Aprovisione clústeres de Hadoop, Spark, R Server, HBase y Storm en la nube
Azure HDInsight es un servicio en la nube totalmente administrado que logra que el procesamiento de grandes cantidades de datos sea sencillo, rápido y rentable. Use los marcos de código abierto más populares, como Hadoop, Spark, Hive, LLAP, Kafka, Storm, HBase, Microsoft ML Server, etc. Azure HDInsight posibilita una amplia variedad de escenarios, como ETL, almacenamiento de datos, aprendizaje automático, IoT, etc.
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Los precios son solo estimaciones y no están pensados como cotizaciones de precios reales. Los precios reales pueden variar en función del tipo de contrato especificado con Microsoft, la fecha de compra y el tipo de cambio de moneda. Los precios se calculan en dólares estadounidenses y se convierten con las tarifas al contado de cierre de Londres que se capturan en los dos días laborables anteriores al último día laborable del mes anterior. Si los dos días laborables anteriores al final del mes se encuentran en un día festivo en los principales mercados, el día de configuración de tarifas suele ser el día inmediatamente anterior a los dos días laborables. Esta tarifa se aplica a todas las transacciones durante el próximo mes. Inicie sesión en la calculadora de precios de Azure para ver los precios basados en su programa u oferta actuales con Microsoft. Póngase en contacto con un especialista en ventas de Azure para obtener más información sobre precios o para solicitar una oferta de precios. Vea preguntas poco frecuentes sobre los precios de Azure.
Las entidades gubernamentales de EE. UU. pueden comprar servicios de Azure Government a un proveedor de soluciones de licencia sin ningún compromiso financiero por adelantado, o bien directamente a través de una suscripción en línea de pago por uso.
Importante: el precio en R$ es solo una referencia. Se trata de transacciones internacionales y el precio final está sujeto a tipos de cambio y a la inclusión de impuestos sobre operaciones financieras. No se emitirá ningún eNF.
Las entidades gubernamentales de EE. UU. pueden comprar servicios de Azure Government a un proveedor de soluciones de licencia sin ningún compromiso financiero por adelantado, o bien directamente a través de una suscripción en línea de pago por uso.
Importante: el precio en R$ es solo una referencia. Se trata de transacciones internacionales y el precio final está sujeto a tipos de cambio y a la inclusión de impuestos sobre operaciones financieras. No se emitirá ningún eNF.
Clústeres de Azure HDInsight
Los clústeres, que se facturan por minuto, ejecutan un grupo de nodos en función del componente. Los nodos varían según el grupo (por ejemplo, nodo de trabajo, nodo principal, etc.), la cantidad y el tipo de instancia (por ejemplo, D1v2).
Consulte las preguntas más frecuentes siguientes para obtener más información sobre las cargas de trabajo y los nodos requeridos. A los clientes se les cobra por cada nodo según la duración del ciclo de vida del clúster. El precio de los nodos que se indica a continuación es para todas las cargas de trabajo excepto Microsoft ML Server, para el que se cobra un suplemento adicional.
Componente | Precios |
---|---|
Hadoop, Spark, Interactive Query, Kafka*, Storm y HBase | Precio base/nodo/hora + $0/núcleo/hora |
HDInsight Machine Learning Services** | Precio base/nodo/hora + $0.016/núcleo/hora |
Enterprise Security Package | Precio base/nodo/hora + $-/núcleo/hora |
Precio base/nodo-hora
A continuación se muestra la oferta completa de todas las máquinas virtuales de Azure. Además, aunque solo se muestran los precios de la serie Ev3, las instancias Esv3 se ofrecen al mismo precio. Para ver qué máquinas virtuales son compatibles con HDInsight y sus precios, consulte la sección sobre configuración y precios en la fase de creación del clúster en Azure Portal. Consulte Microsoft Docs para obtener más información sobre las máquinas virtuales predeterminadas y recomendadas para HDInsight.
