Optimierte Cloud-Speichernutzung für Databricks Delta-Lakehouse – Best Practices und Kostensenkung
Die steigenden Anforderungen im Bereich Data Science und Künstlicher Intelligenz führen dazu, dass Unternehmen immer größere Datenmengen in Cloud-basierten Data Lakehouses – wie etwa auf Basis von Databricks und Azure – speichern und analysieren müssen. Als Grundlage dieser Architekturen kommt in der Regel Cloud-Objektspeicher wie Amazon S3 oder Azure Data Lake Storage zum Einsatz. Doch gerade beim Betrieb von Databricks- und Delta-Lake-Lösungen können fehlerhafte Konfigurationen in diesen Speichern zu erheblichen, oft versteckten Kosten führen.
Als Data & AI Consultancy mit Fokus auf Industrial AI, Data Engineering und Lakehouse-Architekturen unterstützt Ailio GmbH dabei, Cloud-Speicher nicht nur performant, sondern auch wirtschaftlich effizient zu nutzen. In diesem Beitrag erklären wir, welche klassischen Kostenfallen existieren – und wie sie vermieden werden. Zahlreiche praktische Tipps geben Ihnen Orientierung für die Praxis.
Delta Lake Versionierung vs. Cloud-Objektversionierung – Doppelt hält nicht immer besser
Delta Lake nutzt einen eigenen Mechanismus zur Versionierung und Nachvollziehbarkeit von Änderungen: Jede Änderung an einer Delta-Tabelle wird als Transaktion im sogenannten _delta_log Verzeichnis abgelegt, während die eigentlichen Daten ebenfalls nur ergänzt und nicht überschrieben werden. Dieses System ermöglicht Funktionen wie „Time Travel“, um ältere Zustände einer Tabelle wiederherzustellen – und bildet das Fundament für Datenintegrität.
Cloud-Anbieter wie AWS bieten zusätzlich eine sogenannte Objektversionierung auf Bucket-Ebene an. Aktiviert man diese Funktion, werden bei jeder Änderung eines Objekts (z. B. einer Parquet-Datei) alle vorherigen Versionen erhalten, und lediglich der Status als „aktuell“ oder „nicht aktuell“ geändert.
Das gleichzeitige Nutzen beider Versionierungsmechanismen birgt jedoch Risiken:
- Unnötig hoher Speicherbedarf: Delta Lake regelt Versionierung bereits selbst – zusätzliche S3-Objektversionen erhöhen die Kapazitätskosten um ein Vielfaches, da auch gelöschte oder überschrieben Dateien als „nicht aktuell“ weiter kostenpflichtig gespeichert bleiben.
- Komplexere Datenverwaltung: Das Wiederherstellen von einzelnen File-Versionen ist sowohl über Delta Lake als auch über S3 möglich, was zu Unklarheiten, Mehraufwand und potenziellen Inkonsistenzen führen kann.
Speicherklassen & Lebenszyklus – Kosten sparen, ohne Performance zu riskieren
Cloud-Anbieter ermöglichen es, Daten je nach Zugriffshäufigkeit in verschiedene Speicherklassen zu verschieben: „Hot“-Klassen für häufig genutzte Daten mit geringer Latenz, „Cold“ oder „Archive“-Klassen mit deutlich günstigeren Speicherkosten, aber verlängerten Zugriffszeiten und zusätzlichen Gebühren beim Auslesen.
Das automatische Verschieben älterer Daten in günstigere Klassen (z. B. S3 Infrequent Access, S3 Glacier Deep Archive) erscheint als naheliegende Sparmaßnahme. Doch in der Praxis lauern hier zwei Hauptrisiken:
- Unerwartete Kostenexplosion: Werden etwa für Analytics-Jobs oder Reports spontan ältere (archivierte) Daten benötigt, entstehen hohe Abrufkosten. Schon die Nutzung von WHERE-Klauseln, die über das Standard-Zeitfenster hinausgehen, kann diese Effekte bei Delta Tables verursachen.
- Performance- und Verfügbarkeitsprobleme: Wird auf Daten in Archivklassen (z. B. Glacier) zugegriffen, stören lange Restore-Zeiten bis zu 12 Stunden – im schlimmsten Fall schlagen Abfragen komplett fehl, bis ein Cloud Engineer manuell eingreift.
Dank neuer Funktionen, wie der Delta Lake „archival support“, kann Databricks jetzt den Zugriff auf archivierte Dateien automatisch vermeiden: Nur Files innerhalb einer definierten Aufbewahrungsfrist werden für Abfragen berücksichtigt – so werden Performance und Kosten besser kontrolliert.
