Penagihan, metrik kinerja, dan saran pembelian untuk grup sumber daya serverless - DataWorks

DataWorks memperkenalkan grup sumber daya serverless yang menggabungkan fungsi inti dari grup sumber daya eksklusif sebelumnya untuk penjadwalan, Data Integration, dan DataService Studio. Anda dapat menggunakan satu grup sumber daya serverless untuk menjalankan semua operasi inti seperti sinkronisasi data, tugas penjadwalan periodik, dan layanan API, sehingga menyederhanakan manajemen sumber daya. Grup sumber daya serverless menawarkan dua metode penagihan:

Langganan: Menyediakan sumber daya komputasi eksklusif yang stabil dan dapat diprediksi, ideal untuk lingkungan produksi.
Bayar sesuai penggunaan: Menyediakan sumber daya komputasi sesuai permintaan dengan skalabilitas otomatis untuk fleksibilitas dan efisiensi biaya.

Penting

Saat menggunakan grup sumber daya serverless, biaya penjadwalan tugas dihasilkan untuk semua tugas yang diterapkan ke lingkungan produksi untuk penjadwalan periodik.

Skenario penagihan

Biaya untuk grup sumber daya serverless DataWorks mencakup biaya penggunaan sumber daya dan biaya penjadwalan tugas.

Biaya penggunaan sumber daya: Beberapa tugas DataWorks mengonsumsi unit komputasi (CU) dari grup sumber daya serverless saat berjalan. Sistem menagih berdasarkan total CU yang dikonsumsi.
1 CU = 1 vCPU + 4 GiB memori.
Biaya penjadwalan tugas: Jika Anda menerapkan tugas ke lingkungan produksi untuk penjadwalan periodik, tugas tersebut bergantung pada grup sumber daya serverless. Namun, hanya biaya penjadwalan tugas yang dihasilkan, tanpa biaya penggunaan sumber daya. Biaya penjadwalan tugas dibebankan berdasarkan jumlah instans tugas yang berhasil dijalankan (tidak termasuk instans uji coba kering).
Grup sumber daya serverless mendukung hingga 200 instans tugas yang berjalan secara bersamaan, memenuhi persyaratan konkurensi maksimum dari semua spesifikasi grup sumber daya versi sebelumnya.

Tabel berikut menjelaskan hubungan antara jenis tugas yang didukung oleh grup sumber daya serverless dan biaya yang dihasilkan.

Jenis tugas	Deskripsi	Jenis biaya
Data Integration	Jalankan tugas sinkronisasi data (seperti tugas sinkronisasi offline) di modul Data Integration atau Data Studio.	Biaya penggunaan sumber daya
Komputasi Data	Jalankan node tugas komputasi, seperti PyODPS, Shell, atau EMR Hive node, di modul Data Studio. Jalankan node tugas komputasi, seperti Hologres SQL atau EMR Hive node, di modul DataAnalysis. Jalankan Kualitas Data (seperti tugas EMR SQL kustom). Penting Untuk informasi lebih lanjut tentang tugas komputasi data, lihat Lampiran 1: Jenis Tugas dan Konsumsi CU.
DataService Studio	Panggil operasi Generate API di DataService Studio.
Lingkungan pengembangan individu	Debug tugas di lingkungan pengembangan individu.
Penjadwalan Tugas	Menjalankan tugas yang dijadwalkan secara berkala di lingkungan produksi.	Biaya penjadwalan tugas

Catatan

Jika Anda menggunakan grup sumber daya serverless bayar sesuai penggunaan, perebutan sumber daya mungkin terjadi selama jam sibuk, dan ketersediaan sumber daya tepat waktu tidak dapat dijamin.
Saat menggunakan grup sumber daya serverless, Anda tidak dapat mengonversi grup sumber daya serverless langganan menjadi grup sumber daya serverless bayar sesuai penggunaan.
Saat pengguna baru mengaktifkan DataWorks, grup sumber daya serverless bayar sesuai penggunaan disediakan secara default. Anda tidak akan dikenakan biaya jika tidak menggunakannya. Untuk informasi lebih lanjut tentang penagihan, lihat Penagihan grup sumber daya bayar sesuai penggunaan.

