클러스터 종류 — 심화

# Assigned 클러스터 생성 (SDK)
from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()
cluster = w.clusters.create(
    cluster_name="ml-training-alice",
    spark_version="16.1.x-ml-scala2.12",
    node_type_id="i3.xlarge",
    num_workers=4,
    data_security_mode="SINGLE_USER",  # Assigned (Dedicated)
    single_user_name="alice@company.com"
)

# Shared 클러스터 생성
cluster = w.clusters.create(
    cluster_name="team-shared-dev",
    spark_version="16.1.x-scala2.12",
    node_type_id="m5.xlarge",
    num_workers=4,
    data_security_mode="USER_ISOLATION",  # Shared
    autotermination_minutes=60
)

상황:
- 엔지니어 3명 × All-Purpose 클러스터 1개씩
- 각 클러스터: i3.xlarge 4 workers + 1 driver = 5노드
- 자동 종료: 설정 안 함 (기본값 없이 "Never"로 둠)
- 실제 사용 시간: 하루 약 4시간 (나머지 20시간은 유휴)

비용 계산:
- DBU 단가: All-Purpose = ~$0.75/DBU (i3.xlarge ≈ 2 DBU/노드)
- 시간당 비용: 5노드 × 2 DBU × $0.75 = $7.5/시간/클러스터
- 월간 비용: $7.5 × 24시간 × 30일 × 3클러스터 = $16,200/월

실제 필요한 비용 (자동 종료 30분 설정 시):
- $7.5 × 4.5시간 × 22일 × 3클러스터 = $2,227.5/월

낭비: $16,200 - $2,227.5 = $13,972.5/월 (86% 낭비!)

Classic Job Cluster:
- 8시간 연속 ETL
- i3.2xlarge 8 workers
- 비용: 8노드 × 4 DBU × $0.25(Job 단가) × 8시간 = $64

Serverless Job:
- 같은 워크로드
- DBU 단가가 높음 (약 $0.70/DBU)
- 비용: ~$140 (약 2.2배)

상황: BI 팀 50명이 Serverless SQL Warehouse를 사용
문제: 각자 무거운 쿼리를 동시에 실행 → 오토스케일링으로 노드가 최대치까지 확장
결과: 월간 SQL Warehouse 비용 $30,000 (예상의 3배)

상황: 개발자가 Serverless Notebook에서 코드 작성 중 점심 식사 (1시간)
Classic: 자동 종료 30분 설정 → 30분 후 종료 → 유휴 비용 $3.75
Serverless: 세션이 유지되는 동안 과금 → 유휴 비용은 적지만 세션 타임아웃 전까지 과금

{
    "cluster_name": {
        "type": "fixed",
        "value": "team-{user}-dev"
    },
    "autotermination_minutes": {
        "type": "range",
        "minValue": 10,
        "maxValue": 60,
        "defaultValue": 30
    },
    "num_workers": {
        "type": "range",
        "minValue": 1,
        "maxValue": 8,
        "defaultValue": 2
    },
    "node_type_id": {
        "type": "allowlist",
        "values": ["i3.xlarge", "i3.2xlarge", "m5.xlarge"],
        "defaultValue": "i3.xlarge"
    },
    "spark_version": {
        "type": "regex",
        "pattern": "1[5-8]\\.[0-9]+\\.x-scala2\\.12"
    },
    "custom_tags.team": {
        "type": "fixed",
        "value": "data-engineering"
    },
    "custom_tags.cost_center": {
        "type": "fixed",
        "value": "DE-001"
    }
}