確約利用割引

Dataflow ストリーミング ジョブの確約利用割引（CUD）では、一定量の Dataflow コンピューティング リソースを 1 年以上継続的に使用することを確約することで、割引料金が適用されます。

Dataflow CUD は、ストリーミング ジョブの Dataflow のコンピューティング容量に対する費用に、1 年以上の期間確約できる予測可能な最小値が含まれる場合に最適です。

Dataflow CUD の料金

Dataflow CUD では、コミットメント期間に応じた 2 つのレベルの割引が用意されています。

  • 1 年間の CUD では、オンデマンド料金から 20% 割引となります。
  • 3 年間の CUD では、オンデマンド料金から 40% 割引となります。

コミットメントを購入する際、1 年または 3 年の期間のいずれかと、コミットメント金額（対象期間における 1 時間あたりのコンピューティング容量で想定される Dataflow の支出）を選択します。このコミットメント金額が、割引の適用後のコミットメント料金になります。コミットメント期間中は、このコミットメント料金が毎月請求されます。詳細な例については、このドキュメントの Dataflow CUD の例をご覧ください。

この割引は、インスタンスの構成やリージョンに関係なく、コミットメントの購入に使用された Cloud 請求先アカウントに関連付けられている Dataflow プロジェクトでの対象となる使用量に適用されます。すべての CUD は、リージョン構成とマルチリージョン構成の両方に適用されます。

コミットメントを超えた費用は、オンデマンド料金で請求されます。Dataflow の使用量が増加した場合は、追加のコミットメントを購入すると、以前のコミットメントで網羅されていない費用の増加に対しても割引を受けることができます。

コミットメントの購入後に Dataflow のオンデマンド料金が変更されても、コミットメント料金は変更されません。該当する使用量に対して同じ割引率が適用されます。

Dataflow CUD の対象となるリソース

Dataflow の確約利用割引は、プロジェクト全体におけるストリーミング ジョブで使用される Dataflow のコンピューティング容量に関する費用に自動的に適用されます。この柔軟性により、手動で操作することなく、リージョンやプロジェクト全体でコミットメントを最大限に使用できるため、時間とコストを節約できます。Dataflow CUD は、次のリソースに対する費用に適用されます。

  • ストリーミング ジョブのワーカー CPU とメモリ
  • 処理された Streaming Engine データ
  • Streaming Engine コンピューティング単位数
  • ストリーミング ジョブのデータ コンピューティング単位数（DCU）

Dataflow CUD は、次のリソースの費用には適用されません。

  • バッチジョブと FlexRS ジョブ用のワーカーの CPU とメモリ
  • Dataflow Shuffle によるデータの処理
  • バッチジョブのデータ コンピューティング単位数（DCU）
  • Persistent Disk ストレージ
  • GPU
  • スナップショット
  • Confidential VMs

Dataflow コミットメントを購入する

Cloud 請求先アカウントの Dataflow の確約利用割引を購入または管理するには、対象のアカウントに対する請求先アカウント管理者のロールを付与されている必要があります。

Dataflow CUD は、Google Cloud コンソールの [コミットメント] ページから購入できます。Cloud 請求先アカウントを選択し、[購入] をクリックします。詳細については、Google Cloud ドキュメントの費用ベースのコミットメントの購入をご覧ください。

コミットメントを購入すると、1 時間以内にコミットメントが有効になります。この割引は、対象となる後続の使用量に自動的に適用されます。

購入したコミットメントの取り消しはできません。 コミットメントのサイズと期間が、ストリーミング ジョブの Dataflow コンピューティング容量のこれまでで最も少ない費用と想定される最小費用の両方に合致していることを確認してください。

また、コミットメントを購入する前に、確約利用の単位に関するサービス固有の規約をご覧ください。

Dataflow CUD のシナリオの例

理想的であるのは、コミットメントが少なくとも今後 1 年間または 3 年間でプロジェクト全体の Dataflow ストリーミング ジョブに対して予想される 1 時間あたりの費用を表している状態です。

たとえば、2 つの異なるリージョン（us-central1 と us-west2）で Dataflow ストリーミング ジョブを実行するとします。

us-central1 のストリーミング ジョブは、次のリソースを使用します。

  • インスタンス タイプが n1-standard-1 の 10 個のノード（vCPU: 1、RAM: 3.75 GB）
  • ストリーミング エンジン コンピューティング単位数: 1 時間あたり 20 個

us-west2 のストリーミング ジョブは、次のリソースを使用します。

  • インスタンス タイプが n1-standard-1 の 20 個のノード（vCPU: 1、RAM: 3.75 GB）
  • ストリーミング エンジン コンピューティング単位数: 1 時間あたり 40 個

