Precios del servicio administrado para Apache Spark
- Precios del servicio administrado para Apache Spark en Compute Engine
- Precios del servicio administrado para Apache Spark en GKE
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Precios del servicio administrado para Apache Spark en Compute Engine
Los precios de Managed Service para Apache Spark en Compute Engine se calculan según el tamaño de los clústeres de Managed Service para Apache Spark y por cuánto tiempo se ejecutan. El tamaño de un clúster se calcula según la cantidad total de CPU virtuales de todo el clúster, incluidos los nodos trabajadores y los principales. La duración de un clúster es el tiempo que transcurre entre su creación y su detención o eliminación.
Esta es la fórmula para calcular los precios de Dataproc: $0.010 * # of vCPUs * hourly duration.
Si bien la fórmula para calcular el precio se expresa como una tarifa por hora, el servicio administrado para Apache Spark se factura por segundo y todos los clústeres del servicio administrado para Apache Spark se facturan en incrementos de tiempo de un segundo y están sujetos a una facturación mínima de 1 minuto. El uso se expresa en fracciones de hora (por ejemplo, 30 minutos se expresan como 0.5 horas) para aplicar los precios por hora al uso por segundos.
Los precios de Managed Service for Apache Spark se suman al precio por instancia de Compute Engine para cada máquina virtual (consulta la página sobre el uso de otros recursos de Google Cloud).
Cargos acumulados
Las siguientes operaciones y situaciones de Managed Service for Apache Spark generan cargos:
Escalamiento y escalamiento automático: Cuando se agregan VMs al clúster, se acumulan cargos mientras las VMs están activas. Estos cargos acumulados continúan hasta que se quitan las VMs.
Clústeres en estado de error: Cuando un clúster de Managed Service for Apache Spark está en estado de error, las VMs del clúster permanecen activas y se siguen acumulando cargos. Estos cargos acumulados continúan hasta que se borra el clúster.
Ejemplo de precios
Por ejemplo, considera un clúster (con una instancia principal y nodos trabajadores) que tiene la siguiente configuración:
| Elemento | Tipo de máquina | CPU virtuales | Disco persistente conectado | Cantidad en el clúster |
|---|---|---|---|---|
| Nodo principal | n1-standard-4 | 4 | 500 GB | 1 |
| Nodos trabajadores | n1-standard-4 | 4 | 500 GB | 5 |
Este clúster de Managed Service for Apache Spark tiene 24 CPU virtuales, 4 para el nodo principal y 20 distribuidas entre los nodos trabajadores. Para los propósitos de facturación de Managed Service for Apache Spark y si suponemos que no se disminuyó la escala de los nodos ni se interrumpieron, el precio de este clúster se calcularía según esas 24 CPU virtuales y la cantidad de tiempo durante el que se ejecutó ese clúster. Si el clúster se ejecuta durante 2 horas, se usaría la siguiente fórmula de precios del servicio administrado para Apache Spark:
Managed Service for Apache Spark charge = # of vCPUs * hours * Managed Service for Apache Spark price = 24 * 2 * $0.01 = $0.48
En este ejemplo, el clúster también tendría cobros asociados a Compute Engine y al espacio de disco persistente estándar, además del cobro de Managed Service for Apache Spark (consulta la sección Uso de otros Google Cloud recursos). Se puede usar la calculadora de facturación para determinar los costos de los recursos por separado. Google Cloud
Uso de otros recursos de Google Cloud
Como una solución integrada y administrada, Managed Service for Apache Spark se creó a partir de otras tecnologías de Google Cloud. Los clústeres de Managed Service para Apache Spark consumen los siguientes recursos, cada uno facturado según sus propios precios:
- Compute Engine: Todas las instancias de Compute Engine de un clúster de Managed Service for Apache Spark tienen un mínimo de 1 minuto y se facturan en función de los incrementos de facturación por segundo y las reglas de fijación de precios por uso continuo.
- Espacio aprovisionado de disco persistente estándar
- Cloud Monitoring: Consulta Precios de Google Cloud Observability
De manera opcional, los clústeres de Managed Service for Apache Spark pueden usar recursos, que se facturan según sus propios precios, entre los que se encuentran los siguientes:
Precios de Managed Service para Apache Spark en GKE
En esta sección, se explican los cargos que se aplican solo al clúster virtual Managed Service for Apache Spark que se ejecuta en un GKE administrado por el usuario. Consulta los precios de GKE para obtener más información sobre los cargos adicionales que se aplican al clúster de GKE administrado por el usuario.
La fórmula de precios de Managed Service for Apache Spark en GKE,
$0.010 * # of vCPUs * hourly duration, es la misma que la fórmula de precios de
Managed Service for Apache Spark en Compute Engine y
se aplica a la cantidad agregada de CPU virtuales que se ejecutan en instancias de VMs en
grupos de nodos creados por Managed Service for Apache Spark
en el clúster. La duración de una instancia de máquina virtual es el período de tiempo
desde su creación hasta su eliminación. Al igual que con Managed Service for Apache Spark en Compute Engine,
Managed Service for Apache Spark en GKE se factura por segundo, sujeto a una facturación mínima de 1 minuto
por instancia de máquina virtual. Se aplican otros Google Cloud cargos
además de los cargos del Servicio administrado para Apache Spark.
Los grupos de nodos creados por Managed Service para Apache Spark siguen existiendo después de borrar el clúster de Managed Service para Apache Spark, ya que pueden compartirse entre varios clústeres. Si borras los grupos de nodos o escalas los grupos de nodos a cero instancias, no se incurrirá en cargos continuos de Managed Service for Apache Spark. Las VMs restantes del grupo de nodos seguirán generando cargos hasta que las borres.
Precios del servicio administrado para Apache Spark
Consulta los precios de Managed Service para Apache Spark.
¿Qué sigue?
- Lee la documentación de Managed Service para Apache Spark.
- Comienza a usar Managed Service for Apache Spark.
- Prueba la calculadora de precios.
- Obtén información sobre las soluciones y los casos de uso del Servicio administrado para Apache Spark.