Precios de Azure Time Series Insights

Los clientes nos han comentado que prefieren un precio que les permita escalar el procesamiento, el almacenamiento y la consulta de los datos de forma independiente. Con la presentación del renovado servicio Time Series Insights, que incluye un nuevo conjunto de funcionalidades de información de IoT, estamos incorporando un nuevo modelo de negocio que alinea los precios con los patrones de uso de nuestros clientes.

Microsoft continuará dando soporte a los clientes que utilizan las SKU S1 y S2. Sin embargo, animamos a los clientes a que adopten el nuevo modelo de negocio, porque ofrece varias ventajas: un nuevo conjunto de funcionalidades de información de IoT con precios más bajos, un coste total de la solución menor, la flexibilidad del pago por uso y la posibilidad de controlar los costos cambiando los patrones de almacenamiento de datos y de consulta.

Tomemos un escenario en el que un cliente tiene 10.000 dispositivos, cada uno de los cuales genera 5 MB de datos al mes.

Los datos procesados son 10.000*[5 MB]/[1024 MB/GB] = 48,83 GB. Como la unidad de procesamiento de datos permite procesar hasta 100 GB de datos, solo se pagan $-/mes por el procesamiento de datos.

De los datos que se procesan, si configura 10 GB para el análisis de datos de almacenamiento intermedio y el análisis de datos requiere 1 consulta al mes en los 10 GB de datos almacenados, entonces:

Cargos por almacenamiento intermedio = 10 GB*$-/GB = $- por mes

Consultas intermedias = sin cargos

Si los datos restantes se envían a un almacenamiento en frío y también se consultan una vez al mes, entonces:

Cargos por almacenamiento en frío = 38,83 GB*$-/GB = $- (usa precios de blobs)

Consultas en frío = 38,83 GB*$-/GB = $- por mes

Cargos mensuales totales por Time Series Insights = $- por el procesamiento de datos + $- por el almacenamiento intermedio + $0 por las consultas intermedias + $- por el almacenamiento en frío + $- por las consultas en frío = $-.

La nueva SKU introduce nuevos análisis de datos de almacenamiento en frío optimizado para series temporales, al tiempo que sigue contando con las funcionalidades de exploración puntual de datos de almacenamiento intermedio. Cuando se lance la versión preliminar pública, el servicio permitirá escenarios de análisis de almacenamiento en frío. El servicio se actualizará en los próximos meses para incorporar escenarios de análisis puntuales de datos de almacenamiento intermedio, con la posibilidad de enrutar datos de series temporales a una o ambas capas de almacenamiento, según lo requiera su negocio.

La experiencia del usuario para configurar el entorno de series temporales incluirá las SKU S1/S2 actuales y las nuevas SKU actualizadas hasta el momento. Esperamos que, con el tiempo y a medida que las funcionalidades de análisis puntual de datos de almacenamiento intermedio se incorporen en las nuevas SKU, los clientes se animen a cambiar las SKU S1/S2 por la SKU única unificada y las funcionalidades de la oferta de Time Series Insights, para que puedan aprovechar las ventajas de precios y las funcionalidades más completas de la solución integral.

Cada unidad de S1 incluye un máximo de 30 GB de almacenamiento total o 30 millones de eventos (lo que suceda primero), además de entrada diaria máxima y retención configurable. También se incluye la experiencia de visualización de Time Series Insights. No existe límite en cuanto al número de usuarios o consultas que se pueden realizar.

Por ejemplo, si aprovisiona una unidad de S1, puede configurar el entorno para conservar los datos con una retención de hasta 400 días. Si ha configurado una retención de 400 días, no podrá exceder una entrada diaria media de 1/400 del entorno asignado (30 GB para una unidad de S1). En este ejemplo, el 1/400 de la capacidad de almacenamiento total diaria es de 0,075 GB, o 75 MB.

Otro ejemplo: si configura el entorno para conservar los datos durante 180 días con una unidad S1, no podrá superar la entrada diaria de 0,166 GB (166 MB) al día. Si la tasa de entrada supera los 0,166 GB al día, los datos no se almacenarán durante 180 días. Si, por ejemplo, el promedio de tasa de entrada es de 0,189 GB al día, tendría algo más de 158 días de retención (30 GB/0,189 = 158,73 días de retención).

Si quiere maximizar la entrada diaria, puede añadir hasta 1 GB al día y conservar esos datos hasta 30 días.

Cada unidad de S2 incluye un máximo de 300 GB o 300 millones de eventos (lo que suceda primero) de almacenamiento total y entrada y retención diarias configurables. También se incluye la experiencia de visualización de Time Series Insights. No existe límite en cuanto al número de usuarios o consultas que se pueden realizar.

Por ejemplo, si aprovisiona una unidad de S2, obtendrá 400 días de retención si configura el entorno para que conserve los datos durante 400 días. El promedio de entrada diario será de 1/400 de 300 GB (0,75 GB o 750 MB al día) o menos.

Otro ejemplo: si configura el entorno para conservar los datos durante 180 días con una unidad S2, obtendrá 180 días de retención mientras no supere la entrada diaria de 1,66 GB (1.660 MB) al día. Si la tasa de entrada supera los 1,66 GB al día, los datos no se almacenarán durante 180 días. Si, por ejemplo, el promedio de tasa de entrada es de 1,89 GB al día, tendría algo más de 158 días de retención (300 GB/1,89 = 158,73 días de retención).

Si quiere maximizar la entrada diaria, puede añadir hasta 10 GB al día y conservar esos datos hasta 30 días.

Un evento es una unidad de datos de hasta 1 KB. Los eventos más grandes se cuentan en múltiplos de 1 KB. Por ejemplo, 0,8 KB se factura como un evento, pero un evento de 2,6 KB se factura como tres eventos. Los eventos que superen el máximo, 32 KB, se rechazarán.

Puede cambiar el número de unidades en Azure Portal.

La facturación se realizará por prorrateos diarios. A efectos de facturación, un día comienza a medianoche (UTC). La facturación se emite con carácter mensual. Por ejemplo, si un cliente usa tres unidades de Time Series Insights S1 durante un total de cinco días, la factura se emite al final del mes para 3 unidades × 5 días × ($-/31) = $-.

Del mismo modo, si un cliente usa tres unidades de Time Series Insights S2 durante un total de cinco días, la factura se emite al final del mes para 3 unidades × 5 días × ($-/31) = $-.