Facturation, métriques de performance et recommandations d'achat pour les groupes de ressources serverless -

Scénarios de facturation

Les frais liés à un groupe de ressources serverless DataWorks comprennent des frais d'utilisation des ressources et des frais d'ordonnancement des tâches.

Frais d'utilisation des ressources : Certaines tâches DataWorks consomment des unités de calcul (CU) d'un groupe de ressources serverless lors de leur exécution. La facturation repose sur la consommation totale de CU.

Où : 1 CU = 1 cœur CPU + 4 GiB de mémoire .
Frais d'ordonnancement des tâches : Des frais d'ordonnancement des tâches s'appliquent lorsque vous publiez une tâche pour un ordonnancement périodique dans l'environnement de production. Ces tâches entraînent uniquement des frais d'ordonnancement, sans frais d'utilisation des ressources. Le montant est calculé sur la base du nombre d'exécutions d'instances réussies, hors exécutions à blanc.

Un groupe de ressources serverless prend en charge un maximum de 200 instances simultanées . Cette limite correspond ou dépasse la simultanéité de tous les anciens types de groupes de ressources. Vous n'avez pas besoin de prendre en compte les spécifications en CU du groupe de ressources serverless.

Type de tâche	Description du type de tâche	Type de coût
Data Integration	Exécution d'une tâche de synchronisation des données, telle que la synchronisation par lots, dans Data Integration ou Data Studio.	Frais d'utilisation des ressources
Calcul de données	Exécution de tâches de nœud de calcul telles que PyODPS, Shell et EMR Hive dans Data Studio. Exécution de tâches de nœud de calcul telles que Hologres SQL et EMR Hive dans Data Analysis. Exécution de règles de qualité des données (par exemple, SQL EMR personnalisé). Important Pour les types de tâches de calcul de données, consultez Types de tâches et consommation de CU.
Data Service	Appel d'endpoints API dans Data Service.
Environnement de développement personnel	Débogage de tâches à l'aide d'un environnement de développement personnel.
Service de grand modèle	Déploiement et utilisation de services de grand modèle.
Ordonnancement des tâches	Les tâches d'ordonnancement périodique s'exécutent dans l'environnement de production.	Frais d'ordonnancement des tâches

Remarques

Avec les groupes de ressources serverless en paiement à l'utilisation, une contention des ressources peut survenir pendant les heures de pointe, et la disponibilité rapide des ressources ne peut être totalement garantie.
Vous pouvez convertir un groupe de ressources en paiement à l'utilisation en groupe de ressources par abonnement, mais les groupes de ressources par abonnement ne peuvent pas être convertis en groupes de ressources en paiement à l'utilisation.
Lorsque de nouveaux utilisateurs activent DataWorks, un groupe de ressources serverless en paiement à l'utilisation est acheté par défaut. Aucun frais n'est engagé si le groupe de ressources n'est pas utilisé. Pour plus de détails sur la facturation, consultez Standards de facturation.
Le total des CU disponibles pour un groupe de ressources serverless par abonnement correspond au nombre de CU spécifié lors de l'achat. L'utilisation réelle ne dépasse pas cette limite. Pour obtenir davantage de CU, augmentez l'échelle du groupe de ressources.
Lorsque toutes les CU d'un groupe de ressources serverless par abonnement sont occupées, les nouvelles tâches soumises passent en file d'attente et ne démarrent que lorsque des CU se libèrent.

Métriques de performance

Les groupes de ressources serverless sont facturés selon l'utilisation des CU, où 1 CU = 1 cœur CPU + 4 GiB de mémoire. Planifiez les spécifications du groupe de ressources en fonction de vos scénarios de développement et des types de tâches.

Important

Les spécifications suivantes sont des recommandations générales. Ajustez-les selon vos besoins métier afin de garantir une exécution stable et efficace des tâches.

Data Integration

Synchronisation par lots

Simultanéité des tâches de synchronisation par lots	Spécifications recommandées	Spécifications minimales
<4	0,5 CU	0,5 CU
>=4	`(Simultanéité - 4) × 0,07 + 0,5` CU	0,5 CU

Synchronisation en temps réel

Type de tâche de synchronisation		Spécifications recommandées	Spécifications minimales
Synchronisation temps réel MySQL	1 base de données	2 CU	Spécifications minimales pour exécuter une tâche de synchronisation en temps réel : 1 CU
	2 à 5 bases de données	2 CU
	6 bases de données ou plus	2 CU
Synchronisation temps réel Kafka		1 CU
Autres tâches temps réel sur table unique		1 CU
Synchronisation temps réel de base de données complète		-	Spécifications minimales pour exécuter une tâche de synchronisation de base de données complète : 2 CU

Calcul de données

Chaque tâche de calcul de données dispose d'une allocation de CU par défaut. Pour plus de détails, consultez Types de tâches et consommation de CU.

