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Preços do BigQuery Engine para Apache Flink
Notificação de prévia
O BigQuery Engine para Apache Flink não é gratuito durante o período de pré-lançamento.
Preços
O uso do BigQuery Engine para Apache Flink é cobrado pelos recursos consumidos pelos jobs do BigQuery Engine para Apache Flink, incluindo:
Slots de computação
Armazenamento de estado
Além disso, o BigQuery Engine para Apache Flink configura Interfaces do Service Connect particular (PSC-I) para que o serviço gerenciado se conecte com segurança a coletores e fontes de dados na VPC do consumidor, como o cluster do Kafka. Nesses casos, o PSC-I também cobra as cobranças de processamento de dados do consumidor na sua VPC de consumidor.
Preços do Compute Engine
Um slot do BigQuery Engine para Apache Flink é uma unidade de computação abstrata que mede os recursos de computação usados para executar seu aplicativo do Flink. Embora a taxa de preços de computação seja por hora, o uso de computação do BigQuery Engine para Apache Flink é cobrado em incrementos por segundo para cada job. O uso é apresentado em horas para aplicar o preço por hora ao uso de segundo a segundo. Por exemplo, 30 minutos são 0,5 hora. Esses slots são diferentes dos slots do BigQuery.
Quando você cria uma implantação contínua do BigQuery Engine para Apache Flink, ela provisiona e consome uma quantidade mínima de recursos durante a execução, mesmo no estado ocioso. Os clientes são cobrados por esses recursos. Para evitar esse custo, exclua as implantações ociosas quando elas não forem mais necessárias.
Preços do armazenamento de estado
A taxa de armazenamento do estado a seguir é mensal. Ele é proporcional e faturado por segundo.
Quando você cria uma implantação contínua do BigQuery Engine para Apache Flink, ela provisiona e consome uma quantidade mínima de recursos durante a execução, mesmo no estado ocioso. Os clientes são cobrados por esses recursos. Para evitar esse custo, exclua as implantações ociosas quando elas não forem mais necessárias.
Orientações sobre estimativa de uso de recursos
Recomendamos testar o aplicativo com cargas de produção para ter uma estimativa precisa dos slots de computação e do armazenamento de estado necessários. O uso pode variar com base em diversos fatores, incluindo volume de dados, complexidade do código, integrações de E/S, paralelismo desejado, tamanho do estado e muito mais.
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