Dataflow의 약정 사용 할인(CUD)은 1년 이상 일정량의 Dataflow 용량을 지속적으로 사용하겠다고 약정하면, 그 대가로 할인된 가격을 제공합니다.
Dataflow 지출 기반 CUD는 최소 1년 이상 약정할 수 있는 예측 가능한 최소 수준의 Dataflow 용량 지출이 있을 때 적합합니다.
Dataflow CUD 가격 책정
Dataflow CUD는 약정 기간에 따라 두 가지 수준의 할인을 제공합니다.
20% 할인: 1년 약정 시 제공됩니다. 약정 기간 동안 약정 시간당 지출 금액으로 Dataflow CUD 1년 가격(소비 모델 ID 75D9-38E7-870F)을 지불합니다.
40% 할인: 3년 약정 시 제공됩니다. 약정 기간 동안 약정 시간당 지출 금액으로 Dataflow CUD 3년 가격(소비 모델 ID 9E06-4EF0-37D8)을 지불합니다.
약정을 구매하면 1년 또는 3년 기간 동안 시간당 고정 요금을 지불하기로 동의하게 됩니다. 고객의 월별 인보이스에는 약정 범위 내에서 사용한 리소스에 대해 CUD 소비 모델 가격이 적용된 사용 요금이 표시됩니다. 약정 요금은 약정 금액 1달러당 1달러가 청구되며, 실제 사용한 약정 금액에 대해서는 해당 금액 만큼의 크레딧이 적용되어 약정 요금이 상쇄됩니다.
전체 예시는 Dataflow CUD 예시를 참조하세요.
약정 금액 중 사용하지 않은 부분에 대해서도 요금이 청구됩니다. 그 결과, 서비스를 시제로 사용했는지와 관계없이 매시간 고정 약정 요금이 부과되며, 약정 금액 내에서 실제로 사용한 부분에 대해서는 해당 금액만큼의 크레딧이 적용됩니다.
약정을 초과하는 지출은 주문형 요율에 따라 청구됩니다.
사용량 증가에 따라 추가 약정을 구매하여 이전 약정에 포함되지 않은 증가한 지출에 대한 할인을 받을 수 있습니다.
CUD 할인은 해당 Cloud Billing 계정과 연결된 프로젝트의 모든 적격 사용량에 적용됩니다.
약정 구매 후 주문형 요율이 변경되더라도 약정 요금은 변경되지 않습니다.
할인은 인스턴스 구성 또는 리전에 관계없이 약정 구매에 사용된 Cloud Billing 계정과 연관된 Dataflow 프로젝트에서 모든 적격한 사용에 적용됩니다. 모든 CUD는 리전별 구성 및 멀티 리전 구성에 모두 적용됩니다.
Dataflow CUD 대상 리소스
Dataflow 약정 사용 할인은 프로젝트 간 스트리밍 작업에 사용되는 Dataflow 컴퓨팅 용량에 대한 지출에 자동으로 적용됩니다. 이러한 유연성 덕분에 수동 개입 없이도 리전 및 프로젝트 간에 높은 약정 사용률을 얻을 수 있어서, 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. Dataflow CUD는 다음 리소스에 대한 지출에 적용됩니다.
Streaming Engine 컴퓨팅 단위 20개 * 시간/컴퓨팅 단위당 $0.0856 = 시간당 $1.712
모든 리전 간 총 지출액 = 시간당 $4.585
다음 연도 또는 그 이후에도 계속해서 최소 시간당 $4.585를 소비할 것으로 예상되는 경우에는 해당 금액으로 약정을 설정할 수 있습니다. 약정 구매 시 시간별 약정 금액으로 $4.585를 입력합니다.
클러스터 축소가 예상될 때는 낮은 금액으로 약정을 만들 수 있습니다. 약정 금액을 초과하는 지출은 주문형 요율로 청구됩니다.
비교 기준으로 약정 할인을 적용하지 않고 Dataflow 용량의 주문형 비용을 계산합니다.
주문형 가격 책정 기반의 월별 비용: 시간당 $5.73 * 730시간 = 월별 $4,182.9
여기에서는 1년간 전체 요금을 지불할 때와 비교해 20% 할인이 적용된 약정의 월별 비용 및 절감액을 계산할 수 있습니다.