Metrik kinerja

Grup sumber daya serverless ditagih berdasarkan jumlah CU. Dalam konteks ini, 1 CU = 1 vCPU + 4 GiB memori. Saat menggunakan grup sumber daya serverless, rencanakan spesifikasi grup sumber daya berdasarkan skenario pengembangan dan jenis tugas Anda.

Penting

Gunakan spesifikasi ini sebagai panduan umum. Sesuaikan sumber daya berdasarkan kebutuhan bisnis Anda untuk memastikan bahwa tugas berjalan dengan efisien dan stabil.

Integrasi Data

Sinkronisasi offline

Konfigurasi konkurensi untuk tugas sinkronisasi offline	Spesifikasi yang direkomendasikan	Spesifikasi minimum untuk menjalankan tugas
<4	0.5 CU	0.5 CU
>=4	`(Konkurensi - 4) × 0.07 + 0.5` CU	0.5 CU

Sinkronisasi real-time

Jenis tugas sinkronisasi		Spesifikasi yang direkomendasikan	Spesifikasi minimum untuk menjalankan tugas
Sinkronisasi real-time untuk MySQL	1 database	2 CU	Spesifikasi minimum untuk menjalankan tugas sinkronisasi real-time: 1 CU
	2 hingga 5 database	2 CU
	6 atau lebih database	2 CU
Sinkronisasi real-time untuk Kafka		1 CU
Jenis tugas sinkronisasi real-time tabel tunggal lainnya		1 CU
Sinkronisasi real-time untuk seluruh database		-	Spesifikasi minimum untuk menjalankan tugas sinkronisasi seluruh database: 2 CU

Komputasi Data

Setiap tugas komputasi data memiliki jumlah CU default. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Jenis tugas dan konsumsi CU.

Penjadwalan Tugas

Grup sumber daya Serverless mendukung hingga 200 instans tugas yang berjalan secara bersamaan. Batas konkurensi independen dari konfigurasi CU. Jumlah default instans tugas yang berjalan secara bersamaan adalah 50. Anda dapat mengatur jumlah maksimum tugas penjadwalan bersamaan hingga 200 di halaman detail grup sumber daya.

DataService Studio

Permintaan per detik maksimum (QPS)	Spesifikasi minimum	Tingkat layanan (SLA)
500	4 CU	99.95%
1000	8 CU
2000	16 CU

Lingkungan pengembangan individu

Lingkungan pengembangan individu berbasis CPU menyediakan kuota sumber daya mulai dari 2 hingga 100 CU. Lingkungan pengembangan individu berbasis GPU menyediakan kuota sumber daya mulai dari 21 hingga 60 CU. Pilih kuota sumber daya berdasarkan jenis tugas:

Tugas ringan (seperti kueri SQL sederhana dan debugging skrip Python): Kuota sumber daya rendah direkomendasikan, misalnya, 2 CU.
Tugas sedang kompleks (seperti pemrosesan data dan analisis Notebook): Kuota sumber daya sedang direkomendasikan, misalnya, 4 CU.
Tugas pembelajaran mendalam (seperti pelatihan model TensorFlow dan PyTorch): Sumber daya GPU direkomendasikan. Pilih ukuran memori video dan jumlah CU yang sesuai berdasarkan ukuran model.

Metode penagihan

Grup sumber daya serverless tersedia dalam metode penagihan langganan dan bayar sesuai penggunaan.

