ワークフローの料金
このドキュメントでは、ワークフローの料金の詳細について説明します。Google Cloud 料金計算ツールを使用して、ワークフローの使用料金を見積もることもできます。
米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、Cloud Platform SKU に表示されている通貨での料金が適用されます。
料金の概要
ワークフローの料金は、実行されたワークフロー ステップの数に基づいて毎月計算されます。
実行されたワークフロー ステップの合計数には以下がカウントされます。
- 正常に実行されたステップ。
- 実行中に失敗したステップ。
- ワークフローの実行中に再試行されたステップ。再試行のたびにステップの実行としてカウントされます。
内部および外部のステップ
ステップは内部または外部に分類できます。内部ステップと外部ステップの料金は異なります。
| 内部向けの手順 ワークフローの実行時に Google Cloud 内で発生するステップ。 |
内部ステップには次のものがあります。
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| 社外向けの手順 Google Cloud の外部にあるリソースに外部 HTTP リクエストを行うステップ、または HTTP コールバックを待つステップ。 |
外部ステップには次のタイプがあります。
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内部ステップまたは外部ステップは 1,000 ステップ単位で課金されます。仕組みの例については、こちらの料金の例をご覧ください。
サブワークフローの費用
サブワークフローの料金は、通常のワークフローと同じ料金ガイドラインを使用して計算されます。そのため、サブワークフローを呼び出すと、サブワークフローのステップのすべての費用と同額の費用に、そのサブワークフローを呼び出すステップの費用を加えた費用が発生します。
無料の使用量
Google Cloud の無料枠の一部として、ワークフローには特定の上限まで無料で使用できるリソースが用意されています。この使用量上限は、無料トライアル期間中および期間終了後にも利用できます。無料トライアル期間が終了すると、Always Free の上限を超えた使用量に対して、料金表に沿って課金されます。
| リソース | 1 か月あたりの無料利用枠 |
| 内部ステップ | 5,000 |
| 外部ステップ | 2,000 |
料金表
料金の例
毎月の費用は、すべてのワークフローで実行される内部と外部のステップの合計数に基づきます。課金の計算は次のように行われます。各合計から無料使用分を差し引き、カテゴリごとに完全に使用された 1,000 単位または部分的に使用された 1,000 単位をカウントし、それぞれに関連付けられている単位コストをカウント数に乗算し、これらの結果を足し合わせることによって、合計課金額が算出されます。
たとえば、1 か月のワークフローの実行で、合計で 6,500 の内部ステップと 3,999 の外部ステップが使用された場合は、次のようになります。
| 使用した内部ステップの合計数: 6,500 | 無料枠の対象となる内部ステップ: 5,000
追加の内部ステップ: 1,500
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| 使用した外部ステップの合計数: 3,999 | 無料枠の対象となる外部の手順: 2,000 追加の外部ステップ: 1,999
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| 1 か月の合計請求額: $0.02 + $0.05 | = $0.07 |
使用を最適化する
上記の例で示したように、ワークフローの実行にかかるコストは最小限です。ただし、使用量が多い場合は、次のガイドラインを適用して使用量を最適化し、コストを削減します。
カスタム ドメインを使用する代わりに、Google Cloud サービスへの呼び出しで
*.appspot.com、*.cloud.goog、*.cloudfunctions.net、または*.run.appを使用して、外部ステップではなく内部ステップに対して課金されるようにしてください。レイテンシと信頼性のニーズと費用のバランスを取るカスタムの再試行ポリシーを適用します。再試行回数が多いほど、レイテンシは低下し、信頼性が向上しますが、費用も増加する可能性があります。
長時間実行オペレーションを待機するコネクタを使用する場合は、コストのレイテンシを最適化するカスタム ポーリング ポリシーを設定します。たとえば、オペレーションに 1 時間以上かかることが予想される場合、すぐに失敗した場合は最初に 1 分後にポーリングし、その後は 15 分ごとにポーリングするポリシーが必要な場合があります。
割り当てを 1 つのステップにまとめます。
sys.logステップを過度に使用しないでください。代わりにコールロギングの使用を検討してください。
次のステップ
- ワークフローのドキュメントを読む。
- ワークフローを使ってみる。
- 料金計算ツールを試す。
- Datalab のソリューションとユースケースについて学習する。