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ック、購入推奨 - DataWorks

DataWorks は、従来のスケジューリング、Data Integration、Data Service 用の排他的リソースグループのコア機能を統合したサーバーレスリソースグループを導入しました。これにより、データ同期、定期スケジューリングタスク、API サービスなどのすべてのコア操作を単一のサーバーレスリソースグループで実行できるようになり、リソース管理が大幅に簡素化されます。サーバーレスリソースグループには、2 つの課金モデルが用意されています：

サブスクリプション：安定的で予測可能な専用の計算リソースを提供します。このモデルは本番環境に最適です。
従量課金：オンデマンドで支払いを行う、柔軟で弾力性のある計算リソースを提供します。このモデルは、柔軟性とコスト効率のバランスが取れています。

重要

サーバーレスリソースグループを使用する場合、定期スケジューリングのために本番環境に公開されたノードタスクには、タスクスケジューリング料金が発生します。

課金シナリオ

DataWorks のサーバーレスリソースグループの料金は、リソース使用料金とタスクスケジューリング料金で構成されます。

リソース使用料金：サーバーレスリソースグループで実行されるタスクによって消費されるコンピュートユニット (CU) に対して課金されます。この料金は、CU を課金項目として、総 CU 消費量に基づいて計算されます。
CU は 1 CU = 1 vCPU + 4 GiB メモリ と定義されます。
タスクスケジューリング料金：定期スケジューリングのために本番環境にデプロイされたタスクは、サーバーレスリソースグループで実行されます。これらのタスクには、タスクスケジューリング料金のみが発生し、リソース使用料金は発生しません。この料金は、ドライランを除き、正常に実行されたインスタンスの数に基づいて課金されます。
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、以前のすべてのリソースグループ仕様の最大同時実行要件を満たしています。したがって、CU 仕様はスケジューリングの同時実行性の要因にはなりません。

次の表は、サポートされているタスクタイプと、サーバーレスリソースグループで発生する料金との関係を示しています。

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、オフライン同期タスク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
データコンピューティング	`Data Studio` で PyODPS、Shell、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。データ分析モジュールで 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。カスタム EMR SQL などのカスタムタスクを実行します。重要データコンピューティングタスクの詳細については、「付録1：タスクタイプと CU 消費量」をご参照ください。
Data Service	DataService Studio で API を呼び出します。
個人開発環境	タスクのデバッグに個人開発環境を使用します。
大規模モデルサービス	大規模モデル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タスクが本番環境で実行されます。	タスクスケジューリング料金

注意事項

従量課金モデルでは、ピーク時にリソース競合が発生し、リソースの可用性が遅延する可能性があります。
従量課金のリソースグループをサブスクリプションのリソースグループに変換することはできますが、その逆はサポートされていません。
新規ユーザーが DataWorks をアクティベートすると、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。未使用の場合は課金されません。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。

パフォーマンスメトリック

サーバーレスリソースグループは、CU 数に基づいて購入します。CU は 1 CU = 1 vCPU + 4 GiB メモリ と定義されます。開発シナリオとタスクタイプに基づいて、リソースグループの仕様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。効率的で安定したタスク実行を確保するために、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。

Data Integration

バッチ同期

バッチ同期タスクの同時実行構成	推奨仕様	最低限必要な仕様
< 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

同期タスクタイプ		推奨仕様	最低限必要な仕様
MySQL リアルタイム同期	1 データベース	2 CU	1 つのリアルタイム同期タスクを実行するための最小仕様：1 CU
	2～5 データベース	2 CU
	6 データベース以上	2 CU
Kafka リアルタイム同期		1 CU
その他の単一テーブルリアルタイムタスク		1 CU
データベース全体のリアルタイム同期		-	データベース全体の同期タスクを実行するための最小仕様：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、「付録1：タスクタイプと CU 消費量」をご参照ください。

DataService Studio

最大 QPS (1 秒あたりのクエリ数)	最低限必要な仕様	サービスレベルアグリーメント (SLA)
500	4 CU	99.95%
1,000	8 CU
2,000	16 CU

個人開発環境

CPU ベースの個人開発環境の場合、リソースクォータは 2～100 CU の範囲です。GPU ベースの個人開発環境の場合、リソースクォータは 21～60 CU の範囲です。タスクタイプに基づいてニーズを見積もります：

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推奨します。
中程度の複雑さのタスク (データ処理や Notebook 分析など)：4 CU などの中程度のリソースクォータを推奨します。
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 ベースのリソースタイプを推奨します。モデルサイズに基づいて適切なビデオメモリと CU 数を選択してください。

大規模モデルサービス

GPU ビデオメモリに基づいて必要な CU を計算します。

24 GB 以上のビデオメモリが、0.6B、1.7B、4B、8B モデルのデプロイに必要です。
48 GB 以上のビデオメモリが、14B モデルのデプロイに必要です。
96 GB 以上のビデオメモリが、32B モデルのデプロイに必要です。

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、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 CU 仕様とは無関係です。デフォルトの同時実行インスタンス数は 50 です。リソースグループの詳細ページで、同時タスクスケジューリングの上限を 200 に設定できます。

