Data Lake Analytics定价

Azure Data Lake Analytics 单位（也称 AU）是为 U-SQL 作业提供的计算单位。作业可通过每个 AU 访问一组底层资源（如 CPU 和内存）。详细了解 AU

创建作业时，必须分配 AU 后作业才可运行。作业将经过 4 个主要阶段：准备、排队、执行和完成，并在分配的 AU 可用后进入执行阶段。将根据作业的执行和完成阶段的持续时间向你收取分配 AU 的费用。详细了解 AU

应谨慎分配满足你作业要求的适当 AU 数。通过增加 AU 数，可为作业提供更多计算资源，但这并不会增加作业的固有并行度。根据作业特点（例如并行程度、所处理数据量等），更多 AU 也许能使作业更快运行，但也可能过度分配了超过使用需求的 AU。针对 Visual Studio 的 Azure Data Lake 工具提供了多个工具，可帮助用户诊断 U-SQL 作业的性能并估计最合适的 AU 数量。详细了解如何节约和控制成本

价格取决于 AU 数和作业长度。让我们假设两种情况：

• 案例 1：使用 10 个 AU 完成作业需 3 小时，则价格以 3*10=30 AU 时计。如果该作业可以利用 20 个 AU 以两倍的速度运行，则价格将为 1.5*20=30 AU 时。在本例中，价格相同但延迟有所改善。
• 案例 2：使用 10 个 AU 完成作业需 5 小时，则价格以 5*10=50 AU 时计。如果使用 20 个 AU 完成作业需 4 小时，则价格为 4*20=80 AU 时。在本例中，总成本增加了 80%，作业提前一小时完成。

在从服务读取数据或向其写入数据时，始终会发生 Azure Data Lake Storage Gen1 事务。每当用户、应用程序或其他 Azure 服务读取或写入高达 4 MB 数据时，将按一项事务收费。例如，如果一个写入操作将 128 KB 的数据放入 Data Lake Storage Gen1，这将按一项事务计费。事务以高达 4 MB 的增量计费，因此，如果某个项大于4 MB，该项将以多个增量计费。例如，如果一个读取操作从 Data Lake Storage Gen1 获取 9 MB 的数据，这将按三项事务计费 (4 MB + 4 MB + 1 MB)。

我们来看看如何根据读取操作数对事务计费。为此，假设在一个场景中应用程序每天运行 Data Lake Analytics 作业 4 小时，而作业运行时以 1,000 项/秒的速率进行读取操作，每项小于 4 MB。在上述情况中，Data Lake Storage Gen1 将会对 Data Lake Analytics 从 Data Lake Storage Gen1 读取数据的读取事务计费。将为以下项付费：

价格取决于该月预留的 AU 数。

• 计费周期与日历月份一致。因此，它总是一个月的第一天开始，一个月的最后一天结束。
• 首次订购套餐时，根据该月剩余天数按比例计算该月价格和 AU 时数。例如，如果订购 1,000 AU 时套餐，而该月还剩 10 天，将以 $- 的价格（$-/每月 31 天 x 剩余 10 天）立即获得 334 AU 时（1,000 AU 时/每月 30 天 × 剩余 10 天）。按每月 30 天的比例计算套餐中的 AU 时数，按每月 31 天计算价格，从而确保按比例计算的费率始终为客户提供优惠。
• 每月第一天重置套餐中的计价单位。比如，如果订购 100 AU 时套餐而月底还剩 20 AU 时，次日会将套餐重置为 100 AU 时。不能累加未使用的 AU 时。
• 可随时选择新套餐。更改会在下一个日历月的第一天生效。也就是说，如果使用 100 AU 时套餐的月中决定改用 500 AU 时套餐，将在下个日历月的 1 号应用此更改。该日历月仍使用 100 AU 时套餐。
• 我们使用“秒”作为套餐消费的度量单位。
• 套餐用完后，将按超额用量的费率向你收取费用。

用量取决于 AU 数和作业长度。作业长度受分配到作业的 AU 数和作业的特性（例如数据大小和计算复杂度）影响。

• 案例 1：你订购了 100 AU 时，并提交了使用 1 个 AU 需要 2 小时 30 分钟才能完成的作业，则用量以 2.5*1=2.5 AU 时计。套餐含量剩余 97.5 AU 时。
• 案例 2：你订购了 100 AU 时而仅剩 1 AU 时。如果提交使用 2 个 AU 需要 2 小时才能完成的作业，则用量以 2*2=4 AU 时计。可以使用剩余的 AU 时，而额外的 3 个 AU 时按 (1.5*3 = $-) 的超额费率计费

通过 Azure Data Lake Analytics，你可以从 Azure Data Lake Storage Gen1、Azure Blob 存储和 Azure SQL 数据库读取数据以及向其中写入数据。Azure Data Lake Analytics 使用这些服务可能产生来自这些服务的标准收费（例如事务、出站数据传输等）。请参阅服务定价页面，了解有关这些服务的详细信息。

• 作业取消：
  取消通常是客户慎重考虑后决定的，或是管理员定义的管理策略决定的。ADLA 服务不会自动取消作业，除非顶点达到其执行时间限制 5 小时（作业没有时间限制，但单个顶点有时间限制）。作业取消后，我们会根据作业运行的持续时间向你收费。
• 作业失败：
  作业失败由用户错误或 ADLA 服务错误造成。失败作业的错误代码将指示作业失败是由用户错误还是服务错误造成的。如果错误代码包含“USER”，则失败由用户错误导致；此情况下，服务将根据作业运行的持续时间向你收费。但如果错误包含“SYSTEM”，则失败由 ADLS 服务错误导致，不针对此作业向你收费。