを作成する方法については、「アラートを作成する」を参照してください。

次のクエリにアラートを追加し、予算を監視できます。各クエリで、{budget} を、選択した予算で置き換えます。

過去 30 日間で、ワークスペースの支出がしきい値を超えたときにアラートを出す

このクエリから行が返されるたびにトリガーするようにアラートを設定できます。 {budget} を、選択した予算で置き換えます。

SELECT
   t1.workspace_id,
   SUM(t1.usage_quantity * list_prices.pricing.default) as list_cost
FROM system.billing.usage t1
INNER JOIN system.billing.list_prices on
   t1.cloud = list_prices.cloud and
   t1.sku_name = list_prices.sku_name and
   t1.usage_start_time >= list_prices.price_start_time and
   (t1.usage_end_time <= list_prices.price_end_time or list_prices.price_end_time is null)
WHERE
   t1.sku_name LIKE '%SERVERLESS%'
   AND billing_origin_product IN ("JOBS", "INTERACTIVE")
   AND t1.usage_date >= CURRENT_DATE() - INTERVAL 30 DAYS
GROUP BY
   t1.workspace_id
HAVING
   list_cost > {budget}

過去 30 日間で、ユーザーがしきい値を超えたときにアラートを出す

このクエリから行が返されるたびにトリガーするようにアラートを設定できます。 {budget} を、選択した予算で置き換えます。

SELECT
   t1.identity_metadata.run_as,
   SUM(t1.usage_quantity * list_prices.pricing.default) as list_cost
FROM system.billing.usage t1
INNER JOIN system.billing.list_prices on
   t1.cloud = list_prices.cloud and
   t1.sku_name = list_prices.sku_name and
   t1.usage_start_time >= list_prices.price_start_time and
   (t1.usage_end_time <= list_prices.price_end_time or list_prices.price_end_time is null)
WHERE
   t1.sku_name LIKE '%SERVERLESS%'
   AND billing_origin_product IN ("JOBS", "INTERACTIVE")
   AND t1.usage_date >= CURRENT_DATE() - INTERVAL 30 DAYS
GROUP BY
   t1.identity_metadata.run_as
HAVING
   list_cost > {budget}

過去 30 日間で、ジョブがしきい値を超えたときにアラートを出す

このクエリから行が返されるたびにトリガーするようにアラートを設定できます。 {budget} を、選択した予算で置き換えます。

SELECT
   t1.workspace_id,
   t1.usage_metadata.job_id,
   SUM(t1.usage_quantity * list_prices.pricing.default) as list_cost
FROM system.billing.usage t1
INNER JOIN system.billing.list_prices on
   t1.cloud = list_prices.cloud and
   t1.sku_name = list_prices.sku_name and
   t1.usage_start_time >= list_prices.price_start_time and
   (t1.usage_end_time <= list_prices.price_end_time or list_prices.price_end_time is null)
WHERE
   t1.sku_name LIKE '%SERVERLESS%'
   AND billing_origin_product IN ("JOBS")
   AND t1.usage_date >= CURRENT_DATE() - INTERVAL 30 DAYS
GROUP BY
   t1.workspace_id, t1.usage_metadata.job_id
HAVING
   list_cost > {budget}

サンプルクエリ

次のクエリを使用し、アカウントでのサーバーレスの使用状況に関する分析情報を取得します。

合計支出に基づいてサーバーレスノートブックを並べ替える
合計支出に基づいてサーバーレスジョブを並べ替える
特定のユーザーが消費した DBU について報告する
カスタムタグを共有するワークロードによって消費された、サーバーレスコンピューティング DBU について報告する

合計支出に基づいてサーバーレスノートブックを並べ替える

このクエリは、ノートブックの一覧と、各ノートブックが消費した DBU 数を、DBU 消費量の降順で返します。

SELECT
  usage_metadata.notebook_id,
  usage_metadata. notebook_path,
  SUM(usage_quantity) as total_dbu
FROM
  system.billing.usage
WHERE
  usage_metadata.notebook_id is not null
  and billing_origin_product = 'INTERACTIVE'
  and product_features.is_serverless
  and usage_unit = 'DBU'
  and usage_date >= DATEADD(day, -30, current_date)
GROUP BY
  1,2
ORDER BY
  total_dbu DESC

合計支出に基づいてサーバーレスジョブを並べ替える

このクエリは、ジョブの一覧と、各ジョブが消費した DBU 数を、DBU 消費量の降順で返します。

SELECT
  usage_metadata.job_id,
  usage_metadata.job_name,
  SUM(usage_quantity) as total_dbu
FROM
  system.billing.usage
WHERE
  usage_metadata.job_id is not null
  and usage_unit = 'DBU'
  and usage_date >= DATEADD(day, -30, current_date)
  and sku_name like '%JOBS_SERVERLESS_COMPUTE%'
GROUP BY
  1,2
ORDER BY
  total_dbu DESC

特定のユーザーが消費した DBU について報告する

このクエリは、特定のユーザーまたはサービスプリンシパルによって実行されたサーバーレスコンピューティングを使用するノートブックとジョブの一覧と、各ワークロードで消費された DBU の数を返します。

SELECT
  usage_metadata.job_id,
  usage_metadata.job_name,
  usage_metadata.notebook_id,
  usage_metadata. notebook_path,
  SUM(usage_quantity) as total_dbu
FROM
  system.billing.usage
WHERE
  identity_metadata.run_as = '<emailaddress@___domain.com>'
  and billing_origin_product in ('JOBS','INTERACTIVE')
  and product_features.is_serverless
  and usage_unit = 'DBU'
  and usage_date >= DATEADD(day, -30, current_date)
GROUP BY
  1,2,3,4
ORDER BY
  total_dbu DESC

このクエリは、同じカスタムタグを共有するサーバーレスコンピューティングを使用するジョブの一覧と、各ワークロードで消費された DBU の数を返します。

SELECT
  usage_metadata.job_id,
  usage_metadata.job_name,
  usage_metadata.notebook_id,
  usage_metadata. notebook_path,
  SUM(usage_quantity) as total_dbu
FROM
  system.billing.usage
WHERE
  custom_tags.<key> = '<value>'
  and billing_origin_product in ('JOBS','INTERACTIVE')
  and product_features.is_serverless
  and usage_unit = 'DBU'
  and usage_date >= DATEADD(day, -30, current_date)
GROUP BY
  1,2,3,4
ORDER BY
  total_dbu DESC

次の方法で共有

サーバーレス コンピューティングのコストを監視する

サーバーレスとして課金される追加機能

サーバーレス使用状況レコードに関する考慮事項

予算を使用して支出を監視する

使用状況ダッシュボードをインポートする

UI でジョブまたはノートブックを検索する

アラートを使用してサーバーレスの支出を追跡する

過去 30 日間で、ワークスペースの支出がしきい値を超えたときにアラートを出す

過去 30 日間で、ユーザーがしきい値を超えたときにアラートを出す

過去 30 日間で、ジョブがしきい値を超えたときにアラートを出す

サンプル クエリ

合計支出に基づいてサーバーレス ノートブックを並べ替える

合計支出に基づいてサーバーレス ジョブを並べ替える

特定のユーザーが消費した DBU について報告する

カスタム タグを共有するワークロードによって消費された、サーバーレス コンピューティング DBU について報告する

フィードバック

その他のリソース

サーバーレスコンピューティングのコストを監視する

サンプルクエリ

合計支出に基づいてサーバーレスノートブックを並べ替える

合計支出に基づいてサーバーレスジョブを並べ替える

カスタムタグを共有するワークロードによって消費された、サーバーレスコンピューティング DBU について報告する