Prezzi di Archiviazione Azure Data Lake di prima generazione

Ogni operazione in Azure Data Lake Storage Gen1 viene fatturata come singola transazione. Sono incluse le operazioni HTTP e quelle effettuate dai processi di Azure Data Lake Analytics.

I costi per le transazioni di Azure Data Lake Storage Gen1 vengono addebitati ogni volta che si esegue un'operazione di lettura e scrittura di dati nel servizio. Ogni volta che un utente, un'applicazione o un altro servizio di Azure legge o scrive dati con dimensioni massime di 4 MB, l'operazione viene fatturata come singola transazione. Se, ad esempio, un'operazione di scrittura inserisce 128 KB di dati in Data Lake Storage Gen1, tale operazione viene fatturata come una transazione. Le transazioni vengono fatturate in incrementi massimi di 4 MB, quindi se un elemento ha dimensioni superiori a 4 MB verrà fatturato in incrementi multipli. Se, ad esempio, un'operazione di lettura recupera 9 MB di dati da Data Lake Storage Gen1, viene fatturata come tre transazioni (4 MB + 4 MB + 1 MB).

Ecco in che modo vengono visualizzate le transazioni nella fattura in base alle operazioni di lettura e scrittura. Presupponiamo uno scenario in cui l'applicazione scrive dati in Data Lake Storage Gen1 con una frequenza di 10 elementi al secondo e in cui ogni elemento ha dimensioni pari a 8 MB. Presupponiamo anche che i dati vengano inseriti tramite l'hub IoT di Azure in Data Lake Storage Gen1 con una frequenza di 5 elementi al secondo e che le dimensioni di ogni elemento siano inferiori a 4 MB. Supponiamo che sia presente un processo di Data Lake Analytics in esecuzione per 4 ore al giorno con operazioni di lettura pari a 1.000 elementi al secondo durante l'esecuzione del processo e che le dimensioni di ogni elemento siano inferiori a 4 MB. Nello scenario precedente Data Lake Storage Gen1 applicherà addebiti per le transazioni di scrittura per l'applicazione, per la scrittura di dati da parte dell'hub IoT di Azure e per le transazioni di lettura di Data Lake Analytics che legge dati da Data Lake Storage Gen1. Verranno applicati questi addebiti:

Le operazioni di lettura e scrittura generate da tutte le applicazioni e tutti i servizi, incluso Azure Data Lake Analytics, dipendono da diversi fattori. Non è disponibile alcun approccio facile per prevedere in modo accurato il numero di operazioni generate da ogni applicazione. Per stimare i costi delle transazioni, è necessario eseguire un carico di lavoro rappresentativo per una durata controllata e osservare il numero di operazioni di lettura e di scrittura e le transazioni risultanti fatturate.

Sì. La capacità di archiviazione è fatturata in unità della quantità media giornaliera di dati archiviati in gigabyte (GB) su un periodo mensile. Se, ad esempio, sono stati usati 10 GB di spazio di archiviazione nella prima metà del mese e nessuno nella seconda, verrà addebitato un utilizzo medio di 5 GB di spazio di archiviazione.

Esempio: archivi 120 TB di dati per tutto il mese in Azure Data Lake Storage Gen1. Durante tale mese esegui 100 milioni di operazioni sui dati. Presupponiamo che il 20% delle operazioni siano operazioni di scrittura e l'80% operazioni di lettura. Ecco come verrà calcolato il costo totale con il modello con pagamento in base al consumo:

La fatturazione per i pacchetti con impegno mensile funziona così:

• Un ciclo di fatturazione è allineato a un mese di calendario. Pertanto, inizia sempre il primo giorno del mese e termina l'ultimo giorno del mese.
• Quando definisci per la prima volta un impegno per un pacchetto, il prezzo mensile viene ripartito in base ai giorni del mese rimanenti. Nel caso, ad esempio, di un impegno per un pacchetto da 100 TB quando mancano 10 giorni alla fine del mese, ottieni immediatamente 100 TB a un prezzo di $935.484 ($2900/31 giorni al mese x 10 giorni rimanenti). La ripartizione del prezzo viene effettuata calcolando 31 giorni per garantirti sempre un calcolo a tuo favore.
• Puoi scegliere un nuovo pacchetto in qualsiasi momento nel corso di un mese. La modifica verrà applicata dal primo giorno del mese di calendario successivo. Se, ad esempio, nel corso di un mese hai un pacchetto di 10 TB e scegli di passare a un impegno per un pacchetto di 100 TB, la modifica verrà applicata dal primo giorno del mese di calendario successivo. Per il mese di calendario corrente, continuerai ad avere a disposizione il pacchetto da 10 TB.
• Quando lo spazio di archiviazione utilizzato supera il limite del pacchetto, ti verrà addebitata una tariffa per il consumo in eccedenza pari a $0.039/GB per mese, ripartita su base giornaliera. Se, ad esempio, superi il limite del pacchetto di 10 GB per 100 giorni, ti verranno fatturati: 100 * $0.039/31 * 10 = $1.259
• Il pacchetto con impegno mensile viene applicato a un account Azure Data Lake Storage Gen1. Non è attualmente consentita l'applicazione di più pacchetti con impegno mensile per ogni account. Se, ad esempio, devi archiviare 200 TB di dati, non potrai acquistare due pacchetti con impegno mensile da 100 TB per lo stesso account. L'opzione migliore consiste nell'acquistare un pacchetto con impegno mensile da 100 TB e pagare l'eccedenza per altri 100 TB.

Esempio: inizi un mese con un pacchetto di 100 TB e archivi 100 TB per i primi 15 giorni e quindi 120 TB per i successivi 16 giorni nell'account di Data Lake Storage Gen1. Durante tale mese esegui 100 milioni di operazioni sui dati. Presupponiamo che il 20% delle operazioni siano operazioni di scrittura e l'80% operazioni di lettura. Ecco come verrà calcolato il costo totale con un pacchetto con impegno mensile:

Sì. I metadati per file e cartelle vengono accumulati nella capacità di archiviazione per la fatturazione. Azure Data Lake Storage Gen1 prevede una dimensione fatturabile minima di file o cartelle pari a 256 KB. I file di dimensioni più piccole possono essere archiviati ma la quantità di dati fatturati sarà equivalente a (a) il totale dei dati archiviati nell'account o (b) 256 KB * (numero di file e cartelle), a seconda di quale sia il valore maggiore.

La tabella seguente mostra alcuni esempi di come viene effettuato questo calcolo.

Come illustrato negli esempi precedenti, consigliamo di archiviare i dati in file più grandi per risparmiare sui costi di archiviazione dei metadati.