Preços do BigQuery Engine para Apache Flink

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O uso do BigQuery Engine para Apache Flink não é gratuito durante a Prévia.

Preços

O uso do BigQuery Engine para Apache Flink é cobrado pelos recursos que o BigQuery Engine para jobs do Apache Flink consomem, incluindo:

  • Slots de computação
  • Armazenamento de estado

Além disso, o BigQuery Engine para Apache Flink configura interfaces do Private Service Connect (PSC-I) para o serviço gerenciado se conectar com segurança a origens de dados e coletores na VPC do consumidor, como o cluster do Kafka. Nesses casos, o PSC-I também cobra o processamento de dados da VPC do consumidor.

Preços dos slots do Compute

O BigQuery Engine para slot Apache Flink é uma unidade de computação abstrata que mede os recursos de computação usados para executar seu aplicativo Flink. Embora a taxa de preços de computação seja baseada na hora, o uso de computação do BigQuery Engine para Apache Flink é cobrado em incrementos por segundo por 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. Eles são diferentes dos slots do BigQuery.

Quando você cria um BigQuery Engine contínuo para implantação do Apache Flink, ele provisiona e consome uma quantidade mínima de recursos durante a execução, mesmo no estado inativo. Os clientes são cobrados por esses recursos. Para evitar esse custo, exclua as implantações inativas quando elas não forem mais necessárias.

Preços do armazenamento estadual

A taxa de armazenamento de estado a seguir é mensal. É proporcional e cobrado por segundo.

Quando você cria um BigQuery Engine contínuo para implantação do Apache Flink, ele provisiona e consome uma quantidade mínima de recursos durante a execução, mesmo no estado inativo. Os clientes são cobrados por esses recursos. Para evitar esse custo, exclua as implantações inativas quando elas não forem mais necessárias.

Orientação sobre a estimativa de uso de recursos

Recomendamos que você teste seu aplicativo com cargas de produção para ter uma estimativa precisa dos slots de computação e do armazenamento de estado necessários para o aplicativo. O uso pode variar com base em muitos fatores, incluindo volume de dados, complexidade do código, integrações de E/S, paralelismo desejado, tamanho do estado e muito mais.

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