Function Compute:課金概要

試用クォータ

Function Compute は、初めてご利用になるお客様向けに試用クォータ (CU の試用リソースプラン) を提供します。ほかの種類のリソースプランを購入していない場合、各課金サイクルで試用クォータを超えた使用量は、従量課金で請求されます。

従量課金

実際に消費したコンピューティングリソースに応じて課金されます。リソースを消費しない場合、料金は発生しません。

リソースプラン

Function Compute は、月次および年次の CU リソースプランを提供しています。リソースプランを購入すると、まずリソースの消費分に充当されます。プランを使い切ると、課金方式が自動的に従量課金に切り替わります。リソースプランは単価が低いため、全体のコストを削減できます。

常駐リソースプール (サブスクリプション)

常駐リソースプールは、月額サブスクリプションを通じて GPU コンピューティングキャパシティを予約します。プールを購入し、GPU 関数に常駐インスタンスを割り当てることで、コールドスタートなしで予測可能なコストを実現できます。

課金項目

Function Compute の料金は、次の 2 つの部分で構成されます。

• CU 使用量： Function Compute は、CU 使用量を統一課金項目として使用します。すべてのリソース使用量は、固定の変換係数によって CU 使用量に変換されます。このトピックでは、CU 使用量の計測と課金方法について重点的に説明します。

• アウトバウンドインターネットトラフィック： アウトバウンドインターネットトラフィックは、他の Alibaba Cloud のインターネット向け製品と集約され、Cloud Data Transfer (CDT) で課金されます。詳細については、「CDT 課金」をご参照ください。

単価

CU 使用量は、月単位の段階制で課金され、リージョンごとに個別に計算されます。各リージョンの CU 使用量は個別に累積され、リージョン間で統合されることはありません。詳細については、「課金例」をご参照ください。

課金サイクル

Function Compute は、1 時間ごとに課金されます。関数ごとの 1 時間あたりの CU 使用量は切り上げられ、すべての関数で合計され、1 時間あたりの合計 CU 使用量が算出されます。リソースプランをお持ちの場合、まず CU 使用量がそのプランから差し引かれます。プランを使い切った後は、従量課金が適用されます。

計算式

すべてのリソース使用量を、固定の変換係数を用いて CU 使用量に変換し、それらを合計して合計 CU 使用量を算出します。

CU 使用量 = Σ(リソース使用量 x CU 変換係数)

リソース使用量

エラスティックインスタンスには、アクティブ状態とアイドル状態の 2 つの状態があります。インスタンスに処理するリクエストがなく、実行中のバックグラウンドタスクもない場合、自動的にアイドル状態に移行します。以下の表は、各状態のシナリオについて説明しています。

アクティブ状態とアイドル状態を判定するための閾値

システムは、以下の指標を使用して、インスタンスがアイドル状態に移行したかどうかを判定します。すべての条件が同時に満たされる必要があります。

• CPU 使用率 — インスタンスの vCPU 使用率が継続的に 0.01 vCPU コアを下回る場合 (単一コアの 1% 使用率に相当)、CPU のアイドル状態条件が満たされます。

• GPU 使用率 — インスタンスの GPU ストリームプロセッサ、デコーダ、およびその他のコンポーネントがシステムの閾値を下回る場合、GPU のアイドル状態条件が満たされます。閾値は GPU シリーズによって異なります。

• ネットワークトラフィック — インスタンスのインバウンドおよびアウトバウンドのネットワークトラフィックが継続的に 1,000 バイト/秒を下回る場合、ネットワークのアイドル状態条件が満たされます。

• リクエスト処理 — インスタンスが HTTP リクエストやバックグラウンドタスクを処理していない状態です。

リソース使用量 = エラスティックインスタンス (アクティブ) 使用量 + エラスティックインスタンス (アイドル) 使用量。インスタンスがアイドル状態の場合、システムは自動的に一部のリソースを凍結し、最小キープアライブレートで課金します。

• vCPU リソース：料金は発生しません。

• GPU リソース：GPU シリーズに応じて、アクティブレートの約 11.8% から 23.8% で課金されます。

  Ada.1 シリーズ	Ada.2 シリーズ	Ada.3 シリーズ	Tesla シリーズ	Hopper series	Hopper.1 シリーズ	Hopper.2 シリーズ	Ampere シリーズ	Blackwell.1 シリーズ	Xpu.1 シリーズ
  11.8%	11.8%	11.8%	23.8%	13%	13.6%	13.6%	16.7%	13.3%	19.2%

最小インスタンス数を 1 以上に設定することは、レイテンシに敏感なワークロード (セッションアフィニティ、永続接続など) およびバックグラウンドタスクのシナリオに適しています。これにより、以下のメリットが得られます。

• ウォームスタート：ミリ秒レベルのウォームスタートを実現し、サービスを中断することなく稼働させ続けます。

• 実行保証：エラスティックリソースをロックしてリソースの可用性を保証します。

• ビジー時とアイドル時のスマート課金：リクエストやバックグラウンドタスクがない場合、自動的にアイドル課金に切り替わり、コストをさらに削減します。

CU 変換係数