1년의 월별 비용, $4.585/시간 약정 * 730시간 = 월별 $3,346.32
월별 총 절약액: $4,182.90 - $3,346.32 = $836.58
1년 총 절약액, $5.73/시간 약정: 월별 $836.58 * 12개월 = $10,038.96
3년 CUD의 경우에도 주문형 요율에 40% 할인을 적용한 비슷한 수식을 사용해서 비용과 절약액을 계산할 수 있습니다.
3년 약정의 월별 비용: 시간당 $3.438 * 730시간 = 월별 $2,509.74
월별 총 절약액: $4,182.90 - $2,509.74 = $1,673.16
3년 총 절약액, $5.73/시간 CUD: 시간당 $1,673.16 * 36개월 = $60,233.76
1년 이상 예상되는 최소 Dataflow 스트리밍 사용량이 포함된 약정은 상당한 금액을 절약할 수 있습니다.
약정 선택 권장사항
Dataflow CUD 구매를 고려할 때는 다음 사항에 유의하세요.
프로젝트: 총 약정을 계산할 때 프로젝트별로 일관적인 기준 지출액을 결정합니다. 프로덕션 로드는 일반적으로 100% 실행되지만 개발 또는 스테이징 환경은 간헐적으로 실행되는 경우가 있을 수 있습니다.
리소스: 리소스를 자주 확장하거나 축소하는 경우 예측 가능한 최소 사용량에 대해서만 CUD를 구매하는 것이 좋습니다.
일시적이거나 짧은 시간 동안만 실행되는 인스턴스는 계산에서 제외하세요.
약정 요금은 실제 사용량에 관계없이 약정 기간 동안 매시간 적용됩니다. 이전 Dataflow 사용 및 이후 예상값을 기준으로 CUD 약정 금액을 신중하게 선택하세요. Dataflow 용량 사용이 약정한 지출 수준을 초과하는 한 해당 약정 기간 동안 가능한 최대한의 할인 효과를 얻을 수 있습니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["이해하기 어려움","hardToUnderstand","thumb-down"],["잘못된 정보 또는 샘플 코드","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["필요한 정보/샘플이 없음","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2025-08-06(UTC)"],[[["\u003cp\u003eDataflow committed use discounts (CUDs) offer reduced prices on Dataflow streaming compute resources in exchange for a commitment to use a certain amount for one to three years.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003ePurchasing a one-year CUD provides a 20% discount, while a three-year CUD offers a 40% discount from the on-demand rate, and you're billed for your committed expenditure monthly.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCUDs apply to Dataflow streaming jobs' worker CPU and memory, Streaming Engine data processed and compute units, and Data Compute Units (DCUs), across all regions and projects associated with the billing account, but not to batch jobs.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eYour commitment amount should represent your minimum hourly expenditure on Dataflow streaming jobs, and any usage exceeding the commitment is billed at the on-demand rate.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAfter purchasing a Dataflow CUD, you can't cancel it, and you must ensure that the size and duration of the commitment aligns with your expected minimum expenditure, considering factors like region, projects, and types of jobs.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Committed use discounts\n\nThis document describes spend-based committed use discounts (CUDs) for Dataflow.\n\nCommitted use discounts (CUDs) for Dataflow provide\ndiscounted prices in exchange for your commitment to continuously spend a\nminimum hourly amount on Dataflow capacity for a year or longer.\n\nDataflow spend-based CUDs are ideal when your spending on\nDataflow capacity involves a predictable minimum that you can\ncommit to for at least a year.\n| **Important:** This page explains the new and improved committed use discounts (CUDs) program, which applies to any customers who purchase their first CUDs on or after **July 15, 2025** . Customers can opt in now to get the new CUD experience. For more information, see [Spend-based CUDs program improvements](/docs/cuds-multiprice).\n\nDataflow CUD pricing\n--------------------\n\nDataflow CUDs offer two levels of discounts, depending on the commitment period:\n\n- **20% discount**: You get this by committing to a 1-year term. For the duration of your term, you pay the Dataflow CUD 1-year price (consumption model ID 75D9-38E7-870F) as your committed hourly spend amount.\n- **40% discount**: You get this by committing to a 3-year term. For the duration of your term, you pay the Dataflow CUD 3-year price (consumption model ID 9E06-4EF0-37D8) as your committed hourly spend amount.\n\nWhen you purchase a commitment, you agree to pay a fixed hourly fee for a one\nor three-year term. Your monthly invoice shows usage charges using the\nCUD [consumption model](/billing/docs/resources/multiprice-cuds)\nprices for usage that falls within your commitment. You're charged $1 for\n$1 worth of commitment fees, and a corresponding credit applies so that the\ncommitment fee is offset for any utilized portion of your commitment.