Langganan: Dengan paket langganan, Anda berkomitmen pada sejumlah CU tertentu untuk durasi tertentu dan membayar di muka. Biaya ini mencakup semua penggunaan sumber daya untuk sinkronisasi data, komputasi data, dan panggilan API yang berjalan di grup sumber daya.
Bayar sesuai penggunaan: Gunakan fitur-fiturnya lalu bayar untuk total CU yang Anda gunakan. Jika Anda menggunakan grup sumber daya serverless bayar sesuai penggunaan untuk menjalankan tugas tertentu, seperti tugas sinkronisasi offline, tugas DataService Studio, dan tugas Data Studio, biaya penggunaan sumber daya dihasilkan.

Tabel berikut membandingkan fitur dari metode penagihan.

Item	Bayar sesuai penggunaan	Langganan
Total CU yang tersedia di grup sumber daya	Dihitung berdasarkan penggunaan aktual.	Jumlah CU yang ditentukan saat pembelian.
Penyesuaian (naik atau turun) dan perpanjangan	Tidak berlaku	Didukung
Manajemen kuota	Digunakan untuk mengontrol jumlah CU maksimum yang dapat digunakan dalam skenario berbeda. Didukung untuk Komputasi Data, Integrasi Data, dan DataService Studio.
Atur konkurensi penjadwalan tugas maksimum	Didukung. Maksimal 200 instans tugas dapat berjalan secara bersamaan.
Jumlah VPC yang terikat	Komputasi Data dan Integrasi Data: Total maksimal 2 VPC dapat diikat. DataService Studio: Hanya 1 VPC yang dapat diikat.	Jumlah VPC yang dapat Anda ikat tergantung pada jumlah CU yang dibeli. Kurang dari atau sama dengan 10 CU: Total maksimal 4 VPC dapat diikat. Komputasi Data: Hanya 1 VPC yang dapat diikat. Penjadwalan Tugas dan Integrasi Data: Total maksimal 3 VPC dapat diikat. Lebih dari 10 CU: Total maksimal 8 VPC dapat diikat. Komputasi Data: Hanya 1 VPC yang dapat diikat. Penjadwalan tugas dan Integrasi Data: Total maksimal 7 VPC dapat diikat.

Standar penagihan

Penagihan grup sumber daya langganan

Biaya didasarkan pada Penggunaan CU. Biaya = Harga satuan bulanan × Jumlah bulan × Jumlah CU yang dibeli per bulan.

Catatan

Untuk metode penagihan langganan, minimal 2 CU dapat dibeli setiap bulan. Tidak ada batas atas pada spesifikasi pembelian, tetapi mungkin terpengaruh oleh inventaris. Jika inventaris tidak mencukupi, lihat notifikasi di halaman pembelian.
Jika spesifikasi tidak memenuhi kebutuhan Anda setelah pembelian, Anda dapat meningkatkan kapasitas kapan saja. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Menggunakan grup sumber daya serverless.
Untuk spesifikasi sumber daya minimum yang diperlukan untuk berbagai jenis tugas saat menggunakan grup sumber daya serverless, lihat Metrik kinerja.

Wilayah	Harga satuan bulanan (USD/Bulan/CU)
Cina (Shanghai), Cina (Hangzhou), Cina (Beijing), Cina (Shenzhen)	37.1517
Inggris (London)	51.01286
AS (Virginia)	53.92014
Malaysia (Kuala Lumpur)	63.36534
Cina (Hong Kong), Singapura, Jerman (Frankfurt), Indonesia (Jakarta)	67.61327
AS (Silicon Valley)	72.74794
Jepang (Tokyo)	77.45584

Penagihan grup sumber daya bayar sesuai penggunaan

Biaya dihitung berdasarkan rumus: Biaya = CU-jam × Harga satuan CU. Tagihan dihasilkan setiap jam.

Penting

Dalam manajemen kuota grup sumber daya, jika Anda mengonfigurasi 1 CU untuk DataService Studio, konsumsi CU terus berlanjut terlepas dari apakah fitur DataService Studio digunakan, sampai Anda menyesuaikan kuota CU yang ditempati oleh DataService Studio menjadi 0.

