Al usar el modelo TimeSeries, se requiere espacio de almacenamiento para guardar los datos de las series temporales y sus metadatos. Además, las operaciones de lectura y escritura sobre estos datos y metadatos consumen throughput de lectura y escritura. Este tema describe los elementos facturables del modelo TimeSeries y proporciona ejemplos de facturación.
Notas de uso
Datos de una serie temporal. Alta tasa de compresión.
Los datos de las series temporales consisten en marcas de tiempo de generación y valores específicos. El volumen de almacenamiento de estos datos y el throughput que consumen las operaciones de lectura y escritura constituyen los principales elementos facturables del modelo TimeSeries. Seleccione almacenamiento de alto rendimiento o almacenamiento de capacidad según el tipo de instancia especificado. El precio del throughput que consumen las operaciones de lectura y escritura en datos de series temporales es igual al precio del throughput para operaciones en datos comunes dentro de instancias de capacidad.
Los metadatos de las series temporales contienen identificadores y propiedades de dichas series. El precio del almacenamiento de metadatos de series temporales equivale al precio del almacenamiento de datos comunes en instancias de alto rendimiento. Asimismo, el precio del throughput que consumen las operaciones de lectura o escritura en metadatos de series temporales es idéntico al del throughput para operaciones en datos comunes dentro de instancias de alto rendimiento.
Si accede a Tablestore a través de Internet, se le cobra por el tráfico de salida hacia Internet. No se aplica ningún cargo por tráfico de red interna ni por tráfico de entrada.
Elementos facturables
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Datos de series temporales |
Elemento facturable |
Método de facturación |
Descripción |
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Datos de series temporales |
Almacenamiento de datos |
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El almacenamiento de alto rendimiento es compatible si selecciona high-performance instance como tipo de instancia. El almacenamiento de capacidad es compatible si selecciona capacity instance como tipo de instancia. Los datos de series temporales admiten una tasa de compresión mayor que los datos comunes. |
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El precio del throughput que consumen las operaciones de lectura y escritura en datos de series temporales es igual al precio del throughput para operaciones en datos comunes dentro de instancias de capacidad. Unidad: CU. La cantidad de CU que consume una operación de lectura o escritura se calcula según el volumen de datos de la serie temporal procesado. Las CU de escritura consumidas equivalen a la cantidad de datos escritos en Tablestore, expresada en KB. Las CU de lectura consumidas corresponden a una cuarta parte de la cantidad de datos leídos desde Tablestore, expresada en KB. Importante
Si la cantidad de datos escritos en Tablestore no es un número entero en KB, se redondea hacia arriba. Si la cantidad de datos leídos desde Tablestore no es múltiplo de 4 en KB, se redondea al siguiente múltiplo de 4. |
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Metadatos de series temporales |
Almacenamiento de datos |
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El precio del almacenamiento de metadatos de series temporales es igual al precio del almacenamiento de datos comunes en instancias de alto rendimiento. Al almacenar metadatos de series temporales en Tablestore, se requiere espacio adicional para índices. Para efectos de cálculo, el tamaño de los metadatos de cada serie temporal se considera de 4 KB. |
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El precio del throughput que consumen las operaciones de lectura y escritura en metadatos de series temporales es igual al precio del throughput para operaciones en datos comunes dentro de instancias de alto rendimiento. Unidad: CU. Al invocar la operación para actualizar metadatos de series temporales o la operación para recuperar metadatos, se calcula la cantidad de CU que consume cada fila procesada. Importante
Si la cantidad de datos procesados es menor a 4 KB, se redondea hacia arriba a 4 KB. No se aplican cargos cuando el sistema actualiza automáticamente los metadatos de las series temporales. |
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Analytical Store |
Almacenamiento de datos |
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El precio del almacenamiento de metadatos de series temporales es igual al precio del almacenamiento de datos comunes en instancias de capacidad. Analytical Store ofrece una tasa de compresión superior a la de los datos de series temporales. |
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El precio del throughput que consumen las operaciones de lectura y escritura en datos de Analytical Store es igual al precio del throughput para operaciones en datos comunes dentro de instancias de capacidad. La cantidad de CU que consume una operación de lectura o escritura se calcula según el volumen de datos de Analytical Store que escanea el motor SQL. Las CU de lectura que consume una operación de lectura en datos de índices Lastpoint corresponden a una cuarta parte de la cantidad de datos leídos desde Tablestore, expresada en KB. |
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Índice Lastpoint Importante
No se aplican cargos por la creación de un índice Lastpoint. |
Almacenamiento de datos |
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El almacenamiento de alto rendimiento es compatible si selecciona high-performance instance como tipo de instancia. El almacenamiento de capacidad es compatible si selecciona capacity instance como tipo de instancia. |
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Throughput de lectura medido |
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El precio del throughput que consumen las operaciones de lectura y escritura en datos de índices Lastpoint es igual al precio del throughput para operaciones en datos comunes dentro de instancias de capacidad o de alto rendimiento. Unidad: CU. Las CU de lectura que consume una operación de lectura en datos de índices Lastpoint corresponden a una cuarta parte de la cantidad de datos leídos desde Tablestore, expresada en KB. Si usa la función de consulta SQL o de índice de búsqueda para consultar datos en índices Lastpoint, se le cobrará según las reglas de facturación de dichas funciones. Para obtener más información, consulte Billable items of SQL query y Billable items of search indexes. Importante
Si la cantidad de datos procesados es menor a 4 KB, se redondea hacia arriba a 4 KB. |