サーバーレスリソースグループの課金、パフォーマンスメトリクス、購入の推奨 - DataWorks

課金シナリオ

DataWorks サーバーレスリソースグループの料金には、リソース使用料金とタスクスケジューリング料金が含まれます。

リソース使用料金：一部の DataWorks タスクは、実行時にサーバーレスリソースグループのコンピューティングユニット (CU) を消費します。これにより、消費された合計 CU に基づいて計算されるリソース使用料金が発生します。

ここで、1 CU = 1 CPU コア + 4 GiB のメモリ です。
タスクスケジューリング料金：タスクを本番環境での定期スケジューリング用に公開すると、タスクスケジューリング料金が発生します。これらのタスクがサーバーレスリソースグループで実行される場合、リソース使用料金ではなく、タスクスケジューリング料金のみが課金されます。タスクスケジューリング料金は、成功したインスタンスの実行数 (ドライランを除く) に基づいて計算されます。

サーバーレスリソースグループは、最大 200 の同時実行インスタンスをサポートします。この制限は、すべてのレガシーのリソースグループタイプの同時実行数と同等以上です。サーバーレスリソースグループの CU 仕様を考慮する必要はありません。

タスクタイプ	タスクタイプの説明	料金タイプ
Data Integration	Data Integration または Data Studio で、バッチ同期などのデータ同期タスクを実行します。	リソース使用料金
Data Compute	Data Studio で PyODPS、シェル、EMR Hive などのコンピューティングノードタスクを実行します。 Data Analysis で Hologres SQL や EMR Hive などのコンピューティングノードタスクを実行します。 Data Quality タスク (カスタム EMR SQL など) を実行します。重要データコンピューティングタスクについては、「付録 1：タスクタイプと CU 消費量」をご参照ください。
Data Service	Data Service で「データソースから API サービスを生成」インターフェイスを呼び出します。
個人開発環境	個人開発環境を使用してタスクをデバッグします。
LLM サービス	LLM サービスをデプロイして使用します。
タスクスケジューリング	定期スケジューリングを使用して、本番環境でタスクを実行します。	タスクスケジューリング料金

注意事項

従量課金のサーバーレスリソースグループでは、リソースの可用性が保証されていないため、ピーク時にリソースの競合が発生し、タスクが遅延する可能性があります。
サーバーレスリソースグループを使用できますが、サブスクリプションのサーバーレスリソースグループを従量課金のリソースグループに変換することはできません。
新規ユーザーが DataWorks を有効化すると、デフォルトで従量課金のサーバーレスリソースグループが作成されます。使用しない場合、課金されることはありません。課金の詳細については、「従量課金リソースグループの課金」をご参照ください。
サブスクリプションのサーバーレスリソースグループでは、購入時に CU 数が固定され、使用量がこの上限を超えることはできません。CU 容量を増やすには、スケールが必要です。
サブスクリプションのサーバーレスリソースグループ内のすべての CU が使用中の場合、新しいタスクはキューに入れられ、CU が利用可能になった後にのみ実行されます。

パフォーマンスメトリクス

サーバーレスリソースグループは CU の消費量に基づいて課金されます： 1 CU = 1 vCPU + 4 GiB のメモリ。サーバーレスリソースグループを使用する場合、開発シナリオとタスクタイプに基づいてリソースを計画してください。

重要

以下の推奨仕様は一般的なガイドラインです。タスクが効率的かつ確実に実行されるように、特定のビジネス要件に基づいてリソースを調整できます。

データ統合

バッチ同期

タスクの同時実行数	推奨仕様	最小仕様
< 4	0.5 CU	0.5 CU
>= 4	`(同時実行数 - 4) × 0.07 + 0.5` CU	0.5 CU

リアルタイム同期

タスクタイプ		推奨仕様	最小仕様
MySQL リアルタイム同期	1 データベース	2 CU	リアルタイムタスクの最小値：1 CU
	2～5 データベース	2 CU
	6 以上のデータベース	2 CU
Kafka リアルタイム同期		1 CU
その他のテーブルレベルのリアルタイムタスク		1 CU
全データベースのリアルタイム同期		-	データベース全体のタスクの最小値：2 CU