Data Service

QPS maximal	Spécifications minimales	Disponibilité du service (SLA)
500	4 CU	99,95 %
1000	8 CU
2000	16 CU

Environnement de développement personnel

Les environnements de développement personnel basés sur CPU prennent en charge des quotas de 2 à 100 CU. Les environnements basés sur GPU prennent en charge des quotas de 21 à 60 CU. Estimez vos besoins en fonction des types de tâches :

Tâches légères (telles que des requêtes SQL simples et le débogage de scripts Python) : Un quota de ressources faible (par exemple 2 CU) est recommandé.
Tâches de complexité moyenne (telles que le traitement de données et l'analyse via notebook) : Un quota de ressources moyen (par exemple 4 CU) est recommandé.
Tâches de deep learning (telles que l'entraînement de modèles TensorFlow et PyTorch) : Des ressources de type GPU sont recommandées. Sélectionnez une taille de mémoire GPU et un nombre de CU appropriés selon la taille du modèle.

Service de grand modèle

Estimez la déduction de CU requise en fonction de la mémoire GPU.

Le déploiement de modèles 0.6B, 1.7B, 4B ou 8B nécessite au minimum 24GB de mémoire GPU.
Le déploiement d'un modèle 14B nécessite au minimum 48GB de mémoire GPU.
Le déploiement d'un modèle 32B nécessite au minimum 96GB de mémoire GPU.

Ordonnancement des tâches

Un groupe de ressources serverless prend en charge un maximum de 200 instances simultanées. Vous n'avez pas besoin de planifier les spécifications en CU. La simultanéité par défaut est de 50, et vous pouvez augmenter la simultanéité maximale d'ordonnancement des tâches jusqu'à 200 sur la page de détails du groupe de ressources.

Modèles de facturation

Les groupes de ressources serverless sont disponibles selon deux modèles de facturation : abonnement (prépayé) et paiement à l'utilisation (postpayé).

Groupe de ressources serverless (abonnement) : Estimez à l'avance le nombre de CU requis et la durée d'utilisation, puis réglez les frais correspondants. Outre les frais d'abonnement, DataWorks ne facture pas de frais d'utilisation des ressources supplémentaires pour la synchronisation des données, le calcul de données, ni pour le débogage et l'appel d'API Data Service.
Groupe de ressources serverless (paiement à l'utilisation) : Utilisez d'abord les fonctionnalités du produit, puis payez en fonction de la consommation réelle de CU. L'exécution de certaines tâches (telles que la synchronisation par lots, Data Service et les tâches de développement de données) sur un groupe de ressources serverless en paiement à l'utilisation entraîne des frais d'utilisation des ressources.

Le tableau suivant compare les deux modèles de facturation :

Élément de comparaison	Groupe de ressources serverless (paiement à l'utilisation)	Groupe de ressources serverless (abonnement)
Total des CU disponibles	Calculé en fonction de l'utilisation réelle.	Le nombre de CU spécifié lors de l'achat.
Augmentation, réduction et renouvellement	Non applicable	Pris en charge
Gestion des quotas	Contrôle le nombre maximal de CU disponibles pour différents scénarios. Pris en charge pour le calcul de données, Data Integration, Data Service et les environnements de développement personnel.
Simultanéité maximale d'ordonnancement des tâches	Pris en charge. Un maximum de 200 instances de tâches peuvent s'exécuter simultanément.
Nombre de VPC associés	Calcul de données et Data Integration : Maximum 2 au total. Data Service : Seulement 1 peut être associé.	Dépend du nombre de CU achetés. 10 CU ou moins : Maximum 4 VPC au total. Calcul de données : Seulement 1 peut être associé. Ordonnancement des tâches et Data Integration : Maximum 3 au total. Plus de 10 CU : Maximum 8 VPC au total. Calcul de données : Seulement 1 peut être associé. Ordonnancement des tâches et Data Integration : Maximum 7 au total.

Standards de facturation

Facturation des groupes de ressources par abonnement

La facturation repose sur l'utilisation des CU : Frais = Prix unitaire mensuel × Nombre de mois × CU achetées par mois.

