Azure Data Lake Storage の価格

Data Lake Storage に関する FAQ

• Azure Data Lake Storage は Blob Storage とどのように異なりますか?

  Azure Data Lake Storage は、非構造化データに対する分析ワークロード用に最適化されています。Azure Data Lake Storage は、大容量データの高速 I/O のために最適化されているため、分析ワークロードの実行を高速化し、分析ジョブの TCO を削減できます。さらに Azure Data Lake Storage は、フラット型または階層型名前空間のいずれかでデータを編成する柔軟性も付与されています。

• 階層型名前空間とフラット型名前空間の違いは何ですか?

  階層型名前空間を使用すると、構造化されたフォルダーやディレクトリにデータを編成することができます。フラット型名前空間を使用すると、Blob Storage のようなフラットな構造でファイルを編成することができます。階層型名前空間では、単一のアトミック操作でフォルダー名の変更やフォルダーの削除などの操作を実行できます。フラット型名前空間では、必要な操作の回数は、構造内のオブジェクトの数に比例します。階層型名前空間では、ディレクトリとフォルダーの構造に関する追加のメタデータが格納されます。ただし、階層型名前空間では、データ量が増加しても、データの編成は継続して行われます。さらに重要なのは、分析ジョブにおいてより優れたストレージ パフォーマンスが得られることで、分析ジョブの実行のための TCO 全体を抑えることができる点です。

• 課金内容の例を見せていただけますか?
  • フラット型名前空間を使用した場合の課金内容

  Let’s say you store 120 TB of data for the whole month in Azure Data Lake Storage using flat namespaces in the “Hot Tier”. During this month, you perform 100 million operations, and let’s assume each operation is 6 MB in size. Further, let’s say that 20% of these operations are write operations and the other 80% are read operations. Finally, let’s assume you also rename 10K directories during the month.

  For flat namespaces, you will not incur additional charges for meta-data related to your files and folders and therefore will be charged for 120 TB of data. Also, since every operation is 6 MB, you will be charged two transactions per operation (4 MB + 2 MB), since every 4 MB of data read or written is charged as a transaction. Finally, directory renames are charged using a separate meter.

  This is how your total cost will be calculated:

  使用されたリソース	使用量	料金	月額料金
  ストレージ	120 TB	$- for first 50 TB $- for next 450 TB	$- * 50 TB = $- $- * 70 TB = $-
  		合計	$-
  トランザクション	書き込み: Every 4 MB = 2	$- (10,000 件あたり)	2 * $- (10,000 件あたり) * 20,000,000 件 = $-
  	読み取り: Every 4 MB = 2	$- (10,000 件あたり)	2 * $- (10,000 件あたり) * 80,000,000 件 = $-
  		合計	$-
  ディレクトリの名前の変更	10,000 件	$- (100 件あたり)	$- (100 件あたり) * 10,000 件 = $-
  総月額料金:
  ストレージ	$-
  トランザクション	$-
  ディレクトリの名前の変更	$-
  総月額料金	$-

  • 階層型名前空間を使用した場合の課金内容

  Let’s say you store 120 TB of data for the whole month in Azure Data Lake Storage using hierarchical namespaces in the “Hot Tier”. During this month, you perform 100 million operations, and let’s assume each operation is 6 MB in size. Further, let’s say that 20% of these operations are write operations and the other 80% are read operations. Finally, let’s assume you also rename 10K directories during the month.

  For hierarchical namespaces, you will incur additional charges for meta-data related to your files and folders and therefore will be charged for a little more 120 TB of data. Also, since every operation is 6 MB, you will be charged two transactions per operation (4 MB + 2 MB), since every 4 MB of data read or written is charged as a transaction. Finally, directory renames are charged using a separate meter.

  This is how your total cost will be calculated:

  使用されたリソース	使用量	料金	月額料金
  ストレージ	132 TB	$- for first 50 TB $- for next 450 TB	$- * 50 TB = $- $- * 82 TB = $-
  		合計	$-
  トランザクション	書き込み: Every 4 MB = 2	$- (10,000 件あたり)	2 * $- (10,000 件あたり) * 20,000,000 件 = $-
  	読み取り: Every 4 MB = 2	$- (10,000 件あたり)	2 * $- (10,000 件あたり) * 80,000,000 件 = $-
  		合計	$-
  ディレクトリの名前の変更	10,000 件	$- (100 件あたり)	$- (100 件あたり) * 10,000 件 = $-
  総月額料金:
  ストレージ	$-
  トランザクション	$-
  ディレクトリの名前の変更	$-
  総月額料金	$-

• 大きいファイルの方が小さいファイルよりも適していますか?

  Yes, larger files yield better analytics performance and are more cost effective. For files > 4 MB in size, Azure Data Lake Storage bills a transaction for every 4 MB block of data read or written. For files < 4 MB, a full transaction will be charged.

  More importantly, Azure Data Lake Storage is highly optimized to perform faster on larger files. This means that your analytics jobs will run faster, when operating on larger files, thus further improving your TCO for running analytics jobs.