データコンピューティング

各データコンピューティングタスクにはデフォルトの CU 値があります。詳細については、「タスクタイプと CU 消費量」をご参照ください。

データサービス

最大 QPS	最小仕様	サービス可用性 (SLA)
500	4 CU	99.95%
1000	8 CU
2000	16 CU

個人開発環境

CPU ベースの個人開発環境は 2～100 CU、GPU ベースの環境は 21～60 CU の範囲でリソースクォータを提供します。タスクタイプに基づいてクォータを選択してください：

軽量タスク (単純な SQL クエリや Python スクリプトのデバッグなど)：2 CU などの低いリソースクォータを選択してください。
中程度の複雑さのタスク (データ処理やノートブック分析など)：4 CU などの中程度のリソースクォータを選択してください。
ディープラーニングタスク (TensorFlow や PyTorch のモデルトレーニングなど)：GPU リソースを選択し、モデルサイズに基づいて適切な GPU メモリと CU 数を選択してください。

LLM サービス

必要となる CU 控除 は、GPU メモリ の要件によって異なります。

0.6B、1.7B、4B、または 8B のモデルをデプロイするには、最低 24 GB の GPU メモリが必要です。
14B モデルをデプロイするには、最低 48 GB の GPU メモリが必要です。
32B モデルをデプロイするには、最低 96 GB の GPU メモリが必要です。

タスクスケジューリング

サーバーレスリソースグループは、その CU 仕様とは無関係に、最大 200 の同時実行インスタンス をサポートします。デフォルトの同時実行数は 50 です。リソースグループの詳細ページで、タスクスケジューリングの最大同時実行数を 200 に設定できます。

課金モデル

Serverless リソースグループには、サブスクリプション (前払い) と従量課金 (後払い) の 2 つの課金モデルがあります。

Serverless リソースグループ (サブスクリプション)：必要な CU 量と使用期間を事前に見積もり、対応する料金を支払います。サブスクリプション料金以外に、DataWorks がデータ同期、データコンピューティング、デバッグ、または Data Service API の呼び出しに対して追加料金を課金することはありません。
Serverless リソースグループ (従量課金)：まず製品機能を使用し、その後、消費された合計 CU に基づいて支払います。従量課金の Serverless リソースグループで特定のタスク (たとえば、バッチ同期タスク、Data Service タスク、データ開発タスク) を実行すると、リソース使用料金が発生します。

次の表で、2 つの課金モデルの機能を比較します。

項目	Serverless リソースグループ (従量課金)	Serverless リソースグループ (サブスクリプション)
リソースグループで利用可能な合計 CU	実際の使用量に基づきます。	購入した CU 量です。
スケールアップ、スケールダウン、更新	該当なし	サポートされています
クォータ管理	データコンピューティング、Data Integration、Data Service、個人開発環境など、さまざまなシナリオにおける最大 CU の上限を制御します。
タスクスケジューリングの最大同時実行数	サポートされています。最大 200 のタスクインスタンスを同時に実行できます。
関連付け可能な VPC 数	データコンピューティング、タスクスケジューリング、Data Integration ：合計で最大2 つの VPC を関連付けることができます。 Data Service ：1 つの VPC のみ関連付けることができます。	購入した CU 量によって異なります。 10 CU 以下：合計で最大 4 つの VPC を関連付けることができます。データコンピューティング：1 つの VPC のみ関連付けることができます。タスクスケジューリング、Data Integration、Data Service ：合計で最大 3 つの VPC を関連付けることができます。 10 CU 超：合計で最大 8 つの VPC を関連付けることができます。データコンピューティング：1 つの VPC のみ関連付けることができます。タスクスケジューリング、Data Integration、Data Service ：合計で最大 7 つの VPC を関連付けることができます。

課金

サブスクリプションリソースグループの課金

料金は CU 使用量 に基づいて計算されます： 料金 = 月額単価 × 月数 × 月あたりの購入 CU 数。

説明

月あたり最低 2 CU を購入する必要があります。CU の購入に上限はありませんが、在庫状況によります。
購入した仕様が不十分な場合は、いつでもスケールアップできます。詳細については、「サーバーレスリソースグループの使用」をご参照ください。
サーバーレスリソースグループのさまざまなタスクタイプで必要な最小リソースについては、「パフォーマンスメトリクス」をご参照ください。