Nodos optimizados para memoria para HDInsight
Instancia | vCPU | RAM | SO | Precio de HDInsight | Precio total* |
---|---|---|---|---|---|
E2 v3 | 2 | 16 GB | $- | $- | $- |
E4 v3 | 4 | 32 GB | $- | $- | $- |
E8 v3 | 8 | 64 GB | $- | $- | $- |
E16 v3 | 16 | 128 GB | $- | $- | $- |
E20 v3 | 20 | 160 GB | $- | $- | $- |
E32 v3 | 32 | 256 GB | $- | $- | $- |
E64i v3 | 64 | 432 GB | $- | $- | $- |
E64 v3 | 64 | 432 GB | $- | $- | $- |
Instancia | vCPU | RAM | SO | Precio de HDInsight | Precio total* |
---|---|---|---|---|---|
E2a v4 | 2 | 16 GB | $- | $- | $- |
E4a v4 | 4 | 32 GB | $- | $- | $- |
E8a v4 | 8 | 64 GB | $- | $- | $- |
E16a v4 | 16 | 128 GB | $- | $- | $- |
E20a v4 | 20 | 160 GB | $- | $- | $- |
E32a v4 | 32 | 256 GB | $- | $- | $- |
E48a v4 | 48 | 384 GB | $- | $- | $- |
E64a v4 | 64 | 512 GB | $- | $- | $- |
E96a v4 | 96 | 672 GB | $- | $- | $- |
Instancia | vCPU | RAM | SO | Precio de HDInsight | Precio total* |
---|---|---|---|---|---|
D12 v2 | 4 | 28 GB | $- | $- | $- |
D13 v2 | 8 | 56 GB | $- | $- | $- |
D14 v2 | 16 | 112 GB | $- | $- | $- |
Instancia | vCPU | RAM | SO | Precio de HDInsight | Precio total* |
---|---|---|---|---|---|
D2a v4 | 2 | 8 GB | $- | $- | $- |
D4a v4 | 4 | 16 GB | $- | $- | $- |
D8a v4 | 8 | 32 GB | $- | $- | $- |
D16a v4 | 16 | 64 GB | $- | $- | $- |
D32a v4 | 32 | 128 GB | $- | $- | $- |
D48a v4 | 48 | 192 GB | $- | $- | $- |
D64a v4 | 64 | 256 GB | $- | $- | $- |
D96a v4 | 96 | 384 GB | $- | $- | $- |
Nodos optimizados para proceso para HDInsight
Instancia | vCPU | RAM | SO | Precio de HDInsight | Precio total* |
---|---|---|---|---|---|
F4 | 4 | 8 GB | $- | $- | $- |
F8 | 8 | 16 GB | $- | $- | $- |
F16 | 16 | 32 GB | $- | $- | $- |
Nodos de uso general para HDInsight
Los nodos AV2 de HDInsight se ejecutan en máquinas virtuales Av2 estándar, que son la última generación de la serie A de máquinas virtuales con un rendimiento de CPU similar y discos más rápidos.
Instancia | vCPU | RAM | SO | Precio de HDInsight | Precio total* |
---|---|---|---|---|---|
A1 v2 | 1 | 2 GB | $- | $- | $- |
A2 v2 | 2 | 4 GB | $- | $- | $- |
A2m v2 | 2 | 16 GB | $- | $- | $- |
A4 v2 | 4 | 8 GB | $- | $- | $- |
A4m v2 | 4 | 32 GB | $- | $- | $- |
A8 v2 | 8 | 16 GB | $- | $- | $- |
A8m v2 | 8 | 64 GB | $- | $- | $- |
Instancia | vCPU | RAM | SO | Precio de HDInsight | Precio total* |
---|---|---|---|---|---|
A1 | 1 | 1,75 GB | $- | $- | $- |
A2 | 2 | 3,5 GB | $- | $- | $- |
A5 | 2 | 14 GB | $- | $- | $- |
A3 | 4 | 7 GB | $- | $- | $- |
A6 | 4 | 28 GB | $- | $- | $- |
A4 | 8 | 14 GB | $- | $- | $- |
A7 | 8 | 56 GB | $- | $- | $- |
Instancia | vCPU | RAM | SO | Precio de HDInsight | Precio total* |
---|---|---|---|---|---|
D1 v2 | 1 | 3,5 GB | $- | $- | $- |
D2 v2 | 2 | 7 GB | $- | $- | $- |
D3 v2 | 4 | 14 GB | $- | $- | $- |
D4 v2 | 8 | 28 GB | $- | $- | $- |
D5 v2 | 16 | 56 GB | $- | $- | $- |
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Preguntas frecuentes
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HDInsight implementa un número de nodos diferente para cada tipo de clúster. Dentro de un tipo de clúster dado, hay roles diferentes para los distintos nodos. Esto permite a los clientes dimensionar esos nodos en un rol determinado adecuado para los detalles de su carga de trabajo. Por ejemplo, un clúster de Hadoop puede tener sus propios nodos aprovisionados con una gran cantidad de memoria si el tipo de análisis que se va a realizar consume mucha memoria.