Remarque

L'achat minimal pour un abonnement est de 2 CU par mois. Il n'y a pas de limite supérieure, mais la disponibilité peut dépendre du stock. Consultez la page d'achat pour les notifications en cas de stock insuffisant.
Si les spécifications ne répondent pas à vos besoins après l'achat, vous pouvez les augmenter à tout moment. Pour plus de détails, consultez Augmenter l'échelle d'un groupe de ressources.
Pour les spécifications minimales requises par les différents types de tâches lors de l'exécution sur un groupe de ressources serverless, consultez Métriques de performance.

Région	Prix unitaire mensuel (USD/mois/CU)
Chine (Shanghai), Chine (Hangzhou), Chine (Beijing), Chine (Shenzhen)	37.1517
Chine (Chengdu)	30.45686
Royaume-Uni (Londres)	51.01286
États-Unis (Virginie)	53.92014
Malaisie (Kuala Lumpur)	63.36534
Chine (Hong Kong), Singapour, Allemagne (Francfort), Indonésie (Jakarta)	67.61327
États-Unis (Silicon Valley)	72.74794
Japon (Tokyo)	77.45584
Corée du Sud (Séoul)	52.47334281
Émirats arabes unis (Dubaï)	81.09255
Thaïlande (Bangkok)	50.21967298

Facturation des groupes de ressources en paiement à l'utilisation

La facturation repose sur les heures-CU × prix unitaire CU : Frais = heures-CU × prix unitaire CU. Les factures sont générées toutes les heures.

Important

Dans la gestion des quotas de groupes de ressources, si vous configurez 1 CU pour Data Service, la consommation de CU continue même si la fonctionnalité Data Service n'est pas utilisée. La consommation s'arrête uniquement lorsque vous définissez le quota Data Service à 0 CU.

Région	Prix unitaire (USD/heure-CU)	Exemple
Chine (Shanghai), Chine (Hangzhou), Chine (Beijing), Chine (Shenzhen)	0.077399
Chine (Chengdu)	0.063452
Royaume-Uni (Londres)	0.106277
États-Unis (Virginie)	0.112334
Malaisie (Kuala Lumpur)	0.132011
Allemagne (Francfort), Indonésie (Jakarta), Chine (Hong Kong), Singapour	0.140861
États-Unis (Silicon Valley)	0.151558
Japon (Tokyo)	0.161366
Corée du Sud (Séoul)	0.10931946
Émirats arabes unis (Dubaï)	0.168943
Thaïlande (Bangkok)	0.10462432

Consulter les détails de facturation

Dans la console Billing Management, les éléments et codes de facturation pour les groupes de ressources serverless sont les suivants :

Paiement à l'utilisation : L'élément de facturation est General Resource Group CU-Hours (Pay-As-You-Go), et le code de facturation est exresource_cu_hour_post.
Abonnement : L'élément de facturation est General Exclusive Resource Group Subscription (Hybrid Billing), et le code de facturation est cu_number.

Pour des instructions détaillées, consultez Consulter les détails de facturation.

Expiration et renouvellement

Renouvelez votre groupe de ressources serverless par abonnement avant son expiration pour éviter sa suspension ou sa libération. Pour plus de détails, consultez Renouveler un groupe de ressources.

Étape suivante

Pour acheter un groupe de ressources, l'associer à un espace de travail et configurer la connectivité réseau, consultez Créer et gérer un groupe de ressources serverless.

Informations complémentaires

Annexe 1 : Types de tâches et consommation de CU

Les tâches générées à partir du développement de nœuds DataWorks sont classées en tâches de calcul de données (qui consomment des CU) et en tâches d'ordonnancement (qui ne consomment pas de CU).

Déterminer le type de tâche

Sur la page d'édition de nœud dans Data Studio, vérifiez le type de tâche dans la barre de navigation de droite sous Schedule Settings > Scheduling Policy.

Tâches de calcul : Dans la section Scheduling Policy, vous devez spécifier les CU de calcul nécessaires à la tâche.
- Scénario 1 : La valeur de CU de calcul peut être personnalisée.
  
  Dans le panneau de droite, cliquez sur Schedule Settings, sélectionnez l'onglet Scheduling Policy, puis configurez le Resource Group et les Compute CU (par exemple, 0.25).
- Scénario 2 : La valeur de CU de calcul peut uniquement être définie sur la valeur par défaut.
  