リージョン	月額単価 (USD/月/CU)
China (Shanghai)、China (Hangzhou)、China (Beijing)、China (Shenzhen)	37.1517
China (Chengdu)	30.45686
UK (London)	51.01286
US (Virginia)	53.92014
Malaysia (Kuala Lumpur)	63.36534
China (Hong Kong)、Singapore、Germany (Frankfurt)、Indonesia (Jakarta)	67.61327
US (Silicon Valley)	72.74794
Japan (Tokyo)	77.45584
South Korea (Seoul)	52.47334281
UAE (Dubai)	81.09255
Thailand (Bangkok)	50.21967298

従量課金リソースグループの課金

料金は 次のように 計算されます： 料金 = CU 時間 × CU 単価。請求書は 1 時間ごとに生成されます。

重要

CU をデータサービスに割り当てると、サービスがアイドル状態であっても課金は継続されます。課金を停止するには、データサービスのクォータを 0 CU に調整する必要があります。

リージョン	単価 (USD/CU 時間)	例
China (Shanghai)、China (Hangzhou)、China (Beijing)、China (Shenzhen)	0.077399	たとえば、China (Shanghai) リージョンでのデータ同期タスクが 2 CU を使用し、0.5 時間実行されたとします。このリージョンの単価が USD 0.077399/CU 時間である場合、消費したCU時間と合計料金は次のようになります： CU 時間：2 CU × 0.5 時間 = 1 CU 時間料金：1 CU 時間 × USD 0.077399/CU 時間 = USD 0.077399
China (Chengdu)	0.063452
UK (London)	0.106277
US (Virginia)	0.112334
Malaysia (Kuala Lumpur)	0.132011
Germany (Frankfurt)、Indonesia (Jakarta)、China (Hong Kong)、Singapore	0.140861
US (Silicon Valley)	0.151558
Japan (Tokyo)	0.161366
South Korea (Seoul)	0.10931946
UAE (Dubai)	0.168943
Thailand (Bangkok)	0.10462432

課金の詳細

課金管理では、サーバーレスリソースグループの課金アイテムと課金コードは次のとおりです。

従量課金：課金項目は General-purpose Resource Group CU-Hour (Pay-As-You-Go) で、課金コードは exresource_cu_hour_post です。
サブスクリプション: 請求項目は 汎用専用リソースグループサブスクリプション（ハイブリッド課金） で、請求コードは cu_number です。

詳細については、「課金の詳細を表示 (非推奨)」をご参照ください。

有効期限と更新

サブスクリプションのサーバーレスリソースグループが一時停止または解放されないように、有効期限が切れる前に更新してください。詳細については、「有効期限と更新」をご参照ください。

次のステップ

リソースグループを購入し、Data Integration、データ開発、Data Service などのタスクに使用します。リソースグループの購入方法、ワークスペースへの関連付け方法、ネットワーク接続の構成方法については、「サーバーレスリソースグループの作成と管理」をご参照ください。

付録

付録 1：タスクタイプと CU 消費量

DataWorks は、ノード開発中に作成されたタスクを、データ計算タスク (CU を消費する) とスケジューリングタスク (CU を消費しない) の 2 つのカテゴリに分類します。

タスクタイプ

Data Studio のノードのエディターページに移動します。右側のナビゲーションペインで、[スケジュール設定] > [スケジュールポリシー] に移動してタスクタイプを表示します。

コンピューティングタスク：[スケジュールポリシー] セクションで、タスクに必要なコンピューティング CU を指定します。
- シナリオ 1：コンピューティング CU 値をカスタマイズできます。
  
  右側のペインで [スケジュール設定] をクリックし、[スケジュールポリシー] タブを選択して、[リソースグループ] と [コンピューティング CU] (例：0.25) を設定します。
- シナリオ 2：デフォルトのコンピューティング CU 値のみを使用できます。
  
