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Function Compute:課金に関するよくある質問

最終更新日:Feb 10, 2025

Function Compute を使用する場合、料金の滞納、予期しない料金などの課金に関する問題や、リソースプランの購入に関する問題が発生する可能性があります。 このトピックでは、Function Compute での課金に関するよくある質問のいくつかに対して回答します。

Function Compute インスタンスをリリースする、または Function Compute を非アクティブ化するにはどうすればよいですか。

Function Compute の関数を実行中のインスタンスは直接削除できません。 インスタンスをリリースする必要がある場合、または Function Compute の使用を停止する必要がある場合は、関数自体または関連するサービスを削除する必要があります。

重要
  • 関数が削除されたことをシステムが検出すると、削除された関数に関連付けられているすべての実行中のインスタンスはリサイクルされます。 関数を削除する際は注意が必要です。

  • プロビジョニング済みインスタンスを使用している場合は、関数を削除する前に、プロビジョニング済みインスタンスを手動でリリースする必要があります。 詳細については、「プロビジョニング済みインスタンスと自動スケーリングルールの設定」をご参照ください。

  • 関数を削除する

    Function Compute コンソール で目的のサービスをクリックし、削除する関数を確認して、[操作] 列の [詳細] アイコン > [削除] を選択します。 表示されるメッセージで、[{functionName} を削除する] をクリックします。

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  • サービスを削除する

    Function Compute コンソールで削除するサービスを確認し、[操作] 列の [詳細] アイコン > [削除] を選択します。 表示されるメッセージで、[{serviceName} を削除する ] をクリックします。 サービスを削除する前に、削除しようとしているサービスに関数、プロビジョニング済みの関数インスタンス、バージョン、エイリアス、またはトリガーが関連付けられていないことを確認してください。 関連付けられている場合、サービスの削除に失敗します。

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エラスティックインスタンスと GPU アクセラレーションインスタンスを切り替えることはできますか。

いいえ、エラスティックインスタンスと GPU アクセラレーションインスタンスを切り替えることはできません。

リソースプランの有効期限はいつですか。

Function Compute のリソースプランの有効期間は 12 か月です。 たとえば、2023 年 8 月 14 日にリソースプランを購入した場合、2024 年 8 月 14 日に有効期限が切れます。

Function Compute コンソールにログインし、[概要] ページの右側にある [リソースプラン] セクションでリソースプランの有効期限を確認できます。

リソースプランを使用して、複数リージョンでのリソース使用量に充当できますか。

はい。リソースプランを使用して、複数リージョンのリソース使用量に充当できますが、中国サイト (aliyun.com) のリージョンで生成されたリソース使用量に限ります。 中国サイトのリージョンで購入したリソースプランを使用して、国際サイト (alibabacloud.com) のリージョンで発生したリソース使用量に充当することはできません。 たとえば、中国サイトの中国 (杭州) リージョンでリソースプランを購入した場合、そのプランを使用して、国際サイトの中国 (杭州) リージョンで発生した料金に充当することはできません。

料金の滞納が発生した場合、Function Compute を非アクティブ化するにはどうすればよいですか。 また、料金の滞納を解消するにはどうすればよいですか。

Function Compute を使用する必要がなくなった場合は、サービスと関数を削除できます。 詳細については、「Function Compute インスタンスをリリースする、または Function Compute を非アクティブ化するにはどうすればよいですか。」をご参照ください。

滞納が発生した請求書を決済するには、料金とコスト コンソールにログインします。 [アカウントの概要] ページの [与信額] セクションで、[現在の金額] を確認します。 値が 0 未満の場合、アカウントで料金の滞納が発生しています。 [今すぐ支払う] をクリックすると、滞納が発生した請求書を決済できます。

Function Compute を非アクティブ化しても、引き続き課金されるのはなぜですか。

各 1 時間に使用されたFunction Computeリソースは、次の 1 時間の終了時に課金されます。 たとえば、13:00 ~ 14:00 に関数を呼び出し、14:00 にサービスを停止した場合、15:00 頃に請求書を受け取ることができます。 そのため、Function Compute を非アクティブ化した後に受け取る請求書は、非アクティブ化前に行われたリソース使用量に対するものです。

料金の詳細を表示して、Function Compute に関連付けられている他の Alibaba Cloud サービスによって請求書が生成されているかどうかを確認することもできます。 他の Alibaba Cloud サービスによって請求書が作成された場合は、インスタンスまたはリソースが必要かどうかを確認してください。 不要であることが確認された場合は、対応するコンソールでインスタンスまたはリソースを削除できます。

関数がリクエストを処理していない場合でも料金が発生するのはなぜですか。

関数がリクエストを処理していない場合でも引き続き課金がされるる場合は、プロビジョニング済みインスタンスが設定されていないかどうかを確認します。 プロビジョニング済みインスタンスの課金は、Function Compute がインスタンスを開始したときに開始され、インスタンスをリリースしたときに終了します。 不要になったプロビジョニング済みインスタンスは、できるだけ早く削除してください。 詳細については、「プロビジョニング済みインスタンスと自動スケーリングルールの設定」をご参照ください。