Netzwerk- & Datenübertragungskosten: Unsichtbare Kostentreiber in Multi-Region-Setups
Nicht zu unterschätzen ist der Anteil, den Netzwerk- und Transferkosten an der Gesamtrechnung haben können: Datenabrufe aus einem anderen AWS-Region oder der Zugriff über das NAT Gateway können schnell hohe Summen verursachen, vor allem wenn viele Nutzer oder automatisierte Analytics-Prozesse über verschiedene Standorte verteilt auf dieselben S3-Buckets zugreifen.
Der häufigste (und vermeidbare) Fehler: S3-Datenverkehr läuft über das öffentliche Internet beziehungsweise das NAT Gateway – mit unmittelbaren Zusatzkosten für jedes GB übertragenen Datenvolumens.
Die Lösung ist simpel, aber wirkungsvoll: VPC S3 Gateway Endpoints ermöglichen es, den Zugriff aus privaten Cloud-Netzen direkt und ohne zusätzliche Transferkosten auf S3 zu routen. Für komplexe Multi-Region-Szenarien kann mit Interface Endpoints oder fortgeschrittener Netzwerkarchitektur gearbeitet werden, um optimale Performance und minimale Kosten zu kombinieren.
Praktische Schritte zur Kostensenkung – Checkliste für Ihr Databricks Lakehouse
- Objektversionierung kritisch überprüfen: Für S3-Buckets, die für Delta Lake genutzt werden, sollte die native Objektversionierung grundsätzlich deaktiviert oder zumindest kontinuierlich über Lifecycle Policies ausgedünnt werden. So werden nicht mehr benötigte Dateiversionen automatisiert gelöscht.
- Life-Cycle-Management nutzen: Setzen Sie für alte und nicht mehr benötigte Dateien sachgerechte Aufbewahrungsfristen und nutzen Sie die Lifecycle-Regeln in der Cloud-Konsole oder via Infrastructure-as-Code (z. B. Terraform), um reguliert Speicherplatz freizugeben – aber mit genügend Zeitpuffer zur Wiederherstellung im Ernstfall.
- Effiziente Speicherklassen gezielt einsetzen: Bestimmen Sie exakt, welche Daten wie lange aktiv genutzt werden, und wählen Sie dann geeignet die Speicherklasse. Beachten Sie: Für Tabellen, die regelmäßig in voller Breite gelesen werden, ist eine Migration in Archive-Klassen kontraproduktiv.
- Datenzugriffe regional optimieren: Planen Sie Ihre Data Pipelines und Cluster so, dass sie möglichst immer aus derselben Cloud-Region wie der Storage zugreifen. Richten Sie VPC Endpoints für S3 ein und vermeiden Sie öffentliche Netzwerkpfade.
- Monitoring und FinOps einbinden: Kontrollieren Sie regelmäßig Speicherbelegung und Zugriffsmuster mit Tools wie AWS S3 Storage Lens oder Cloud Cost Explorer, um Entwicklungstrends und versteckte Kostentreiber frühzeitig zu erkennen.
Erfolgsbeispiele und konkrete Einsparungen
Die Praxis zeigt, dass mittels konsequenter Umsetzung dieser Maßnahmen enorme Kostenvorteile entstehen: Beispielsweise konnte durch Optimierung von S3-Konfigurationen und klar strukturierter Lifecycle Policies die monatliche Abrechnung eines Telekommunikationsunternehmens um über 15.000 US-Dollar reduziert werden – ohne Verzicht auf Performance oder Datensicherheit!
Fazit: Das volle Potenzial Ihres Lakehouses wirtschaftlich nutzen
Wer sein Data Lakehouse auf Databricks und Azure zukunftssicher und skalierbar aufstellen will, sollte die Feinheiten des Cloud-Speichermanagements kennen und aktiv gestalten. Eine genaue Abstimmung von Delta-Lake-Features, Cloud-Bucket-Konfiguration und Data Engineering-Prozessen sorgt dafür, dass Sie nicht nur Daten-Exzellenz, sondern auch Kosteneffizienz erreichen – und Ihre Cloud-Investitionen maximal produktiv einsetzen.
Die Data-, Cloud- und FinOps-Experten der Ailio GmbH unterstützen Sie gern dabei, Ihr Lakehouse sowohl technisch als auch wirtschaftlich auf das nächste Level zu heben.
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