課金モデル

サーバーレス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。

サブスクリプション：特定の期間にわたって特定の CU 数を前払いします。このモデルは、データ同期、データコンピューティング、DataService Studio の API 呼び出しなど、サブスクライブされたリソースグループ内で実行されるタスクのすべてのリソース使用料金をカバーします。
従量課金：消費された総 CU に基づいて、リソースを使用した後に支払います。バッチ同期、DataService Studio の API 呼び出し、データ開発などのタスクにはリソース使用料金が発生します。

次の表は、2 つの課金モデルの機能を比較したものです。

項目	従量課金サーバーレスリソースグループ	サブスクリプションサーバーレスリソースグループ
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いて計算されます。	購入時に指定された CU 数。
サイズ変更、スケーリング、更新	該当なし	はい
クォータ管理	さまざまなシナリオで使用できる最大 CU 数を制御します。データコンピューティング、Data Integration、Data Service でサポートされています。
同時タスクスケジューリングの上限設定	はい。最大 200 のタスクインスタンスを同時に実行できます。
バインドされた Virtual Private Cloud (VPC) の数	データコンピューティングと Data Integration：合計で最大 2 つの VPC をバインドできます。 Data Service：1 つの VPC のみバインドできます。	購入する CU の数によって異なります。 10 CU 以下：合計で最大 4 つの VPC をバインドできます。データコンピューティング：1 つの VPC のみバインドできます。タスクスケジューリングと Data Integration：合計で最大 3 つの VPC をバインドできます。 10 CU 超：合計で最大 8 つの VPC をバインドできます。データコンピューティング：1 つの VPC のみバインドできます。タスクスケジューリングと Data Integration：合計で最大 7 つの VPC をバインドできます。

料金

サブスクリプションリソースグループの課金

コストは次の数式を使用して計算されます：コスト = 月額単価 × 月数 × 毎月購入する CU 数。

説明

最低 2 CU の購入が必要です。購入できる CU の数に上限はありませんが、取引は利用可能な在庫状況によります。在庫が不十分な場合は、購入ページに通知が表示されます。
購入後に仕様が要件を満たさない場合は、いつでもリソースを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で実行する場合のさまざまなタスクタイプに必要な最小リソース仕様については、「パフォーマンスメトリック」をご参照ください。

リージョン	月額単価 (USD/月/CU)
中国 (上海)、中国 (杭州)、中国 (北京)、中国 (深セン)	37.1517
イギリス (ロンドン)	51.01286
米国 (バージニア)	53.92014
マレーシア (クアラルンプール)	63.36534
中国 (香港)、シンガポール、ドイツ (フランクフルト)、インドネシア (ジャカルタ)	67.61327
米国 (シリコンバレー)	72.74794
日本 (東京)	77.45584

従量課金リソースグループの課金

コストは次の数式を使用して計算され、請求は時間単位で生成されます：コスト = CU 時間 × CU 単価。

重要

リソースクォータ管理を使用して DataService Studio に CU を割り当てると、サービスがアイドル状態であっても、これらの CU は継続的に課金されます。これらの料金を停止するには、DataService Studio の CU 割り当てを 0 に設定する必要があります。

リージョン	単価 (USD/CU 時間)	例
中国 (上海)、中国 (杭州)、中国 (北京)、中国 (深セン)	0.077399	たとえば、中国 (上海) リージョンのデータ同期タスクが 2 CU で構成され、0.5 時間で完了したとします。上海リージョンの CU の単価は 0.077399 USD/CU 時間です。このタスクの CU 時間とコストは次のように計算されます： CU 時間：2 CU × 0.5 時間 = 1 CU 時間コスト：1 CU 時間 × 0.077399 USD/CU 時間 = 0.077399 USD
イギリス (ロンドン)	0.106277
米国 (バージニア)	0.112334
マレーシア (クアラルンプール)	0.132011
ドイツ (フランクフルト)、インドネシア (ジャカルタ)、中国 (香港)、シンガポール	0.140861
米国 (シリコンバレー)	0.151558
日本 (東京)	0.161366

請求詳細の表示

請求とコスト管理コンソールで請求詳細を表示するときの、サーバーレスリソースグループの課金項目と課金コードは次のとおりです：

従量課金：課金項目は General Resource Group CU*H (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：課金項目は General Exclusive Resource Group (Subscription and Pay-as-you-go) で、課金コードは cu_number です。

詳細については、請求詳細の表示をご参照ください。

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有効期限前に更新されない場合、そのサービスは一時停止され、最終的にリリースされる可能性があります。詳細については、「サブスクリプションの有効期限と更新」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できます。リソースグループの購入、ワークスペースへのバインド、ネットワークへの接続方法については、「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。