Wilayah	Harga satuan (USD/CU-jam)	Contoh
Cina (Shanghai), Cina (Hangzhou), Cina (Beijing), Cina (Shenzhen)	0,077399	Contoh: Tugas sinkronisasi data di wilayah Cina (Shanghai) dikonfigurasi dengan 2 CU dan berhasil dijalankan setelah 0,5 jam. Harga satuan CU di wilayah Cina (Shanghai) adalah USD 0,077399/CU-jam. CU-jam dan biaya untuk tugas tersebut dihitung sebagai berikut: CU-jam: 2 CU × 0,5 jam = 1 CU-jam Biaya: 1 CU-jam × USD 0,077399/CU-jam = USD 0,077399
Inggris (London)	0,106277
AS (Virginia)	0,112334
Malaysia (Kuala Lumpur)	0,132011
Jerman (Frankfurt), Indonesia (Jakarta), Cina (Hong Kong), Singapura	0,140861
AS (Silicon Valley)	0,151558
Jepang (Tokyo)	0,161366

Lihat detail tagihan

Saat melihat detail tagihan, item yang dapat ditagih dan kode untuk grup sumber daya serverless adalah sebagai berikut:

Bayar sesuai penggunaan: Item yang dapat ditagih adalah Grup Sumber Daya Umum CU*J (Bayar sesuai penggunaan), dan kode adalah exresource_cu_hour_post.
Langganan: Item yang dapat ditagih adalah Grup Sumber Daya Eksklusif Umum (Langganan dan Bayar sesuai penggunaan), dan kode adalah cu_number.

Untuk informasi lebih lanjut, lihat Lihat detail tagihan.

Kedaluwarsa dan perpanjangan

Jika grup sumber daya serverless langganan akan kedaluwarsa, perpanjanglah. Jika Anda tidak memperpanjang grup sumber daya, layanan untuk grup sumber daya akan ditangguhkan atau grup sumber daya dilepaskan. Untuk informasi lebih lanjut tentang perpanjangan, lihat Kedaluwarsa dan perpanjangan.

Langkah selanjutnya

Beli grup sumber daya dan gunakan untuk tugas di Data Integration, Data Studio, dan DataService Studio. Untuk informasi tentang cara membeli grup sumber daya, mengikat grup sumber daya ke ruang kerja, dan menetapkan konektivitas jaringan untuk grup sumber daya, lihat Gunakan grup sumber daya serverless.

Informasi lebih lanjut

Lampiran 1: Jenis tugas dan konsumsi CU

Tugas DataWorks dikategorikan menjadi tugas komputasi data (yang mengonsumsi CU) dan tugas penjadwalan (yang tidak mengonsumsi CU).

Tentukan jenis tugas

Pergi ke halaman pengeditan node di Data Studio dan di bilah navigasi kanan, pilih Scheduling > Scheduling Policies untuk melihat jenis tugas.

Tugas komputasi: Di bagian Scheduling Policies, tentukan CU yang diperlukan untuk tugas.
- Skenario 1: Anda dapat menyesuaikan jumlah CU.
- Skenario 2: Gunakan kuota CU default.
Penjadwalan tugas: Di bagian Scheduling Policies, Anda hanya dapat memilih grup sumber daya untuk penjadwalan. Anda tidak perlu mengonfigurasi CU untuk tugas.

