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Precios de BigQuery Engine para Apache Flink

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This product or feature is subject to the "Pre-GA Offerings Terms" in the General Service Terms section of the Service Specific Terms. Pre-GA products and features are available "as is" and might have limited support. For more information, see the launch stage descriptions.

Aviso de vista previa

BigQuery Engine para Apache Flink no es de uso gratuito durante la versión preliminar.

Precios

El uso de BigQuery Engine para Apache Flink se factura por los recursos que consumen tus trabajos de BigQuery Engine para Apache Flink, incluidos los siguientes:

• Ranuras de Compute
• Almacenamiento de estado

Además, BigQuery Engine para Apache Flink configura interfaces de Private Service Connect (PSC-I) para que el servicio administrado se conecte de forma segura a las fuentes de datos y los receptores en la VPC del consumidor, como tu clúster de Kafka. En estos casos, PSC-I también cobra cargos de procesamiento de datos del consumidor a tu VPC del consumidor.

Precios de los slots de Compute

Una ranura de BigQuery Engine para Apache Flink es una unidad de procesamiento abstracta que mide los recursos de procesamiento que se usan para ejecutar tu aplicación de Flink. Si bien la tarifa de los precios de procesamiento se basa en horas, el uso de procesamiento de BigQuery Engine para Apache Flink se factura en incrementos por segundo por trabajo. El uso se expresa en horas para aplicar los precios por hora al uso por segundo. Por ejemplo, 30 minutos son 0.5 horas. Estas ranuras son diferentes de las ranuras de BigQuery.

Cuando creas una implementación continua de BigQuery Engine para Apache Flink, esta aprovisiona y consume una cantidad mínima de recursos mientras se ejecuta, incluso en estado inactivo. A los clientes se les factura por esos recursos. Para evitar este costo, borra las implementaciones inactivas cuando ya no se necesiten.

Precios de almacenamiento de estado

La siguiente tarifa de almacenamiento del estado es una tarifa mensual. Se prorratea y se factura por segundo.

Cuando creas una implementación continua de BigQuery Engine para Apache Flink, esta aprovisiona y consume una cantidad mínima de recursos mientras se ejecuta, incluso en estado inactivo. A los clientes se les factura por esos recursos. Para evitar este costo, borra las implementaciones inactivas cuando ya no se necesiten.

Orientación sobre la estimación del uso de recursos

Se recomienda que pruebes tu aplicación con cargas de producción para obtener una estimación precisa de los espacios de procesamiento y el almacenamiento de estado que se requieren para tu aplicación. El uso puede variar en función de muchos factores, como el volumen de datos, la complejidad del código, las integraciones de E/S, el paralelismo deseado, el tamaño del estado y mucho más.

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