Preço do Data Factory

Transforme dados em informações confiáveis

O Azure Data Factory ajuda você a criar, agendar, monitorar e gerenciar pipelines de dados. Um pipeline de dados consiste de atividades que podem mover dados entre repositórios de dados de nuvem e locais e transformar dados para produzir informações confiáveis.

Detalhes dos preços

O preço pelo uso do Data Factory é calculado com base nos seguintes fatores:

  • A frequência das atividades (alta ou baixa). Uma atividade de baixa frequência não é executada mais de uma vez por dia (por exemplo, diariamente, semanalmente, mensalmente); uma atividade de alta frequência é executada mais de uma vez por dia (por exemplo, a cada hora, a cada 15 minutos). Veja a seção Orquestração de atividades abaixo para obter detalhes.
  • Onde as atividades são executadas (na nuvem ou localmente). Veja a seção Movimentação de Dados abaixo.
  • Se um pipeline está ou não ativo. Veja a seção Pipelines Inativos abaixo.
  • Se você está executando novamente uma atividade. Veja a seção Executando atividades novamente abaixo.

Orquestração de atividades

Baixa frequência Alta frequência
Atividades em execução na nuvem

(exemplos: atividade de cópia movendo dados de um blob do Azure para um banco de dados SQL do Azure; atividade de Hive executando um script Hive em um cluster do Azure HDInsight).
$- por atividade por mês $- por atividade por mês
Atividades em execução local e envolvendo o Gateway de Gerenciamento de Dados

(exemplos: atividade de cópia movendo dados de um banco de dados do SQL Server local para um blob do Azure; atividade de procedimento armazenado executando um procedimento armazenado em um banco de dados do SQL Server local)
$- por atividade por mês $- por atividade por mês

Notas:

  • O uso além de 100 atividades/mês receberá um desconto de 20% tanto para cenários de frequência alta como baixa.
  • As primeiras 5 atividades de frequência no mês são gratuitas tanto nas variantes em nuvem quanto nas locais.

Movimentação de Dados

O Azure Data Factory pode copiar dados entre vários repositórios de dados de forma segura, confiável, produtiva e escalonável. Conforme suas necessidades de volume de dados ou de taxa de rendimento de movimentos de dados crescem, o Azure Data Factory pode escalar horizontalmente para atender essas necessidades. Consulte o Guia de Desempenho da Atividade de Cópia para saber como aproveitar unidades de movimentação de dados para impulsionar o desempenho da movimentação de dados.

Movimentação de Dados entre repositórios de dados de nuvem $- por hora
Movimentação de Dados quando um repositório local está envolvido $- por hora
Observação:
Poderão incorrer custos de transferência de dados que aparecerão como um item de linha de transferência de dados de saída separado em sua conta. Cobranças de transferência de dados de saída são aplicadas quando os dados saem de data centers do Azure. Veja Detalhes de Preços de Transferências de Dados para obter mais informações.

Pipelines Inativos

Você deve especificar um período ativo de processamento de dados usando um intervalo de data/hora (horas de início e fim) para cada pipeline implantado no Azure Data Factory. O pipeline é considerado ativo durante o período especificado mesmo que as suas atividades não estejam realmente em execução. Ele é considerado inativo em todos os outros momentos.

Um pipeline inativo é cobrado a $- por mês.

Pipelines inativos por um mês inteiro são cobrados na taxa de “pipeline inativo” aplicável ao mês. Pipelines inativos por uma parte do mês são cobrados pelos períodos de inatividade em uma base rateada pelo número de horas em que estiveram inativos no mês. Por exemplo, se um pipeline tiver data e hora iniciais de 01/01/2016 às 0h e data e hora de término de 20/01/2016 às 0h, o pipeline será considerado ativo durante esses 20 dias e inativo por 11 dias. A cobrança pelo pipeline inativo ($-) é rateada por 11 dias.

Se um pipeline não tiver um período ativo de processamento de dados especificado (uma hora de início e uma de término), ele será considerado inativo.

Executando atividades novamente

Se necessário, as atividades poderão ser executadas novamente (por exemplo, se a fonte de dados não estiver disponível durante a execução agendada). O custo da nova execução das atividades varia de acordo com o local de execução da atividade. O custo de executar atividades novamente na nuvem é $- a cada 1.000 novas execuções. O custo de executar atividades locais novamente é $- a cada 1.000 novas execuções.

Exemplo

Suponha que você tem um pipeline de dados com as duas atividades a seguir, sendo executadas uma vez por dia (baixa frequência):

  1. Uma atividade de cópia que copia os dados de um banco de dados do SQL Server local para um blob do Azure.
  2. Uma atividade Hive que executa um script Hive em um cluster do Azure HDInsight.

Presuma que leve 2 horas em um determinado dia para mover dados de um banco de dados do SQL Server local para um armazenamento de blobs do Azure. A tabela a seguir mostra os custos associados a esse pipeline:

Primeira atividade (copiar dados do local para o Azure)
Custo de Movimentação de Dados (por mês) 30 dias por mês
2 horas por dia
$-
$-
Custo da Orquestração de Atividades (por mês) $-
Subtotal (por mês) $-
Segunda atividade (um script Hive em execução no Azure HDInsight)
Custo de Movimentação de Dados (por mês) $-
Custo da Orquestração de Atividades (por mês) $-
Subtotal (por mês) $-
Total de atividades (por mês) $-

Você também pode usar a Calculadora de Preços do Data Factory para calcular as cobranças para este cenário.

Notas:

  • Não há cobrança para as cinco primeiras atividades de nuvem e locais. As cobranças mencionadas acima presumem que você já tenha usado cinco atividades locais e cinco atividades de nuvem por mês (em outros pipelines).
  • Os serviços Armazenamento do Azure e Azure HDInsight são cobrados separadamente segundo suas taxas por serviço.

Suporte e Contrato de Nível de Serviço

  • Suporte gratuito para gerenciamento de cobrança e assinaturas.
  • Planos de suporte flexível a partir de $29.0/mês. Comprar um plano
  • Garantimos que em pelo menos 99,9% das vezes processaremos com sucesso as solicitações com os recursos do Data Factory.
  • Garantimos que em pelo menos 99,9% das vezes todas as atividades serão iniciadas dentro de 4 minutos do tempo de execução agendado.
  • Para saber mais sobre o SLA, visite a página do SLA.

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