Daftar konfigurasi CU untuk tugas komputasi

Menjalankan tugas komputasi data menggunakan grup sumber daya serverless mengonsumsi CU. Kuota CU default dan kuota CU yang berjalan dijelaskan sebagai berikut:

CU default: Jumlah CU yang direkomendasikan dialokasikan oleh platform untuk setiap tugas berdasarkan jenis tugas. Jika Anda mengonfigurasi nilai yang lebih rendah, pelaksanaan tugas yang efisien tidak dapat dijamin.
CU yang berjalan: Jumlah CU yang benar-benar dikonfigurasi untuk menjalankan tugas. Secara default, ini diatur ke kuota CU default, yang dapat Anda sesuaikan sesuai kebutuhan. Ikuti prinsip-prinsip berikut untuk konfigurasi:
- Nilai minimum adalah 0,25 CU, dapat dikonfigurasi dalam penambahan 0,25 CU. Jika antarmuka memberi tahu The CU quota for the current resource group is insufficient, sesuaikan kuota CU untuk tugas komputasi data.
- Untuk menghindari konfigurasi sumber daya yang tidak mencukupi atau berlebihan, lihat kuota CU default dan kuota CU dari tugas komputasi data untuk konfigurasi yang tepat. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Alokasikan kuota CU ke tugas.

Catatan

Hanya beberapa tugas yang mendukung penyesuaian CU yang berjalan. Sebagai contoh:

CU yang berjalan untuk tugas Hologres SQL tidak dapat disesuaikan dan hanya dapat dikonfigurasi ke 0,25 (nilai CU default).
CU default yang berjalan untuk tugas PyODPS 2 adalah 0,5. Anda dapat menyesuaikannya sesuai kebutuhan (misalnya, menjadi 0,4 atau 0,6).

Node type	Node name	Default CUs (Unit: CU)	Apakah CUs yang berjalan dapat dimodifikasi?
Notebook	Pengembangan Notebook	0,5	Ya
MaxCompute	Node PyODPS 2	0,5	Ya
	Node PyODPS 3	0,5	Ya
	Node MR MaxCompute	0,5	Ya
	Pemetaan metadata ke Hologres	0,25	Ya
	Node untuk menyinkronkan data ke Hologres	0,25	Ya
Hologres	Hologres SQL node	0,25	-
	Node untuk menyinkronkan data ke MaxCompute	0,25	-
	Node untuk menyinkronkan skema tabel MaxCompute	0,25	Ya
	Buat node untuk menyinkronkan data dari MaxCompute	0,25	Ya
EMR	Node EMR Hive	0,25	-
	Node EMR Impala	0,25	-
	EMR MR node	0,25	Ya
	EMR Presto node	0,25	-
	EMR Shell node	0,25	Ya
	EMR Spark node	0,5	Ya
	EMR Spark SQL node	0,5	Ya
	EMR Spark Streaming node	0,5	Ya
	EMR Trino node	0,25	-
	EMR Kyuubi node	0,25	-
ADB	AnalyticDB for PostgreSQL node	0,25	Ya
	AnalyticDB for MySQL node	0,25	Ya
	ADB Spark node	0,25	-
	ADB Spark SQL node	0,25	-
CDH	CDH Hive node	0,25	-
	CDH Spark node	0,5	Ya
	CDH Spark SQL node	0,25	-
	CDH MR node	0,25	-
	CDH Presto node	0,25	-
	CDH Impala node	0,25	-
Lindorm	Node Spark Lindorm	0,25	-
Lindorm	Lindorm Spark SQL node	0,25	-
ClickHouse	Node SQL ClickHouse	0,25	-
Kualitas Data	Pemantauan Kualitas	0,25	-
Kualitas Data	Perbandingan data	0,5	Ya
Umum	Assignment node	0,25	Ya
	Shell node	0,25	Ya
	Node pemeriksaan objek OSS	0,25	-
	Node Python	0,5	Ya
	for-each node	0,25	Ya
	do-while node	0,25	Ya
	Node Function Compute	0,25	-
	SSH node	0,25	-
	Node dorong data	0,25	-
Database nodes	Node MySQL	0,25	-
	SQL Server
	Node Oracle
	Node PostgreSQL
	Node StarRocks
	Node DRDS
	Node PolarDB MySQL
	Node PolarDB PostgreSQL
	Node Doris
	Node MariaDB
	SelectDB node
	Node Redshift
	Node Saphana
	Node Vertica
	Node DM
	Node KingbaseES
	Node OceanBase
	Node DB2
	Node GBase 8a
Algoritma	PAI DLC node	0,25	-

Konfigurasi untuk tugas penjadwalan

Tugas penjadwalan tidak mengonsumsi CU dari grup sumber daya serverless.