アカウント内の他の Alibaba Cloud サービスのインスタンスで料金が発生していないかどうかも確認してください。

料金とコストコンソールにログインして請求明細を確認し、他の Alibaba Cloud サービスの請求書が存在するかどうかを確認できます。 詳細については、「請求書の確認」をご参照ください。

リソースプランを購入しても引き続き課金されるのはなぜですか。

リソースプランがすべて使用された場合、またはリソースプランの有効期限が切れると、従量課金方式で課金されます。 リソースプランの残りのクォータを確認する方法の詳細については、「リソースプランの管理」をご参照ください。

Function Compute では、リソースプランの自動更新はサポートされていますか。 サポートされている場合、自動更新を無効化するにはどうすればよいですか。

Function Compute では、リソースプランの自動更新はサポートされていません。 既存のリソースプランの有効期限が切れた場合、新しいリソースプランを購入できます。

Function Compute の通知を解除できますか。

はい。通知の受信者を管理することで、Function Compute の通知を解除できます。 Alibaba Cloud ポータルにログインし、右上隅のコンソールをクリックします。 Alibaba Cloud 管理コンソールで、上部のナビゲーションバーにあるベルアイコンをクリックして、メッセージセンターコンソールに移動します。 左側のナビゲーションウィンドウで、[メッセージ受信管理] > [基本的な受信管理] を選択します。 [基本的な受信管理] ページで、右上隅の [連絡先の管理] をクリックします。 [連絡先の管理] ページで、ビジネス要件に基づいて指示に従って連絡先を追加または削除します。

無料トライアルプランを購入すると課金されますか。

Function Compute では、初めてこの機能を使用するユーザー向けの無料トライアルプランが用意されています。 トライアルクォータをすべて使用した場合、またはトライアルの期限が切れた場合、従量課金方式で課金されます。 詳細については、「課金の概要」をご参照ください。

トライアルプランを購入したところ、アカウントで料金の滞納が発生しました。 料金の滞納を確認する方法と、料金の滞納が発生する理由を教えてください。

リソースの使用量が無料トライアルプランの無料クォータを超えた場合、または使用している他の Alibaba Cloud サービス用のリソースプランを購入していない場合、料金の滞納が発生します。

お客様のアカウントで料金の滞納が発生した場合は、

料金とコストコンソールにログインして詳細を確認できます。 詳細については、「料金の滞納の確認」をご参照ください。 請求明細を表示して、課金項目の料金を確認できます。 詳細については、「請求書の表示」をご参照ください。

GPU アクセラレーションインスタンスの実行に関係するリソース使用量の項目は何ですか。

関数に対して GPU アクセラレーションインスタンスを設定した場合、関数の実行中に 関数の呼び出し回数アクティブ vCPU 使用量アイドル vCPU 使用量メモリ使用量ディスク使用量アクティブ GPU 使用量アイドル GPU 使用量、およびアウトバウンドインターネットトラフィック (インターネットアクセスが必要な場合) の各リソース使用量項目が関係します。 詳細については、「課金の概要」をご参照ください。

CPU リソースは、GPU アクセラレーションインスタンスにも必要です。 下表に、GPU アクセラレーションインスタンスの仕様を示します。

インスタンスタイプ

フル GPU サイズ (GB)

フル GPU の計算能力 (TFLOPS)

利用可能な仕様

オンデマンドモード

通常のプロビジョニング済みモード

アイドルプロビジョニング済みモード

FP16

FP32

vGPU メモリ (MB)

vGPU の計算能力 (GPU)

vCPU

メモリサイズ (MB)

fc.gpu.tesla.1

16

65

8

有効な値:1024 ~ 16384 (1 GB ~ 16 GB)

注:値は 1024 の倍数とする必要があります。

この値は、vGPU の計算能力 = vGPU メモリ (GB) / 16 で計算されます。 たとえば、vGPU メモリを 5 GB に設定した場合、使用可能な vGPU の最大計算能力は GPU の計算能力の 5 / 16 です。

注:計算能力は Function Compute によって自動的に割り当てられるため、手動で割り当てる必要はありません。

有効な値:0.05 ~ [vGPU メモリ (GB) / 2]

注:値は 0.05 の倍数とする必要があります。 詳細については、「GPU の仕様」をご参照ください。

有効な値:128 ~ [vGPU メモリ (GB) x 2,048]

注:値は 64 の倍数とする必要があります。 詳細については、「GPU の仕様」をご参照ください。

対応

対応

対応

fc.gpu.ada.1

48

119

60

有効な値:49152 (48 GB)

注:48 GB vGPU メモリの仕様のみサポートされています。

デフォルトでは、フル GPU カードの計算能力が割り当てられます。

注:計算能力は Function Compute によって自動的に割り当てられるため、手動で割り当てる必要はありません。

有効な値:8

注:8 vCPU の仕様のみサポートされています。

有効な値:65536 (64 GB)

注:64 GB メモリの仕様のみサポートされています。

非対応

対応

対応