Transparente Kostenkontrolle auf Databricks: Die Cloud Infra Cost Field Solution als Schlüssel zur FinOps-Exzellenz
Autor: Ailio GmbH
Mehrwert und Herausforderung – Warum TCO-Transparenz für Data & KI-Investitionen so wichtig ist
Unternehmen investieren zunehmend in Data Science und Künstliche Intelligenz (KI)—doch der tatsächliche Wert dieser Initiativen bleibt oftmals diffus. Laut Futurum-Studie messen über die Hälfte der Unternehmen den Return on Investment (ROI) ihrer Daten- und KI-Projekte nicht ausreichend. Gerade im Kontext von Databricks und Multicloud-Architekturen fehlt häufig eine zentrale, transparente Sicht auf die Gesamtkosten (TCO, Total Cost of Ownership).
Als Data-Science- und KI-Dienstleister mit Fokus auf Azure und Databricks erleben wir die Komplexität dieser Problemstellung regelmäßig. Viele Datenlandschaften bestehen aus verschiedenen Cloud-Accounts, Teams und Workloads, sodass eine ganzheitliche Kostensteuerung zu einem echten Wettbewerbsfaktor avanciert. Die Fragmentierung der Kostenquellen erschwert solide Entscheidungen und hemmt eine effektive FinOps-Praxis.
Wie entstehen Kosten auf Databricks? Klassisches Hosted vs. Serverless Computing
Die Gesamtkosten auf Databricks setzen sich grundsätzlich aus zwei Bausteinen zusammen:
- Kosten für Databricks als Plattform — Abrechnung nach Databricks Units (DBUs), Workspaces etc.
- Cloud-Infrastrukturkosten — Aufwände für Compute und Storage in der jeweiligen Cloud-Plattform (Azure, AWS, GCP)
Serverless-Produkte auf Databricks bündeln diese Komponenten teilweise, da Compute von Databricks administriert und die Abrechnung zentral läuft. Damit entsteht eine einheitliche Kostenübersicht. Beim klassischen Compute-Modell („classic compute“), wie etwa bei eigenen Clustern, verhält es sich anders: Anwender bezahlen für die von ihnen verwalteten Cloud-Ressourcen direkt beim Hyperscaler (z. B. Azure, AWS), und müssen somit Daten aus mehreren Quellen zur Kostenbetrachtung verbinden.
TCO-Analyse auf unterschiedlichen Clouds: Azure vs. AWS
Azure Databricks integriert als nativ eingebundener Azure-Dienst die meisten Databricks-bezogenen Posten direkt ins Azure-Kostenmanagement. Tiefergehende Analysen, etwa auf Workload-Ebene, verlangen jedoch ein Zusammenführen von Azure Cost Exports und den Systemtabellen aus Databricks. Die Zuordnung einzelner Kostenpunkte erfordert entsprechendes Fachwissen—gerade, wenn Daten aus Workspaces, Clustern und Instanzen konsolidiert werden sollen.
Auf AWS ist die Herausforderung noch größer: Databricks-spezifische Kosten erscheinen im AWS Cost and Usage Report (CUR) häufig nur dann, wenn Databricks über den Marketplace bezogen wird. Andernfalls müssen Infrastrukturkosten aus CUR mit Nutzungsdaten aus Databricks zusammengesetzt werden—und das auf oft grobgranularer Ebene. Auch hier wird die Aufbereitung der TCO zu einem komplexen, stets fehleranfälligen Integrationsprojekt.
Welche Fragestellungen sind in der Praxis relevant?
FinOps-Teams und technische Verantwortliche streben stets nach operativ umsetzbarer Kostenklarheit. Typische Fragestellungen sind:
- Wie verteilen sich die Kosten auf einzelne Workspaces, Workloads oder Teams?
- Welche KI- oder Machine-Learning-Prozesse verursachen besonders hohe Infrastrukturkosten?