関連情報

付録1：タスクタイプと CU 消費量

DataWorks で作成されたタスクは、CU を消費するデータコンピューティングタスクと、CU を消費しないスケジューリングタスクに分類されます。

タスクタイプの特定

Data Studio のノード編集ページに移動します。右側のナビゲーションウィンドウで、スケジューリングセクションを確認してタスクタイプを特定します。

コンピュートタスク：スケジューリングポリシーセクションで、タスクの実行に必要なコンピュート CU を指定する必要があります。
- シナリオ 1：コンピュート CU の数をカスタマイズできます。
- シナリオ 2：デフォルトのコンピュート CU 数のみ使用できます。
スケジューリングタスク：スケジューリング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を選択するだけで、CU の構成は不要です。

コンピュートタスクの CU 構成

サーバーレスリソースグループでデータコンピューティングタスクを実行すると、CU が消費されます。以下に、デフォルト CU と実行 CU について説明します：

デフォルト CU：タスクが実行されるたびにプラットフォームが割り当てる推奨 CU 数。値がデフォルトより低い場合、タスクの効率が損なわれる可能性があります。
実行 CU：タスクを実行するために構成された実際の CU 数。デフォルトでは、これはデフォルト CU 値に設定されており、必要に応じて調整できます。構成には次の原則に従ってください：
- 最小構成は 0.25 CU で、0.25 CU 単位で増分します。現在のリソースグループの CU クォータが不足していますというメッセージが表示された場合は、データ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または過剰プロビジョニングを避けるために、デフォルトの CU 値とデータコンピューティングタスクの CU クォータに基づいてこのパラメーターを構成してください。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

一部のタスクについてのみ実行 CU を調整できます。例：

Hologres SQL タスクの実行 CU は調整できません。0.25 (デフォルト CU) にのみ設定できます。
PyODPS 2 タスクのデフォルト実行 CU は 0.5 で、必要に応じて調整できます (例：0.25 または 0.75)。

ノードタイプ	ノード名	デフォルト CU (単位：CU)	カスタマイズ可能か？
Notebook	Notebook 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 へのデータ同期用ノード	0.25	はい
Hologres	Hologres SQL ノード	0.25	-
	MaxCompute へのデータ同期用ノード	0.25	-
	MaxCompute テーブルのスキーマ同期用ノード	0.25	はい
	MaxCompute からのデータ同期用ノードの作成	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 Shell 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	-
大規模モデル	大規模言語モデルノード	0.5	-
ADB	ADB 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	-
Data Quality	品質モニタリング	0.25	-
Data Quality	データ比較	0.5	はい
一般	割り当てノード	0.25	はい
	Shell 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
	Oracle ノード
	PostgreSQL ノード
	StarRocks ノード
	DRDS ノード
	PolarDB MySQL ノード
	PolarDB PostgreSQL ノード
	Doris ノード
	MariaDB ノード
	SelectDB ノード
	Redshift ノード
	SAPHANA 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	-

スケジューリングタスクの構成

スケジューリングタスクは、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
Data Integration	バッチ同期ノードの作成
Data Integration	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 バッチノードの作成
一般	ゼロロードノード
	パラメーターノード
	マージノード
	分岐ノード
	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

付録2：タスク実行の課金モード

DataWorks でタスクを実行する際、関連するコンピューティング料金が常に DataWorks によって直接請求されるわけではありません。課金は、タスクを実行する基盤となるコンピュートエンジンに依存します。考えられるシナリオは 3 つあります：

説明

タスクが定期スケジューリングのために本番環境に公開されると、常にタスクスケジューリング料金が発生します。

実行モード	ノード例	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がサーバーレスリソースグループに送信されて実行される	PyODPS、Shell、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：コンピュートタスクがサーバーレスリソースグループを介してサードパーティエンジンに送信されて実行される	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：スケジューリングタスクがオペレーションセンターを介してサードパーティエンジンに送信されて実行される	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のみ

付録3：特定モジュールの料金内訳

以下の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、次の料金が適用されます：

Data Integration：データ同期を実行すると、Data Integration タスクは Data Integration、Data Studio、オペレーションセンターモジュールで実行されます。これにより、サーバーレスリソースグループのリソースが消費され、リソース使用料金が発生します。定期的な同期タスクには、タスクスケジューリング料金も発生します。
Data Studio：Data Studio を使用してタスク開発を行うと、データコンピューティングおよびスケジューリングタスクが Data Studio、Data Quality、オペレーションセンターモジュールで実行されます。これにより、サーバーレスリソースグループのリソースが消費され、リソース使用料金とタスク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と、追加のリソース使用料金が発生します。大規模モデルサービスまたは大規模モデルノードを使用すると、追加のリソース使用料金も発生します。
データ分析：データ分析を使用して SQL クエリ分析やクエリ結果のダウンロードを行うと、データコンピューティングタスクがデータ分析モジュールで実行されます。これにより、サーバーレスリソースグループのリソースが消費され、リソース使用料金が発生します。データ分析を使用すると、タスクスケジューリング料金も発生します。
DataService Studio：DataService Studio では、リソースクォータ管理を介して CU を割り当てます。これにより、サーバーレスリソースが消費され、リソース使用料金が発生します。データプッシュを使用すると、タスクスケジューリング料金も発生します。