\nFor a full example, see\n[An example Dataflow CUD](#example).\n\nFor any unused portion of your commitment, the fee applies. The result\nis that you pay the flat commitment fee every hour, whether you use the\nservices or not, but commitment fees are then credited back to you for the\nused portions within the commitment amount.\n\nAny expenditure beyond the commitment gets billed at the on-demand rate.\nAs your usage grows, you can purchase additional commitments to receive\ndiscounts on increased expenditures not covered by previous commitments.\n\nThe CUD discount applies to any eligible usage in projects\nassociated with the Cloud Billing account.\n\nIf the on-demand rates change after you purchase a commitment,\nyour commitment fee doesn't change.\n\nThe discount applies to any eligible usage in Dataflow projects\nassociated with the Cloud Billing account used to purchase the commitment,\nregardless of instance configuration or region. All CUDs apply to both regional\nand multi-region configurations.\n\nResources eligible for Dataflow CUDs\n------------------------------------\n\n| **Note:** While Dataflow Committed Use Discounts (CUDs) don't apply to GPUs and TPUs, you can apply resource-based CUDs for these accelerators by purchasing Compute Engine [resource-based commitments](/compute/docs/instances/signing-up-committed-use-discounts) with *specifically targeted* reservations, and using these reservations with Dataflow. For more information, see [Use Compute Engine reservations with\n| Dataflow](/dataflow/docs/guides/compute-engine-reservations).\n\nDataflow committed use discounts automatically apply to your\nspending on the Dataflow compute capacity used by streaming jobs\nacross projects. This flexibility helps you achieve a high utilization rate of\nyour commitment across regions and projects without manual intervention, saving\nyou time and money. Dataflow CUDs apply to your spending on the\nfollowing resources:\n\n- Worker CPU and memory for streaming jobs\n- Streaming Engine data processed\n- Streaming Engine compute units\n- Data Compute Units (DCUs) for Dataflow Prime streaming jobs\n\nDataflow CUDs don't apply to your spending on the following resources:\n\n- Worker CPU and memory for batch and FlexRS jobs\n- Dataflow Shuffle data processed\n- Data Compute Units (DCUs) for Dataflow Prime batch jobs\n- Persistent Disk storage\n- GPUs and TPUs\n- Snapshots\n- Confidential VMs\n\nFor a list of applicable SKUs, see [Dataflow CUD Eligible SKUs](/skus/sku-groups/dataflow-cud-eligible-skus).\n\nPurchase a Dataflow commitment\n------------------------------\n\n| After your purchase a CUD, you can't cancel your commitment. Make sure the size and duration of your commitment aligns with both your historical and your expected minimum expenditure on Dataflow capacity. For more information, see [Canceling commitments](/docs/cuds-spend-based#canceling_commitments).\n\nTo purchase or manage Dataflow committed use discounts for your\nCloud Billing account, follow the instructions at\n[Purchasing spend-based\ncommitments](/docs/cuds-spend-based#purchasing).\n\nAn example Dataflow CUD scenario\n--------------------------------\n\nIdeally, your commitment represents at least your expected minimum hourly\nexpenditure on Dataflow streaming jobs across your projects over\nthe next one or three years.\n\nAs an example, say that you run Dataflow streaming jobs in two\ndifferent regions: `us-central1` and `us-west2`.\n\nThe streaming job in `us-central1` uses the following resources:\n\n- 10 nodes of instance type `n1-standard-1` (vCPUs: 1, RAM: 3.75 GB)\n- 20 Streaming Engine Compute Units per hour\n\nThe streaming job in `us-west2` uses the following resources:\n\n- 10 nodes of instance type `n1-standard-1` (vCPUs: 1, RAM: 3.75 GB)\n- 20 Streaming Engine Compute Units per hour\n\n| **Note:** The prices in this section are examples. For current pricing, see the [Dataflow Pricing](/dataflow/pricing) page.