料金ページから、1 時間あたりのコミットメント費用を概算できます。

  • us-central1 の合計費用 = $2.6034/時間
    • 10 ノード x 1 ストリーミング vCPU/ノード x $0.069/ストリーミング vCPU/時間 = $0.69/時間
    • 10 ノード x 3.75 GB/ノード x $0.003557/GB/時間 = $0.1334/時間
    • 20 ストリーミング エンジン コンピューティング単位数 x $0.089/コンピューティング ユニット/時間 = $1.78/時間
  • us-west2 の合計費用= $3.128/時間
    • 10 ノード x 1 ストリーミング vCPU/ノード x $0.0828/ストリーミング vCPU/時間 = $0.828/時間
    • 10 ノード x 3.75 GB/ノード x $0.0042684/GB/時間 = $0.16/時間
    • 20 ストリーミング エンジン コンピューティング単位数 x $0.107/コンピューティング ユニット/時間 = $2.14/時間
  • すべてのリージョンの合計費用 = $5.7314/時間

この先 1 年以上、$5.73/時間以上の費用が継続的に発生することが予想される場合は、この金額でのコミットメントが可能です。コミットメントを購入する際に、1 時間あたりのオンデマンド コミットメント金額として「$5.73」を入力します。

クラスタのスケールダウンが想定される場合は、コミットメント金額を削減します。コミットメント金額を超える費用はオンデマンド料金で請求されます。

この例では、1 時間あたり $5.73 のコミットメントを設定するとします。次に、コミットメントの期間を選択します。

比較のために、コミットメント割引を適用せずに、選択したコミットメント料金で Dataflow ストリーミング ジョブのリソース使用量のオンデマンド費用を計算します。

  • オンデマンド料金に基づく月額費用: $5.73/時間 × 730 時間 = $4,182.9/月

ここから、1 年間のコミットメントの 20% 割引が適用された月額料金と月あたりに節約される費用の金額を計算して、正規料金を 1 年間支払った場合と比較してみましょう。

  • 1 年間、$5.73/時間のコミットメントの月額費用: ($5.73/時間 - 20% 割引) × 730 時間 = $3,346.32/月
  • 月あたりに節約される費用の合計額: $4,182.90 - $3,346.32 = $836.58
  • 1 年間、$5.73/時間のコミットメントで節約される費用の合計額: $836.58/月 × 12 か月 = $10,038.96

同様の方法で、3 年間の CUD の費用と削減額を計算してみましょう。オンデマンド料金の 40% 割引で計算します。

  • 3 年間、$5.73/時間のコミットメントの月額費用: ($5.73/時間 - 40% 割引) × 730 時間 = $2,509.74/月
  • 月あたりに節約される費用の合計額: $4,182.90 - $2,509.74 = $1,673.16
  • 3 年間、$5.73/時間の CUD で節約される費用の合計額: $1,673.16/月 × 36 か月 = $60,233.76

今後数年間で想定される Dataflow の最小ストリーミング使用量をカバーするコミットメントで、大幅な節約を達成できます。

コミットメントを選択する際の推奨事項

ストリーミング ジョブ用の Dataflow CUD の購入を検討する際は、次の要素を考慮してください。

  • リージョン: Dataflow CUD は、リージョン全体にわたりプロジェクト内のすべてのストリーミング ジョブに適用されます。CUD は、リージョン構成とマルチリージョン構成の両方に適用されます。複数のリージョンに Dataflow ストリーミング ジョブがある場合は、コミットメントの作成時にプロジェクトが使用するすべてのリージョンの費用を計算します。
  • プロジェクト: 合計コミットメントの計算で、プロジェクトごとの一貫したベースライン支出を決定します。通常、本番環境のストリーミング ジョブはすべての時間で実行されますが、開発ジョブやステージング ジョブは断続的に実行される可能性があります。
  • ジョブ: Dataflow ストリーミング ジョブが常時一定数のリソースを使用する場合は、すべてのリソース使用量をカバーするコミットメントの購入を検討してください。ただし、手動により、または自動スケーリングを使用してリソースを頻繁にスケールアップまたはスケールダウンする場合は、予測可能なベースライン使用量に対してのみコミットメントを購入することを検討してください。

バースト時または短期間のみ実行されているジョブが存在する場合は、計算から除外します。

コミットメント料金は、実際の使用量に関係なく、コミットメント期間中は時間単位で適用されます。Dataflow ストリーミング ジョブの過去のリソース使用量と将来の想定の両方に基づいて、コミットメント金額を選択します。ストリーミング ジョブでの Dataflow コンピューティング リソースの使用量が確約した支出レベルを上回る限り、そのコミットメントの期間中、最大限の割引を受けることができます。

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