  Dans le panneau de droite, cliquez sur Schedule Settings, puis sélectionnez l'onglet Scheduling Policy. La valeur par défaut des Compute CU est 0,25, et l'interface affiche le message « The current node uses the default CU value. No CU modification is needed. »
Tâches d'ordonnancement : Dans la section Scheduling Policy, vous pouvez uniquement sélectionner un groupe de ressources d'ordonnancement. Aucune configuration de CU n'est requise.

Liste de configuration des CU pour les tâches de calcul

L'exécution de tâches de calcul de données sur un groupe de ressources serverless consomme des CU. Les CU par défaut et les CU d'exécution sont décrits ci-dessous :

CU par défaut : Quantité de CU recommandée allouée par la plateforme pour chaque exécution de tâche en fonction du type de tâche. Exécuter une tâche en dessous de cette valeur peut ne pas garantir une exécution efficace.
CU d'exécution : Quantité réelle de CU configurée pour l'exécution d'une tâche. La plateforme préremplit ce champ avec la valeur des CU par défaut, que vous pouvez ajuster selon vos besoins. Principes de configuration :
- La configuration minimale est de 0,25 CU, avec un incrément de 0,25 CU. Si l'interface affiche The CU Quota of the Current Resource Group Is Insufficient, vous pouvez ajuster le quota de CU pour les tâches de calcul de données.
- Pour éviter une allocation de ressources insuffisante ou excessive, configurez les ressources en fonction des CU par défaut et du quota de CU pour les tâches de calcul de données. Pour plus de détails, consultez Configurer le quota de CU.

Remarque

Seules certaines tâches permettent d'ajuster les CU d'exécution. Par exemple :

Les CU d'exécution pour les tâches Hologres SQL ne peuvent pas être ajustées et peuvent uniquement être définies à 0,25 (la valeur par défaut).
Les CU d'exécution pour les tâches PyODPS 2 sont définies par défaut à 0,5 et peuvent être ajustées selon les besoins (par exemple, 0,4 ou 0,6).

Type de nœud	Nom du nœud	CU par défaut (unité : CU)	CU d'exécution ajustables
Notebook	Développement de notebook de base	0,5	Oui
MaxCompute	Nœud PyODPS 2	0,5	Oui
	Nœud PyODPS 3	0,5	Oui
	Nœud MaxCompute MR	0,5	Oui
	Mapper les métadonnées vers Hologres	0,25	Oui
	Synchroniser les données vers Hologres	0,25	Oui
Hologres	Nœud Hologres SQL	0,25	-
	Synchroniser les données vers MaxCompute	0,25	-
	Nœud de synchronisation de schéma Maxcompute	0,25	Oui
	Nœud de synchronisation de données MaxCompute en un clic	0,25	Oui
EMR	Nœud EMR Hive	0,25	-
	Nœud EMR Impala	0,25	-
	Nœud EMR MR	0,25	Oui
	Nœud EMR Presto	0,25	-
	Nœud EMR Shell	0,25	Oui
	Nœud EMR Spark	0,5	Oui
	Nœud EMR Spark SQL	0,5	Oui
	Nœud EMR Spark Streaming	0,5	Oui
	Nœud EMR Trino	0,25	-
	Nœud EMR Kyuubi	0,25	-
Serverless Spark	Nœud Serverless Spark Batch	0,25	-
	Nœud Serverless Spark SQL	0,25	-
	Nœud Serverless Kyuubi	0,25	-
Severless StarRocks	Nœud Serverless StarRocks SQL	0,25	-
Grand modèle	Nœud de grand modèle de langage	0,5	-
ADB	Nœud AnalyticDB for PostgreSQL	0,25	Oui
	Nœud AnalyticDB for MySQL	0,25	Oui
	Nœud ADB Spark	0,25	-
	Nœud ADB Spark SQL	0,25	-
CDH	Nœud CDH Hive	0,25	-
	Nœud CDH Spark	0,5	Oui
	Nœud CDH Spark SQL	0,25	-
	Nœud CDH MR	0,25	-
	Nœud CDH Presto	0,25	-
	Nœud CDH Impala	0,25	-
Lindorm	Nœud Lindorm Spark	0,25	-
Lindorm	Nœud Lindorm Spark SQL	0,25	-
Click House	ClickHouse SQL	0,25	-
Data Quality	Surveillance de la qualité	0,25	-
Data Quality	Comparaison de données	0,5	Oui
Général	Nœud d'affectation	0,25	Oui
	Nœud Shell	0,25	Oui
	Nœud d'inspection d'objets OSS	0,25	-
	Nœud Python	0,5	Oui
	Nœud for-each	0,25	Oui
	Nœud Do-while	0,25	Oui
	Nœud Function Compute	0,25	-
	Nœud SSH	0,25	-
	Nœud de poussée de données	0,25	-
Nœuds de base de données	Nœud MySQL	0,25	-
	SQL Server
	Nœud Oracle
	Nœud StarRocks
	Nœud DRDS
	Nœud PolarDB MySQL
	Nœud PolarDB PostgreSQL
	Nœud MariaDB
	Nœud Redshift
	Nœud Saphana
	Nœud Vertica
	Nœud DM (Dameng)
	Nœud KingbaseES
	Nœud OceanBase
	Nœud DB2
	Nœud GBase 8a
Algorithme	Nœud PAI DLC	0,25	-

