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Pool vs Serverless 비교
Databricks Serverless Compute도 빠른 시작 시간을 제공합니다. 두 옵션을 비교해 보겠습니다.💡 Serverless가 지원되는 워크로드 라면 Serverless를 우선 사용하고, GPU나 특수 인스턴스가 필요한 경우에만 Instance Pool을 사용하는 것이 관리 부담을 줄이는 좋은 전략입니다.
Pool 사이징 공식 (유휴 인스턴스 수 최적화)
Pool의min_idle_instances를 너무 높게 설정하면 유휴 비용이 낭비되고, 너무 낮으면 시작 시간 이점이 없어집니다. 최적 값을 계산하는 공식을 알아보겠습니다.
최적 Min Idle 계산
실무 사이징 예시
시간대별 동적 사이징
업무 시간과 비업무 시간의 Min Idle를 다르게 설정하면 비용을 크게 절감할 수 있습니다. Databricks API를 활용한 자동화가 가능합니다.Pool vs Serverless 비용 비교 시나리오
상세 비용 비교
손익 분기점 분석
💡 판단 기준: 월 DBU 사용량이 5,000 DBU 이상 이고 GPU/특수 인스턴스가 필요 하면 Pool이 유리합니다. 그 이하거나 관리 부담을 줄이고 싶다면 Serverless를 권장합니다.
멀티 Pool 전략 (Dev/Staging/Prod)
엔터프라이즈 환경에서는 용도별로 Pool을 분리하여 비용 추적과 리소스 격리를 확보합니다.환경별 Pool 설계
Pool과 Cluster Policy 연동
Cluster Policy로 특정 Pool 사용을 강제하면 비용 거버넌스가 강화됩니다.Pool 모니터링 (시스템 테이블)
감사 로그로 Pool 사용 현황 분석
Pool 효율성 핵심 지표
Spot Pool 구성 상세
Spot Pool 설계 시 고려사항
Spot Pool의 함정: 유휴 인스턴스 Eviction
⚠️ 주의: Pool의 유휴 Spot 인스턴스도 클라우드에 의해 회수될 수 있습니다. 이 경우 Pool의 유휴 인스턴스가 0이 되어 다음 클러스터 시작 시 Pool의 이점이 사라집니다.