설명
Databricks 클러스터의 autoscale 설정에는 워크로드에 맞는 min_workers와 max_workers가 필요합니다. 한쪽을 생략하면 의도한 확장 범위가 명확하지 않으며 구성 적용이 거부될 수도 있습니다.
잠재적 영향
용량 설정이 불완전하면 클러스터 배포가 실패하거나 필요한 성능과 비용 한도를 제대로 관리하기 어려워질 수 있습니다.
해결 방법
최소·최대 워커 수를 모두 지정하고 서비스가 허용하는 범위에서 워크로드와 예산에 맞게 조정하세요.
예시
변경 후 예시는 워커 수를 1~50개로 지정합니다. 모든 워크로드에 권장되는 값은 아니며, 런타임과 노드 유형의 데이터 소스는 생략했습니다.
변경 전
hcl
resource "databricks_cluster" "example" {
cluster_name = "Shared Autoscaling"
spark_version = data.databricks_spark_version.latest.id
node_type_id = data.databricks_node_type.smallest.id
autotermination_minutes = 20
autoscale {
min_workers = 1
}
}
변경 후
hcl
resource "databricks_cluster" "example" {
cluster_name = "Shared Autoscaling"
spark_version = data.databricks_spark_version.latest.id
node_type_id = data.databricks_node_type.smallest.id
autotermination_minutes = 20
autoscale {
min_workers = 1
max_workers = 50
}
}