- Wo gibt es Optimierungs- und Einsparpotenzial—z. B. bei Clustern mit niedriger Auslastung?
- Wie lassen sich Kostenänderungen auf Service- oder SKU-Ebene schnell identifizieren?
Die Cloud Infra Cost Field Solution – Automatisierung und Transparenz auf Knopfdruck
Um diese Lücke zu schließen, steht mit der Cloud Infra Cost Field Solution eine Open-Source-Lösung bereit, die speziell für Databricks-Umgebungen auf Azure und AWS entwickelt wurde. Die Vorteile sind aus unserer Sicht signifikant:
- Zentrale Datengrundlage: Automatisierte Zusammenführung von Cloud-Abrechnungsdaten und Databricks-Nutzungsstatistiken.
- Flexible Analysen: Einheitliches Datenschema für TCO-Betrachtungen, unabhängig ob Serverless- oder klassisches Compute-Modell.
- Praxisnahe Dashboards: Visualisierung relevanter Metriken – z. B. pro Team, Workload oder Abteilung.
- Multicloud-Unterstützung: Die Lösung kann sowohl für Einzelcloud als auch für hybride Umgebungen (Azure + AWS) genutzt werden.
Technisch basiert die Lösung auf modularen Pipelines: Kostenexporte werden aus dem Azure Cost Management (bzw. AWS CUR) regelmäßig in einen zentralen Storage geladen und mit den Systemtabellen aus Databricks verknüpft („medallion architecture“). Die resultierenden Datenbanken ermöglichen, auf Basis fundierter Fakten die Kostensteuerung und Workload-Optimierung direkt im Databricks-Umfeld zu operationalisieren.
Chancen für Data Engineering, Produktion & FinOps
Die Auswirkungen für Unternehmen sind vielfältig – insbesondere dort, wo komplexe Datenpipelines mit vielen Stakeholdern betrieben werden:
- Schnelle Identifikation von Kostentreibern: FinOps-Experten können auf Knopfdruck die teuersten Workloads oder Ressourcengruppen analysieren.
- Optimierung nach tatsächlicher Nutzung: Indem Kosten mit Nutzungsmetriken (CPU-Auslastung, Laufzeiten etc.) korreliert werden, lassen sich Ineffizienzen gezielt adressieren.
- Verbesserte Allokation & Controlling: Die zentrale Sicht erleichtert den Abgleich mit Budgets und fördert die Kostenverantwortung im Team.
- Ausbau interner Cost Intelligence: Die Rohdaten sind als tabellarische Basis für eigene Dashboards, Automatisierungen oder KI-gestützte Analysen einsetzbar.
Die Lösung ist zudem auf Erweiterbarkeit ausgelegt. Organisationen können eigene Reporting-Modelle, spezifische Kostenaufteilungen (z. B. bei Shared Instanz-Pools) oder regionale/kundenspezifische Analysen einfach ergänzen. Auch Backfills und historische Vergleiche lassen sich abbilden.
Fazit: Kostenkontrolle als strategischer Beschleuniger für Data & AI
Gerade für unsere Kunden im Industrial AI-, Manufacturing- und Data-Engineering-Umfeld ist die zentrale Sicht auf Databricks-TCO ein entscheidender Hebel, um Projekte zielgerichtet und nachhaltig zum Erfolg zu führen. Die Cloud Infra Cost Field Solution setzt hier einen neuen Standard. Sie ermöglicht nicht nur effizientere Ressourcensteuerung, sondern stärkt auch die bereichsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Technik und Finance. Mit konsequenterer FinOps werden die Potenziale von Databricks und Azure voll ausgeschöpft.
Sie möchten von Best Practices, Automatisierung und optimalem FinOps-Support profitieren? Das Team der Ailio GmbH begleitet Sie gerne bei der Einführung und individuellen Anpassung der Cloud Infra Cost Field Solution für Ihre Databricks-Umgebungen.