  右側のペインで [スケジュール設定] をクリックし、[スケジュールポリシー] タブを選択します。[コンピューティング CU] のデフォルト値は 0.25 で、 UI には「This node uses the default CU value. You do not need to modify the CU.」というメッセージが表示されます。
スケジューリングタスク：[スケジュールポリシー] セクションでは、スケジューリングリソースグループのみを選択でき、コンピューティング CU 値を設定することはできません。

CU 設定

サーバーレスリソースグループで実行されるコンピューティングタスクは CU を消費します。このセクションでは、デフォルト CU とランタイム CU について説明します。

デフォルト CU：タスクのタイプに基づいてプラットフォームが推奨する CU 数。低い値を設定すると、タスクのパフォーマンスが低下する可能性があります。
ランタイム CU：タスクが実行中に使用する CU 数。デフォルトでは、デフォルト CU 値に設定されており、必要に応じて調整できます。設定の原則は次のとおりです：
- 最小値は 0.25 CU で、増分は 0.25 CU です。UI に ["Insufficient CU Quota for Current Resource Group"] というメッセージが表示された場合は、コンピューティングタスクの CU クォータを調整できます。
- リソースの過小プロビジョニングや過剰プロビジョニングを避けるため、デフォルト CU とコンピューティングタスクの CU クォータに基づいてランタイム CU を設定してください。詳細については、「タスクへの CU クォータの割り当て」をご参照ください。

説明

ランタイム CU は一部のタスクでのみ調整できます。例：

Hologres SQL ノードのランタイム CU は 0.25 (デフォルト CU) に固定されており、調整できません。
PyODPS 2 ノードのデフォルトのランタイム CU は 0.5 です。この値は 0.25 単位で、たとえば 0.25 や 0.75 に調整できます。

ノードタイプ	ノード名	デフォルト CU	調整可能
ノートブック	基本的なノートブック開発	0.5	はい
MaxCompute	PyODPS 2 ノード	0.5	はい
	PyODPS 3 ノード	0.5	はい
	MaxCompute MR ノード	0.5	はい
	Hologres へのメタデータマッピング	0.25	はい
	Hologres へのデータ同期	0.25	はい
Hologres	Hologres SQL ノード	0.25	-
	MaxCompute へのデータ同期	0.25	-
	ワンクリック MaxCompute スキーマ同期ノード	0.25	はい
	ワンクリック MaxCompute データ同期ノード	0.25	はい
EMR	EMR Hive ノード	0.25	-
	EMR Impala ノード	0.25	-
	EMR MR ノード	0.25	はい
	EMR Presto ノード	0.25	-
	EMR シェルノード	0.25	はい
	EMR Spark ノード	0.5	はい
	EMR Spark SQL ノード	0.5	はい
	EMR Spark Streaming ノード	0.5	はい
	EMR Trino ノード	0.25	-
	EMR Kyuubi ノード	0.25	-
Serverless Spark	Serverless Spark バッチノード	0.25	-
	Serverless Spark SQL ノード	0.25	-
	Serverless Kyuubi ノード	0.25	-
Serverless StarRocks	Serverless StarRocks SQL ノード	0.25	-
大規模言語モデル	大規模言語モデルノード	0.5	-
ADB	AnalyticDB for PostgreSQL ノード	0.25	はい
	AnalyticDB for MySQL ノード	0.25	はい
	ADB Spark ノード	0.25	-
	ADB Spark SQL ノード	0.25	-
CDH	CDH Hive ノード	0.25	-
	CDH Spark ノード	0.5	はい
	CDH Spark SQL ノード	0.25	-
	CDH MR ノード	0.25	-
	CDH Presto ノード	0.25	-
	CDH Impala ノード	0.25	-
Lindorm	Lindorm Spark ノード	0.25	-
Lindorm	Lindorm Spark SQL ノード	0.25	-
ClickHouse	ClickHouse SQL	0.25	-
データ品質	品質モニタリング	0.25	-
データ品質	データ比較	0.5	はい
全般	代入ノード	0.25	はい
	シェルノード	0.25	はい
	OSS オブジェクト検査ノード	0.25	-
	Python ノード	0.5	はい
	for-each ノード	0.25	はい
	do-while ノード	0.25	はい
	Function Compute ノード	0.25	-
	SSH ノード	0.25	-
	データプッシュノード	0.25	-
データベースノード	MySQL ノード	0.25	-
	SQL Server ノード
	Oracle ノード
	StarRocks ノード
	DRDS ノード
	PolarDB for MySQL ノード
	PolarDB for PostgreSQL ノード
	MariaDB ノード
	Redshift ノード
	SAP HANA ノード
	Vertica ノード
	DM ノード
	KingbaseES ノード
	OceanBase ノード
	DB2 ノード
	GBase 8a ノード
アルゴリズム	PAI DLC ノード	0.25	-

