課金の概要
Alibaba Cloud OpenLake は、マルチモーダルデータと大規模言語モデル (LLM) のシナリオに対応する統合ソリューションです。OpenLake 自体に追加料金は発生しません。OpenLake は、Data Lake Formation (DLF)、DataWorks、Platform for AI (PAI)、EMR、Hologres、StarRocks、MaxCompute、OpenSearch、Milvus といった複数の成熟した Alibaba Cloud プロダクトを組み合わせることで、データレイクハウス、検索、AI のための統合プラットフォームを構築します。
OpenLake の総コストは、基盤となる各プロダクトの実際の使用量に対する料金の合計です。コンピューティング、ストレージ、ネットワーク、サービスリソースなど、使用した分だけお支払いいただきます。プラットフォームの追加料金や統合プレミアムは一切ありません。
課金原則
使用量に応じた支払い
すべてのコンポーネントは、従量課金またはサブスクリプションの課金方法を採用しています。料金は透明性があります。
最低料金、必須のバンドル、隠れたコストはありません。
OpenLake プラットフォーム料金なし
OpenLake はアーキテクチャソリューションおよび機能統合レイヤーとして機能し、独立した課金項目を生成することはありません。
OpenLake Studio、Copilot、Agent などの拡張機能を使用する場合でも、基盤となるリソースは DataWorks や PAI などのプロダクトによって提供され、そのコストはこれらのプロダクトの請求に含まれます。
コスト最適化
統合ストレージ、サーバーレスの弾力性、インテリジェントなデータ階層化などのメカニズムにより、総所有コスト (TCO) が大幅に削減されます。
複数のエンジンが同じデータを共有するため、冗長なストレージや抽出、変換、ロード (ETL) のコストを回避できます。
主要コンポーネントの課金
各プロダクトには無料クォータが提供されています。新規ユーザーはトライアルリソースも利用できます。
コンポーネント | 目的 | 主な課金ディメンション | 公式課金ドキュメント |
DLF (Data Lake Formation) | 統合メタデータカタログ、権限管理、データリネージ、および複数フォーマットのテーブル (Paimon、Iceberg、Lance) の登録 | ストレージ使用量とメタデータ操作数 (Catalog API 呼び出し) | |
DataWorks | データ開発、タスクスケジューリング、品質モニタリング、セキュリティガバナンス、および OpenLake Studio (Notebook と IDE) | ソフトウェア料金とスケジュールリソース | |
EMR Spark (Serverless) | バッチ処理、ETL、特徴量エンジニアリング、AI データの前処理 | コンピュートユニット (CU) 時間 | |
EMR StarRocks (Serverless) | 高同時実行インタラクティブクエリ、BI 分析、アドホック探索 | CU 時間とストレージ容量 (GB/月) | |
Flink (リアルタイムコンピューティング) | ストリーム ETL、リアルタイムレイクハウス取り込み (Fluss と Paimon)、ステートフルコンピューティング | CU 時間 | |
Hologres | リアルタイムデータウェアハウジング、ミリ秒レベルの書き込み、高同時実行サービング、統合ストリームおよびバッチ分析 | CU 時間とストレージ容量 (GB/月) | |
MaxCompute | 大規模オフラインデータウェアハウジング、レイクハウスコンピューティング、T+1 バッチ処理 | コンピューティング (SQL および MapReduce CU 秒) とストレージ容量 (GB/月) | |
PAI (Platform for AI) | LLM トレーニング (DLC) および推論サービス (EAS) | GPU および CPU 時間 | |
Milvus (ベクトルエンジン) | ベクトル類似検索、マルチモーダル取得、検索拡張生成 (RAG) ナレッジベース | コンピュートノード時間 (CPU および GPU) とストレージ容量 (GB/月) | |
OpenSearch | 全文検索、ハイブリッド検索 (キーワードとベクトル)、構造化および非構造化データのプレビュー | インスタンスタイプ (CPU とメモリ)、ストレージ容量 (GB/月)、QPS またはリクエスト数 |
コスト最適化の提案
統合ストレージによるコスト削減
DLF を単一のデータ基盤として使用することで、HDFS、S3、NAS などの複数のストレージシステムに関連する冗長なコストを回避します。
サーバーレスの弾力性
EMR Serverless Spark、Flink、Hologres などのフルマネージドサービスを選択して、需要に応じてリソースをスケーリングします。これにより、アイドルリソースによる無駄がなくなります。
インテリジェントなライフサイクル管理
DLF のライフサイクルルールを使用して、コールドデータを自動的に低頻度アクセスまたはアーカイブストレージに移行します。これにより、ストレージ料金を 50% 以上削減できます。
リザーブドインスタンスまたはリソースプランの利用
毎日の定期タスクなどの安定したワークロードに対しては、コンピューティングまたはストレージのリソースプランを購入することで、30% から 60% の割引を受けることができます。