\n\nFrom the [pricing page](/bigtable/pricing), see the price in the column labeled **1-year commitment** to calculate the approximate hourly commitment cost:\n\n- Total expenditure in `us-central1` = $2.08271 per hour\n - 10 nodes \\* 1 streaming vCPU per node \\* $0.0552 per streaming vCPU per hour = $0.552 per hour\n - 10 nodes \\* 3.75GB per node \\* $0.0028456 per GB per hour = $0.10671 per hour\n - 20 Streaming Engine Compute Units \\* $0.0712 per compute unit per hour = $1.424 per hour\n- Total expenditure in `us-west2`= $2.5024 per hour\n - 10 nodes \\* 1 streaming vCPU per node \\* $0.06624 per streaming vCPU per hour = $0.6624 per hour\n - 10 nodes \\* 3.75GB per node \\* $0.00341472 per GB per hour = $0.128 per hour\n - 20 Streaming Engine Compute Units \\* $0.0856 per compute unit per hour = $1.712 per hour\n- Total expenditure across all regions = $4.585 per hour\n\nIf you expect to spend that minimum of $4.585 per hour continuously for the next\nyear or more, then you can make a commitment for that amount. When purchasing\nthe commitment, you enter `$4.585` as the hourly commitment amount.\n| In the legacy CUDs program, your commitment amount is the on-demand price instead. For more information about the differences between the legacy and new spend-based CUDs program, see [Spend-based CUDs program improvements](/docs/cuds-multiprice).\n\nIf you expect to scale down your clusters sometimes, you can make a commitment\nfor a lower amount. Any expenditure above the commitment amount is charged at\nthe on-demand rate.\n\nAs a basis for comparison, compute the on-demand cost of Dataflow capacity, without the application of any commitment discounts:\n\n- Monthly cost based on on-demand pricing: $5.73 per hour \\* 730 hours = $4,182.9 per month.\n\nFrom here, you can calculate the monthly costs and savings that you would see\nunder a one-year commitment with a 20% discount compared to a year of paying the\nfull rates:\n\n- Monthly cost of a one-year, $4.585/hour commitment \\* 730 hours = $3,346.32 per month\n- Total savings per month: $4,182.90 - $3,346.32 = $836.58\n- Total savings with a one-year, $5.73/hour commitment: $836.58 per month \\* 12 months = **$10,038.96**\n\nYou can apply similar math to calculating the costs and savings of a three-year CUD, with its 40% discount compared to on-demand rates:\n\n- Monthly cost of a three-year commitment: $3.438 per hour \\* 730 hours = $2,509.74 per month\n- Total savings per month: $4,182.90 - $2,509.74 = $1,673.16\n- Total savings with a three-year, $5.73/hour CUD: $1,673.16 per month \\* 36 months = **$60,233.76**\n\nA commitment that covers your expected minimum Dataflow streaming\nusage over the years to come can lead to significant savings.\n\nRecommendations for choosing a commitment\n-----------------------------------------\n\nWhen considering the purchase of Dataflow CUDs, keep in mind\nthe following:\n\n- **Projects**: Determine the consistent baseline expenditure per project while calculating total commitment. Consider that production loads usually run 100% of the time, while development or staging environments might run intermittently.\n- **Resources**: If you frequently scale your resources up or down, consider purchasing CUDs only for their baseline predictable usage. If you have instances that you run only for bursts or brief durations, exclude them from your calculations.\n- Your commitment fee applies to every hour during the term of the commitment, regardless of actual usage. Choose your CUD's commitment amount carefully, based on both your historical Dataflow usage and your future expectations. As long as your use of Dataflow capacity stays higher than your committed expenditure level, you will enjoy the maximum possible discount for the length of that commitment.\n\nWhat's next\n-----------\n\n - Read [an overview of Dataflow pricing](/dataflow/pricing).\n - Learn [more about Google Cloud spend-based CUDs](/docs/cuds).\n - Learn how to [view your CUD reports](/billing/docs/how-to/cud-analysis).\n - Understand savings with [cost breakdown reports](/billing/docs/how-to/cost-breakdown)."]]