Los clústeres de Hadoop para HDInsight se implementan con dos roles:
- Nodo principal (2 nodos)
- Nodo de datos (al menos 1 nodo)
Los clústeres de HBase para HDInsight se implementan con tres roles:
- Servidores principales (2 nodos)
- Servidores de región (al menos 1 nodo)
- Nodos maestros o Zookeeper (3 nodos)
Los clústeres de Storm para HDInsight se implementan con tres roles:
- Nodos Nimbus (2 nodos)
- Servidores de supervisor (al menos 1 nodo)
- Nodo Zookeeper (3 nodos)
Los clústeres Spark para HDInsight se implementan con tres roles:
- Nodo principal (2 nodos)
- Nodo de trabajo (al menos 1 nodo)
- Nodos Zookeeper (3 nodos) (gratis para nodos Zookeeper A1)
El uso de R Server implica un nodo perimetral además de la arquitectura de implementación del clúster.
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Cobramos el número de minutos durante los que se ejecuta el clúster, redondeado al minuto más próximo, no a la hora.
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Si ejecuta un clúster durante 100 horas en la región Este de EE. UU. con dos nodos principales D13 v2 y tres nodos de datos D12 v2, la factura sería la siguiente en ambos casos:
- En un clúster de HDInsight estándar: 100 horas x (2 x $-/hora + 3 x $-/hora) = $-
- En un clúster de HDInsight estándar con Enterprise Security Package: 100 horas x (2 x $-/hora + 3 x $-/hora) + 100 horas x (2 x 8 + 3 x 4 + 3 x 2) x $-/núcleo-hora = $-
-
Para detener un clúster de HDInsight, debe eliminarlo. De forma predeterminada, los datos permanentes generados en el clúster de HDInsight deben escribirse en Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage Gen1 o Azure Data Lake Storage Gen2, de modo que los datos no se vean afectados por la eliminación. Si desea conservar sus metadatos de Hive (tablas y esquemas) debe aprovisionar un clúster con un almacén de metadatos externo. Puede encontrar más detalles en esta documentación.
-
Hay numerosas opciones para reducir costos:
- Promover un uso mayor de los clústeres actuales.
- Eliminar los clústeres que no se utilizan. Para obtener más información sobre cómo eliminar un clúster, consulte Eliminación de un clúster de HDInsight con el explorador, PowerShell o la CLI de Azure.
- Reducir los recursos verticalmente. Para obtener más información sobre el escalado manual de clústeres, consulte Escala de clústeres de Azure HDInsight
- Habilitar la escalabilidad automática. Para obtener más información sobre los clústeres de escalabilidad automática, consulte Escalado automático de clústeres de Azure HDInsight.
- Implementar los clústeres con un costo menor. Esto incluye un planeamiento adecuado del número de nodos que se van a usar, el tipo de nodo que se va a usar para los nodos principales y los nodos de trabajo, y la región en la que se debe iniciar el clúster, ya que HDInsight ofrece muchos tipos de nodos diferentes para la implementación, con una amplia gama de opciones de precios. Revise la sección Precio base/nodo-hora de este artículo para conocer los precios y, si desea obtener más información, consulte Planeamiento de la capacidad de los clústeres de HDInsight.
- Promover un uso mayor de los clústeres actuales.
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El número de nodos de datos variará en función de sus necesidades. Gracias a la elasticidad que ofrece Azure Cloud Services, puede probar diversos tamaños de clúster para determinar la combinación de costo y rendimiento que le resulte óptima y pagar únicamente por lo que utilice en un momento dado. Los clústeres también se pueden escalar bajo demanda para ampliar y reducir con la finalidad de cumplir los requisitos de su carga de trabajo.
-
Cada suscripción tiene un límite predeterminado respecto al número de nodos de datos de HDInsight que pueden crearse. Si necesita crear un clúster de HDInsight de mayor tamaño o varios clústeres de HDInsight que, en conjunto, superan el máximo de la suscripción actual, puede solicitar un incremento de los límites de facturación de la suscripción. Abra una incidencia de soporte técnico en la que se especifique Facturación para el tipo de soporte. Dependiendo del número máximo de nodos por suscripción que solicite, puede que se le pida información adicional que nos permita optimizar sus implementaciones.
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Para calcular el coste de clústeres de varios tamaños, pruebe la Calculadora de Azure.
Hable con un especialista de ventas para que le explique en detalle los precios de Azure. Conozca el precio de su solución en la nube.
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