Liste de configuration des tâches d'ordonnancement

Les tâches d'ordonnancement ne consomment pas de CU du groupe de ressources serverless.

Type de nœud	Nom du nœud
Data Integration	Nœud de synchronisation par lots
Data Integration	Nœud de synchronisation en temps réel
MaxCompute	Nœud MaxCompute SQL
	Nœud de modèle de script SQL
	Nœud MaxCompute Script
	Nœud MaxCompute Spark
Flink	Nœud Flink SQL Streaming
Flink	Nœud Flink SQL batch
Général	Nœud à charge nulle
	Nœud de paramètre
	Nœud de fusion
	Nœud de branche
	Nœud de vérification
	Nœud de déclencheur HTTP
Algorithme	Nœuds PAI Designer
Nœuds de base de données	Nœud PostgreSQL
	Nœud Doris
	Nœud SelectDB

Annexe 2 : Modes de facturation pour l'exécution des tâches

Lorsque vous exécutez une tâche de nœud dans DataWorks, les frais de calcul ne sont pas nécessairement facturés par DataWorks. La facturation dépend du moteur de calcul ou de la ressource sur laquelle la tâche s'exécute finalement :

Remarque

Des frais d'ordonnancement des tâches sont toujours engagés lorsqu'une tâche est publiée dans l'environnement de production pour un ordonnancement périodique.

Mode d'exécution

Nœuds de tâches représentatifs

Fournisseur de ressources de calcul

Composition des frais

Mode 1 : Les tâches de calcul sont soumises au groupe de ressources serverless pour exécution

PyODPS, Shell, Data Integration, Data Quality

Groupe de ressources serverless

Frais de groupe de ressources serverless uniquement

Mode 2 : Les tâches de calcul sont soumises à des moteurs tiers via le groupe de ressources serverless

EMR Hive, Hologres SQL

Groupe de ressources serverless + moteur tiers

Frais de groupe de ressources serverless + frais de moteur tiers

Mode 3 : Les tâches d'ordonnancement sont soumises à des moteurs tiers via Operation Center

MaxCompute SQL, Flink SQL

Moteur tiers

Frais de moteur tiers

Annexe 3 : Ventilation des frais par module

Les modules suivants entraînent des frais de groupe de ressources serverless :

Data Integration : Les tâches Data Integration s'exécutent dans les modules Data Integration, Data Studio et Operation Center, consommant le groupe de ressources serverless et entraînant des frais Data Integration. Les tâches de synchronisation périodique entraînent également des frais d'ordonnancement d'instances de tâches.
Data Studio : Les tâches de calcul de données et les tâches d'ordonnancement s'exécutent dans les modules Data Studio, Data Quality et Operation Center, consommant le groupe de ressources serverless et entraînant des frais de calcul de données et des frais d'ordonnancement d'instances de tâches. L'utilisation d'un environnement de développement personnel entraîne également des frais d'environnement de développement personnel. L'utilisation de services de grand modèle ou de nœuds de grand modèle entraîne également des frais de service de grand modèle.
Data Analysis : L'analyse de requêtes SQL et le téléchargement des résultats de requête dans Data Analysis consomment le groupe de ressources serverless et entraînent des frais de calcul de données. L'utilisation des insights de données entraîne également des frais d'ordonnancement d'instances de tâches.
Data Service : Vous configurez les CU occupées pour Data Service via la gestion des quotas de groupes de ressources, consommant le groupe de ressources serverless et entraînant des frais Data Service. L'utilisation de Data Push entraîne également des frais d'ordonnancement d'instances de tâches.