スケジュールされたタスクのノードタイプ

スケジュールされたタスクは、サーバーレスリソースグループから CU を消費しません。

ノードタイプ	ノード名
データ統合	バッチ同期ノード
データ統合	リアルタイム同期ノード
MaxCompute	MaxCompute SQL ノード
	SQL コンポーネントノード
	MaxCompute スクリプトノード
	MaxCompute Spark ノード
Flink	Flink SQL ストリーミングノード
Flink	Flink SQL バッチノード
一般	仮想ノード
	パラメーターノード
	マージノード
	ブランチノード
	チェックノード
	HTTP トリガーノード
アルゴリズム	PAI Designer ノード
データベースノード	PostgreSQL ノード
	Doris ノード
	SelectDB ノード

付録 2：タスク実行の課金モデル

DataWorks でノードタスクを実行する場合、コンピューティングコストが常にプラットフォームによって課金されるとは限りません。課金は、タスクを実行するコンピュートエンジンまたはリソースによって異なります。次の 3 つのシナリオがあります。

説明

本番環境にタスクを公開して定期的なタスクスケジューリングを行うと、タスクスケジューリング料金が発生します。

実行方法	タスクノードの例	コンピューティングリソースプロバイダー	料金構成
モード 1：コンピュートタスクをサーバーレスリソースグループで実行	PyODPS、シェル、Data Integration、Data Quality	サーバーレスリソースグループ	サーバーレスリソースグループ料金のみ
モード 2：サーバーレスリソースグループ経由でコンピュートタスクをサードパーティエンジンで実行	EMR Hive、Hologres SQL	サーバーレスリソースグループ + サードパーティエンジン	サーバーレスリソースグループ料金 + サードパーティエンジン料金
モード 3：オペレーションセンター経由でスケジューリングタスクをサードパーティエンジンで実行	MaxCompute SQL、Flink SQL	サードパーティエンジン	サードパーティエンジン料金

付録 3 ：モジュール別の料金

次の機能モジュールでサーバーレスリソースグループを使用する場合、次の料金が発生します：

Data Integration ：データを同期すると、Data Integration タスクは Data Integration、Data Studio、およびオペレーションセンターの各モジュールで実行されます。これはサーバーレスリソースグループのリソースを消費するため、Data Integration 料金が発生します。定期同期タスクでは、タスクインスタンスのスケジューリング料金も発生します。
Data Studio ：Data Studio を使用してタスクを開発する場合、コンピュートタスクとスケジューリングタスクは Data Studio、Data Quality、およびオペレーションセンターの各モジュールで実行されます。これはサーバーレスリソースグループのリソースを消費するため、データコンピューティング料金とタスクインスタンスのスケジューリング料金が発生します。個人開発環境を使用する場合は、個人開発環境料金も発生します。LLM サービスまたは LLM ノードを使用する場合は、LLM サービス料金も発生します。
Data Analysis ：Data Analysis を使用して SQL クエリを分析、またはクエリ結果をダウンロードする場合、コンピュートタスクは Data Analysis モジュールで実行されます。これはサーバーレスリソースグループのリソースを消費するため、データコンピューティング料金が発生します。データインサイトを使用する場合は、タスクインスタンスのスケジューリング料金も発生します。
Data Service ：Data Service を使用してデータソースから API サービスを生成する場合、サーバーレスリソースグループの CU を消費し、Data Service 料金が発生します。CU の割り当ては、リソースグループのクォータ管理で設定します。Data Push を使用する場合は、タスクインスタンスのスケジューリング料金も発生します。