Dataproc Serverless 定價
Dataproc Serverless for Spark 的定價依據為資料運算單元 (DCU)、使用的加速器數量，以及已使用的重組儲存空間量。DCU、加速器和重組儲存空間是以每秒收費，包含 DCU 和重組儲存空間的最低費用，1 分鐘為加速器，最低收費為 5 分鐘。
每個 Dataproc vCPU 都會計為 0.6 DCU。RAM 計費方式在 8 GB 以上的情況下不同。每個 vCPU 中每個 8G GB 以下的 RAM 都會計為 0.1 DCU，而每個 vCPU 中每個 GB 的 RAM 容量若超過 8G GB，則計為 0.2 DCU。Spark 驅動程式和執行器和系統記憶體用量會計入 DCU 用量。
根據預設，每個 Dataproc Serverless 的 Spark 批次和互動式工作負載在工作負載期間會「至少」消耗 12 個 DCU：駕駛會使用 4 個 vCPU 和 16 GB 的 RAM 並使用 4 個 DCU，而這 2 個執行程式都使用 4 個 vCPU 和 16 GB 的 RAM 並耗用 4 個 DCU。您可以設定 Spark 屬性，自訂 vCPU 數量和每個 vCPU 的記憶體數量。您不必支付額外的 Compute Engine VM 或永久磁碟費用。
資料運算單元 (DCU) 定價
下方顯示的 DCU 比率為每小時費率。依據使用標準，以秒計費。如果您使用標準重組儲存空間，則收取 1 分鐘的基本費用。如果您使用進階重組儲存空間，則至少收取 5 分鐘的基本費用。
適用於 Spark 互動式工作負載的 Dataproc Serverless 是 Premium 服務的費用。
重組儲存空間定價
以下顯示的重組儲存空間費率為每月費率，這項服務的每秒費用會按比例計算，並收取 1 分鐘的標準重組儲存空間最低收費，進階重組儲存空間至少收取 5 分鐘的費用。進階重組儲存空間只能用於進階運算單位。
加速器定價
加速器比率如下所示。這項服務會以每秒按比例計費，並提供 5 分鐘的基本費用。
計費示例
如果 Spark 批次工作負載適用的 Dataproc Serverless 工作負載在 us-central1 區域以 12 個 DCU (spark.driver.cores=4、spark.executor.cores=4、spark.executor.instances=2) 執行 24 小時，並耗用 25 GB 的重組儲存空間，價格的計算方式如下。
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
注意：
- 本範例假設一個月為 30 天。由於批次工作負載的持續時間為一天，因此每月重組儲存空間費率除以 30。
在 us-central1 區域中使用 12 個 DCU 和 2 個 L4 GPU (spark.driver.cores=4、spark.executor.cores=4、spark.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) 執行 24 小時，並耗用 25 GB 的重組儲存空間，價格計算方式如下。
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
注意：
- 本範例假設一個月為 30 天。由於批次工作負載的持續時間為一天，因此每月重組儲存空間費率除以 30。
如果 Dataproc Serverless for Spark 互動式工作負載在 us-central1 區域透過 12 個 DCU (spark.driver.cores=4、spark.executor.cores=4、spark.executor.instances=2) 執行 24 小時，並耗用 25 GB 的重組儲存空間，價格計算方式如下：
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
注意：
- 本範例假設一個月為 30 天。由於批次工作負載的持續時間為一天，因此每月重組儲存空間費率除以 30。
價格估算範例
批次工作負載完成後，Dataproc Serverless 會計算 UsageMetrics，來估算已完成工作負載耗用的 DCU、加速器和重組儲存空間資源總數。執行工作負載後，您可以執行 gcloud dataproc batches describe BATCH_ID 指令來查看工作負載用量指標，藉此估算執行工作負載的費用。
範例：
Dataproc Serverless for Spark 會在臨時叢集上執行工作負載，該叢集具有一個主要叢集和兩個工作站。每個節點會耗用 4 個 DCU (預設為每個核心 4 個 DCU，詳情請參閱 spark.dataproc.driver.disk.size) 和 400 GB 重組儲存空間 (預設值為每個核心 100 GB，請參閱 spark.driver.cores)。
工作負載執行時間為 60 秒。此外，每個工作站都有 1 個 GPU，叢集總計為 2 個。
使用者執行 gcloud dataproc batches describe BATCH_ID --region REGION 來取得用量指標。指令輸出內容包含以下程式碼片段 (milliDcuSeconds：4 DCUs x 3 VMs x 60 seconds x 1000 = 720000、milliAcceleratorSeconds：1 GPU x 2 VMs x 60 seconds x 1000 = 120000 和 shuffleStorageGbSeconds：400GB x 3 VMs x 60 seconds = 72000)：
runtimeInfo:
approximateUsage:
milliDcuSeconds: '720000'
shuffleStorageGbSeconds: '72000'
milliAcceleratorSeconds: '120000'
使用其他 Google Cloud 資源
您可以為 Spark 工作負載的 Dataproc Serverless 選用下列資源，系統會分別依據各項資源的計費方式向您收費，這類資源包括但不限於：
後續步驟
- 參閱 Dataproc Serverless 說明文件。
- 開始使用 Dataproc Serverless。
- 試用 Pricing Calculator。