Dataproc Serverless の料金

Dataproc Serverless for Spark の料金はデータ コンピューティングの数に基づきます。 ユニット(DCU)、使用されているアクセラレータの数、シャッフル ストレージの量 分析できますDCU、アクセラレータ、シャッフル ストレージは秒単位で課金され、 最低課金時間は DCU とシャッフル ストレージの場合は 1 分、最低課金時間は 5 分 アクセラレータの料金です

Dataproc vCPU ごとに 0.6 DCU としてカウントされます。RAM の課金方法が異なる サイズの違いも考慮する必要がありますvCPU あたり 8G GB 未満の RAM は、 0.1 DCU で、vCPU あたり 8 GB を超える RAM は 0.2 DCU としてカウントされます。 Spark のドライバとエグゼキュータで使用されるメモリとシステムメモリ使用量がカウントされる DCU の使用に計上されます

デフォルトでは、Dataproc Serverless for Spark のバッチ ワークロードとインタラクティブ ワークロード ワークロードの実行中に最低 12 個の DCU(ドライバ)を消費 4 個の vCPU と 16 GB の RAM を使用し、4 個の DCU と 2 つのエグゼキュータをそれぞれ使用 4 個の vCPU と 16 GB の RAM を使用し、4 個の DCU を消費します。この数は 設定によって、vCPU の数と vCPU あたりのメモリ容量を Spark プロパティ。 Compute Engine VM または Persistent Disk の追加料金は発生しません。

データ コンピューティング ユニット(DCU)の料金

以下に示す DCU レートは 1 時間あたりの料金です。日割りで計算され、 最小課金時間は 1 分です 米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、 Cloud Platform SKU 適用されます。

Spark インタラクティブ ワークロード用の Dataproc Serverless は、プレミアムとして課金されます。

シャッフル ストレージの料金

下記のシャッフル ストレージ料金は月額料金です。日割りで計算され、 秒単位で課金され、最小課金時間は Standard Shuffle Storage に対して 1 分 最低 5 分間の課金で、プレミアム シャッフル ストレージを利用できます。プレミアム シャッフル ストレージは Premium Compute Unit でのみ使用できます。

米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、 Cloud Platform SKU 適用されます。

アクセラレータの料金

以下に示すアクセラレータの料金は 1 時間あたりの料金です。日割りで計算され、 最小課金時間は 5 分です。 米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、 Cloud Platform SKU 適用されます。

料金の例

Dataproc Serverless for Spark バッチ ワークロードが 12 個の DCU で実行される場合 (spark.driver.cores=4spark.executor.cores=4spark.executor.instances=2) 24 時間保存でき、25 GB のシャッフル ストレージを消費します。 料金の計算は次のとおりです。

Total compute cost = 12 * 24 * $0.060000 = $17.28
Total storage cost = 25 * ($0.040/301) = $0.03
------------------------------------------------
Total cost = $17.28 + $0.03 = $17.31

注:

  1. この例では、1 か月を 30 日と仮定しています。バッチワークロードの期間は 1 つなので 月間シャッフルストレージレートを 30 で割ります

Dataproc Serverless for Spark バッチ ワークロードが 12 個の DCU と 2 個の DCU で実行される場合 L4 GPU(spark.driver.cores=4spark.executor.cores=4spark.executor.instances=2,spark.dataproc.driver.compute.tier=premium, spark.dataproc.executor.compute.tier=premium, spark.dataproc.executor.disk.tier=premium, spark.dataproc.executor.resource.accelerator.type=l4)を 24 時間 25GB のシャッフルストレージを消費し 内容は次のとおりです。

Total compute cost = 12 * 24 * $0.089000 = $25.632
Total storage cost = 25 * ($0.1/301) = $0.083
Total accelerator cost = 2 * 24 * $0.6720 = $48.39
------------------------------------------------
Total cost = $25.632 + $0.083 + $48.39 = $74.105

注:

  1. この例では、1 か月を 30 日と仮定しています。バッチワークロードの期間は 1 つなので 月間シャッフルストレージレートを 30 で割ります

Dataproc Serverless for Spark インタラクティブ ワークロードが 12 個の DCU で実行される場合 (spark.driver.cores=4spark.executor.cores=4spark.executor.instances=2) 24 時間保存でき、25 GB のシャッフル ストレージを消費します。 価格は次のように計算されます。

Total compute cost = 12 * 24 * $0.089000 = $25.632
Total storage cost = 25 * ($0.040/301) = $0.03
------------------------------------------------
Total cost = $25.632 + $0.03 = $25.662

注:

  1. この例では、1 か月を 30 日と仮定しています。バッチワークロードの期間は 1 つなので 月間シャッフルストレージレートを 30 で割ります

料金の見積もりの例

バッチ ワークロードが完了すると、Dataproc Serverless for Spark は、 UsageMetrics、 これには、DCU、アクセラレータ、シャッフルの合計の近似値が含まれます。 使用したストレージ リソースを管理できます。ワークロードを実行した後 gcloud dataproc batches describe BATCH_ID を実行します。 コマンドを実行してワークロードの使用状況の指標を表示し、実行費用の見積もりに役立てることができる 表示されます。

例:

Dataproc Serverless for Spark は、エフェメラル クラスタでワークロードを実行します。 1 つのマスターと 2 つのワーカーで構成されます。各ノードは 4 個の DCU を使用します(デフォルトは 1 個につき 4 個の DCU)。 コア - spark.dataproc.driver.disk.size を参照) 400 GB のシャッフル ストレージ (デフォルトはコアあたり 100 GB です。「 spark.driver.cores)。 ワークロードの実行時間は 60 秒です。また、各ワーカーには合計で 1 つの GPU があり、 クラスタ全体で 2 つ必要です。

ユーザーが gcloud dataproc batches describe BATCH_ID --region REGION を実行する 使用状況の指標を取得できます。コマンド出力には、次のスニペットが含まれます。 (milliDcuSeconds: 4 DCUs x 3 VMs x 60 seconds x 1000 = 720000milliAcceleratorSeconds: 1 GPU x 2 VMs x 60 seconds x 1000 = 120000shuffleStorageGbSeconds: 400GB x 3 VMs x 60 seconds = 72000):

runtimeInfo:
  approximateUsage:
    milliDcuSeconds: '720000'
    shuffleStorageGbSeconds: '72000'
    milliAcceleratorSeconds: '120000'

他の Google Cloud リソースの使用

Dataproc Serverless for Spark ワークロードでは、必要に応じて 各リソースには独自の料金が適用され、次のリソースが含まれますが、これらに限定されません。

次のステップ

カスタム見積もりをリクエストする

Google Cloud の従量課金制では、使用したサービスに対してのみ料金が発生します。カスタム見積もりをご希望の場合は、Google のセールスチームにお問い合わせください。
お問い合わせ