Jenis node	Nama node
Integrasi Data	Buat node sinkronisasi batch
Integrasi Data	Node sinkronisasi real-time
MaxCompute	Node MaxCompute SQL
	Node Template Skrip SQL
	Node MaxCompute Script
	Node MaxCompute Spark
Flink	Buat Node Flink SQL Streaming
Flink	Buat Node Flink SQL Batch
Umum	Node beban nol
	Node parameter
	Node gabung
	Node cabang
	Periksa node
	Node Pemicu HTTP
Algoritma	Node PAI Designer

Lampiran 2: Model penagihan untuk eksekusi tugas

Saat menjalankan tugas node di DataWorks, biaya komputasi untuk tugas tersebut mungkin tidak ditagih oleh DataWorks. Anda perlu mengidentifikasi mesin komputasi atau sumber daya tempat tugas tersebut dieksekusi secara akhir. Terdapat tiga skenario:

Catatan

Saat sebuah tugas diterbitkan ke lingkungan produksi untuk penjadwalan periodik, biaya penjadwalan tugas akan dihasilkan.

Metode eksekusi	Node tugas representatif	Penyedia sumber daya komputasi	Komposisi biaya
Metode 1: Tugas komputasi yang dieksekusi langsung oleh kelompok sumber daya tanpa server	PyODPS, Shell, Data Integration, Kualitas Data	Kelompok sumber daya tanpa server	Hanya biaya kelompok sumber daya tanpa server
Metode 2: Tugas komputasi yang dikirimkan ke mesin pihak ketiga melalui kelompok sumber daya tanpa server	EMR Hive, Hologres SQL	Kelompok sumber daya tanpa server + mesin pihak ketiga	Biaya kelompok sumber daya tanpa server + biaya mesin pihak ketiga
Metode 3: Tugas penjadwalan yang dikirimkan ke mesin pihak ketiga	MaxCompute SQL, Flink SQL	Mesin pihak ketiga	Biaya mesin pihak ketiga

Lampiran 3: Rincian biaya untuk modul tertentu

Saat menggunakan kelompok sumber daya tanpa server di modul-modul berikut, biaya spesifik untuk kelompok sumber daya tanpa server dihasilkan sebagai berikut:

Data Integration: Saat mensinkronkan data, tugas integrasi data berjalan di modul Data Integration, Data Studio, dan Operation Center. Ini mengonsumsi sumber daya tanpa server, menimbulkan biaya integrasi data.
Data Studio: Saat menggunakan Data Studio untuk pengembangan tugas, tugas komputasi data dan tugas penjadwalan berjalan di modul Data Studio, Kualitas Data, dan Operation Center. Ini mengonsumsi sumber daya tanpa server, menimbulkan biaya komputasi data dan biaya penjadwalan tugas. Saat menggunakan lingkungan pengembangan individu, biaya lingkungan pengembangan individu juga dihasilkan.
DataAnalysis: Saat menggunakan DataAnalysis untuk analisis kueri SQL dan mengunduh hasil kueri, tugas komputasi data berjalan di modul DataAnalysis. Ini mengonsumsi sumber daya tanpa server, menimbulkan biaya komputasi data. Saat menggunakan eksplorasi data, biaya penjadwalan tugas juga dihasilkan.
DataService Studio: Saat menggunakan DataService Studio untuk menghasilkan API, konfigurasikan CU yang digunakan oleh DataService Studio melalui manajemen kuota kelompok sumber daya. Ini mengonsumsi sumber daya tanpa server, menimbulkan biaya DataService Studio. Saat menggunakan dorongan data, biaya penjadwalan tugas juga dihasilkan.