Nota
O acesso a esta página requer autorização. Podes tentar iniciar sessão ou mudar de diretório.
O acesso a esta página requer autorização. Podes tentar mudar de diretório.
A transferência de dados e a conectividade referem-se à movimentação de dados para dentro e para fora de ambientes sem servidor Databricks. As cobranças de rede para produtos sem servidor só se aplicam a clientes que usam a computação sem servidor do Azure Databricks. Os clientes que usam computação clássica gerenciam e pagam os custos de rede diretamente ao Azure. As cobranças sem servidor se aplicam quando a computação sem servidor se comunica com seus recursos e é cobrada diretamente pelo Azure.
Observação
O acesso ao armazenamento na região a partir do serverless usa pontos de extremidade de serviço e não é cobrado pelo Databricks.
Identificar conexões sem servidor faturáveis
A conexão 3 no diagrama abaixo mostra as cargas de trabalho sem servidor do Databricks, que são executadas na conta de nuvem gerenciada pelo Databricks e acessam seus dados ou serviços. Você será cobrado pelos custos associados de transferência de dados e conectividade.
Para compreender a sua utilização, consulte a Referência da Tabela do Sistema de Utilização Faturável.
Tipos de taxas de conectividade
O Databricks cobra pelos seguintes tipos de conectividade:
| Tipo de ligação | Descrição | Faturado | Linha Cronológica |
|---|---|---|---|
| Conectividade privada (/GB) | Consulte Preços do Link Privado do Azure. | Dispensado até novo aviso | N/A |
| Conectividade privada (/hora) | Consulte Preços do Link Privado do Azure. | Sim | Faturação |
| Conectividade pública (/GB) | Consulte Preços do Azure NAT Gateway. | Sim | Faturação |
| Transferência de dados (/GB) | Consulte Preços de banda. | Sim | Faturação |
Para obter informações detalhadas sobre preços, consulte Transferência de dados e conectividade.
Melhores práticas de gestão de custos
Para obter orientações práticas sobre como otimizar os custos do Databricks enquanto mantém o desempenho, consulte Práticas recomendadas para otimização de custos.