Datenteams, die Databricks im großen Maßstab betreiben, vertrauen auf uns
In Minuten angebunden
Ein Token. Volle Databricks-Transparenz.
Verbinden Sie jeden Databricks-Workspace per Service Principal oder Access Token und verweisen Sie DoiT auf Ihre System Tables. Wir erfassen DBU-Verbrauch, Job-Läufe und Cluster-Metadaten automatisch und verknüpfen sie mit Ihrer AWS- oder Azure-Cloudrechnung – ohne Exporter, ohne Warehouse-Pipelines, die gepflegt werden müssen.
Das erwartet Sie
Gebaut für den Alltag mit Databricks
Genau das, wonach Daten- und FinOps-Verantwortliche uns fragen, sobald sie ihre Databricks-Workspaces anbinden.
Einheitliches DBU- und Cloud-Reporting
Kosten nach Workspace, Cluster, Job oder Tag aufschlüsseln und DBUs samt zugrunde liegender Compute- und Storage-Kosten in einem Report sehen.
Anomalien in Echtzeit
Alerts zu DBU-Spikes und außer Kontrolle geratenen Jobs in Minuten – nicht in Stunden.
Cluster-Right-Sizing
Überdimensionierte All-Purpose- und Job-Cluster aufspüren – mit konkreten Empfehlungen zu Instanztypen und Autoscaling.
Zuordnung auf Job- und Notebook-Ebene
DBUs exakt dem Job, der Pipeline oder dem User zuordnen, der sie ausgelöst hat.
Serverless vs. Classic – TCO im Vergleich
Serverless SQL, DLT und Classic Compute direkt nebeneinanderstellen und erkennen, wo jeder Workload wirklich hingehört.
Governance und Budgets
DBU-Budgets pro Team oder Workspace setzen und Abweichungen erkennen, bevor Finance sie bemerkt.
System Tables zeigen, was gelaufen ist. Cloud Intelligence™ hilft Ihnen, etwas daraus zu machen.
Mehr als Databricks System Tables
Rollups über mehrere Workspaces
Konsolidierte Sicht über alle Databricks-Workspaces und -Accounts – mit Drilldown bis auf jeden Cluster und Job.
Anomalie-Alerts in Echtzeit
Machine-Learning-basierte Erkennung auf Workspace-, Cluster- und Job-Ebene – direkt in Slack oder per E-Mail.
DBU-Commitment-Planung
Databricks-Commit-Stufen und Cloud Savings Plans gegen den tatsächlichen Verbrauch modellieren, bevor Sie unterschreiben.
Saubere Tags und Zuordnungen
Ungetaggte Cluster finden, Allokationsregeln durchsetzen und geteilte DBUs so aufteilen, wie Finance es erwartet.
Kostenallokation auf Job-Ebene
DBU-Ausgaben nach Pipeline, Notebook und User aufschlüsseln – ohne eigenes Lineage-System aufzubauen.
Forward Deployed Engineers
Erstklassige Cloud-Architekten, die als verlängerter Arm Ihres Teams Optimierungen umsetzen.
Schnell wachsende Unternehmen setzen auf DoiT Cloud Intelligence™
Durchschnittliche Einsparung in den ersten 90 Tagen
Durchschnittliche Implementierungszeit
“Die Kombination aus Zuverlässigkeit und Flexibilität von DoiT ermöglicht es uns, unsere Amazon EKS Workloads sicher zu optimieren – ganz ohne Zutun unserer Engineers.”
Oren Ashkenazy
Director of DevOps and Cloud bei Fiverr
Bereit, Ihre Databricks-Workspaces anzubinden?
DBUs und Cloud-Kosten auf einer Oberfläche.
Frequently asked
questions
Wie erhalte ich Transparenz über Databricks-Kosten in mehreren Workspaces?
Binden Sie jeden Workspace einmalig per Service Principal an. Cloud Intelligence™ liest den Verbrauch aus den Databricks System Tables ein und verknüpft ihn mit Ihrer Cloudrechnung. So analysieren Sie DBUs, Jobs und Cluster nach Workspace, Team oder Tag – in einer einzigen Ansicht.
Wie binde ich Databricks-Abrechnungsdaten am besten an Cloud Intelligence™ an?
Gewähren Sie lesenden Zugriff auf Ihr system.billing-Schema und verbinden Sie den zugehörigen AWS- oder Azure-Account. DoiT übernimmt Ingest, Normalisierung und stündliches Reporting. Die meisten Teams sind innerhalb eines Tages live.
Kann ich sehen, welche Jobs, Notebooks oder User den Großteil meiner DBU-Kosten verursachen?
Ja. Sie können von Workspace-Summen bis hinunter zu einem konkreten Job-Run, einer DLT-Pipeline, einem SQL Warehouse oder einzelnen User drillen. Filtern Sie nach Cluster-Tags, Workspace oder Compute-Typ – ohne SQL auf System Tables zu schreiben.
Wie überwache ich Databricks-Kostenanomalien in Echtzeit?
Die Anomalieerkennung läuft kontinuierlich auf Workspace-, Cluster- und Job-Ebene. Schießt der DBU-Verbrauch in die Höhe, erhalten Sie einen Slack- oder E-Mail-Alert samt wahrscheinlicher Ursache – bevor die Überschreitung auf Ihrer Rechnung landet.
Wie unterscheidet sich das von den Usage-Dashboards und System Tables von Databricks?
System Tables liefern rohe Verbrauchsdaten. Cloud Intelligence™ macht daraus eine Plattform: einheitliches Reporting zu DBUs und Cloud-Infrastruktur, proaktives Right-Sizing, Anomalieerkennung in Echtzeit, Budgets und eine Zuordnungslogik, auf die Finance und Engineering gleichermaßen vertrauen.
Kann ich Serverless- und Classic-Compute-Kosten vergleichen?
Ja. Reports stellen Serverless SQL, DLT, Model Serving sowie klassische All-Purpose- und Job-Cluster direkt gegenüber – inklusive der zugrunde liegenden Cloud-Instanzkosten. So entscheiden Sie, wo jeder Workload am besten aufgehoben ist.
Funktioniert das mit Databricks auf AWS, Azure und GCP?
Ja. Cloud Intelligence™ unterstützt Databricks auf allen drei Hyperscalern und verknüpft den DBU-Verbrauch mit der passenden AWS-, Azure- oder Google-Cloud-Rechnung – für echte Total Cost of Ownership.
Sind meine Daten sicher, wenn ich Databricks anbinde?
Cloud Intelligence™ nutzt ausschließlich Read-only-Credentials mit minimalen Berechtigungen auf Ihre Workspaces und System Tables. Wir verändern weder Jobs noch Cluster oder Daten – und die Plattform ist SOC 2 Type II zertifiziert.