:課金

課金ルール

課金の例

MaxCompute SQLMLの課金ルールに基づいてコストを見積もるには、CPUコアとメモリの使用率を取得する必要があります。

この例では、入門の既存の予測データセットを使用してコストを見積もります。

1. DataWorksのアドホッククエリ機能を使用し、予測データセットmushroom_predictに基づいてバイナリ分類モデルのロジスティック回帰を作成し、Logview URLを取得します。 モデルの名前はlr_test_model_1です。

   例：

   create model lr_test_model_1 
   with properties('model_type'='logisticregression_binary', 'goodValue'='p','maxIter'='1000') 
   as select * from mushroom_predict;

   次の結果が返されます。

2. Logview URLに基づいてLogviewにログインし、LogviewでAlgoTaskジョブのインスタンスIDを取得します。

   PAIジョブは、MaxComputeでAlgoTaskジョブとして定義されます。 AlgoTaskジョブの命名規則は、Projectname + '_' + InstanceID + "AlgoTask_x_x" です。 ジョブ名からインスタンスIDを取得できます。

3. DataWorksのアドホッククエリ機能を使用し、インスタンスIDに基づいてPAIジョブのLogview URLを取得します。

   例：

   wait 20210209031144617gcjpt62m_1dbea3a8_17de_40d5_80bf_ce19e11d****;

   次の結果が返されます。

4. PAIジョブのLogview URLに基づいてLogviewにログインします。 SourceXMLタブに移動し、TaskPlanのCPUコアとメモリの使用率を照会します。

   上記のルール:

   • CPUコアの使用数は、CPUの値を100で割って計算されます。 この例では、1つのCPUコアを使用してジョブを実行します。

   • メモリの単位はMBです。 この例では、3315 MB (3.2 GB) のメモリを使用してジョブを実行します。

   重要

   上記の結果は、サブタスクで使用されるCPUコアとメモリを示しています。 ジョブは、複数のサブタスクを有することができる。 ジョブのサブタスク数を計算するには、次の手順を実行します。

5. PAIジョブのLogview URLに基づいてLogviewにログインし、[ジョブの詳細] タブでサブタスクの数と期間を取得します。

   次の図は、2つのサブタスクが存在し、各サブタスクの期間が48分であることを示しています。

   この例では、使用されるCPUコアの数は2 (2x1) 、使用されるメモリサイズは6.4 GB (2x3.2 GB) 、所要時間は48分です。

6. 総コストを見積もります。

   1. 請求可能時間数を計算します。

      Number of billable hours = Max(Number of CPU cores x Duration,Used memory size x Duration/4) = Max[2 x 1x (48 x 60/3600),2 × 3.2 × (48 x 60/3600)/4] ≈ 1.6

   2. PAIジョブのコストを計算します。

      Cost of a PAI job = Number of billable hours for subtasks × Unit price ≈ 1.6 × 0.21 = 0.336 USD

      この例のPAIジョブのコストは0.336 USDです。

   3. SQLジョブのコストを計算します。 詳細については、「コンピューティング料金」をご参照ください。

   4. PAIジョブとSQLジョブのコストの合計は、MaxCompute SQLMLジョブのコストに等しくなります。

請求書の表示

請求書では、MaxCompute SQLMLジョブのコストは、MaxComputeとPAIの両方で発生したコストの合計です。