Azure HDInsight 是管理完善的雲端服務，不僅可以簡化處理大量資料的程序，而且速度快，成本低。使用熱門的開放原始碼架構，像是 Hadoop、Spark、Hive、LLAP、Kafka、Storm、HBase、Microsoft ML 伺服器等等。Azure HDInsight 可以應用在許多情況，例如 ETL、資料倉儲、機器學習、IoT 等等。
服務功能
最佳化預先設定的叢集，適用於不同的巨量資料情境
叢集的 SLA 為 99.9%
高可用性
雲端規模，成本低廉
透過 Azure Data Factory 的隨需作業
網路安全性：安全閘道 Azure VNET 支援
資料安全性：儲存體加密加角色型存取控制
Azure Log Analytics 的先進監視功能
整合：Azure Cosmos DB 與其他 Azure 資料服務
企業安全性套件整合了 Active Directory 與 Apache Ranger
元件
Hadoop
Spark
互動式查詢
HDInsight 機器學習服務 *
Kafka
HBase
Storm
擴充 HDInsight 以安裝任何開放原始碼引擎**
*HDInsight 機器學習服務會衍生額外的費用
**這些開放原始碼應用程式不適用於 Microsoft 的 SLA 支援。只有上列工作負載才享有支援與 SLA。
定價功能
Azure HDInsight 叢集
叢集會依據元件執行一組節點，依分鐘計費。節點數隨群組 (例如背景工作節點、前端節點等等)、數量與執行個體類型 (例如 D1v2) 而不同。
如需工作負載與所需節點數的詳細資料，請參閱下方的常見問題集。客戶的收費以每個節點上叢集的存留時間為準。以下是所有工作負載的節點價格。Microsoft ML 伺服器因另有額外的費用，所以不在此列。
企業安全性套件
企業安全性套件現以 GA 提供。企業安全性套件有一筆額外費用，但自 2018 年 10 月 1 日起會降價 50%，即 $-/核心/小時。
美國政府機構有資格透過授權解決方案提供者購買 Azure Government 服務，無須預先支付費用；亦可直接透過隨用隨付線上訂用帳戶購買。
重要 - 以 R$ 表示的價格僅供參考；這是國際交易，因此最終價格需視匯率與是否內含 IOF 稅而定，而且不會發行 eNF。
業務範圍觸及歐盟 (EU)、歐洲自由貿易聯盟 (EFTA) 及英國 (UK) 而且已購買 Azure 德國的客戶和合作夥伴可使用這項服務。它提供德國的資料存留處，以及更多層的控制和資料保護。您也可以註冊免費 Azure 試用。
定價詳細資料
| 元件 | 定價 |
|---|---|
| Hadoop、Spark、互動式查詢、Kafka*、Storm、HBase | 基本價格/每小時節點 |
| HDInsight 機器學習服務** | 基本價格/每小時節點 + $-/每小時核心 |
| 企業安全性套件 | 基本價格/每小時節點 + $-/每小時核心 |
基本價格/每小時節點
HDInsight 記憶體經過最佳化的節點
| 執行個體 | vCPU | RAM | OS | HDInsight 價格 | 總價++ |
|---|---|---|---|---|---|
| E2 v3 | 2 | 16GB | $- | $- | $- |
| E4 v3 | 4 | 32GB | $- | $- | $- |
| E8 v3 | 8 | 64GB | $- | $- | $- |
| E16 v3 | 16 | 128GB | $- | $- | $- |
| E20 v3 | 20 | 160GB | $- | $- | $- |
| E32 v3 | 32 | 256GB | $- | $- | $- |
| E64i v3 | 64 | 432GB | $- | $- | $- |
| E64 v3 | 64 | 432GB | $- | $- | $- |
| 執行個體 | CPU | RAM | OS | HDInsight 價格 | 總價++ |
|---|---|---|---|---|---|
| D12 v2 | 4 | 28GB | $- | $- | $- |
| D13 v2 | 8 | 56GB | $- | $- | $- |
| D14 v2 | 16 | 112GB | $- | $- | $- |
適用於 HDInsight 的計算最佳化節點
| 執行個體 | CPU | RAM | OS | HDInsight 價格 | 總價++ |
|---|---|---|---|---|---|
| F4 | 4 | 8GB | $- | $- | $- |
| F8 | 8 | 16GB | $- | $- | $- |
| F16 | 16 | 32GB | $- | $- | $- |
HDInsight 一般用途的節點
AV2 HDInsight 節點在 Av2 Standard VM 執行，是最新一代的 A 系列虛擬機器，其 CPU 效能類似，但磁碟速度更快。
| 執行個體 | CPU | RAM | OS | HDInsight 價格 | 總價++ |
|---|---|---|---|---|---|
| A1 v2 | 1 | 2GB | $- | $- | $- |
| A2 v2 | 2 | 4GB | $- | $- | $- |
| A2m v2 | 2 | 16GB | $- | $- | $- |
| A4 v2 | 4 | 8GB | $- | $- | $- |
| A4m v2 | 4 | 32GB | $- | $- | $- |
| A8 v2 | 8 | 16GB | $- | $- | $- |
| A8m v2 | 8 | 64GB | $- | $- | $- |
| 執行個體 | CPU | RAM | OS | HDInsight 價格 | 總價++ |
|---|---|---|---|---|---|
| A1 | 1 | 1.75GB | $- | $- | $- |
| A2 | 2 | 3.5GB | $- | $- | $- |
| A5 | 2 | 14GB | $- | $- | $- |
| A3 | 4 | 7GB | $- | $- | $- |
| A6 | 4 | 28GB | $- | $- | $- |
| A4 | 8 | 14GB | $- | $- | $- |
| A7 | 8 | 56GB | $- | $- | $- |
| 執行個體 | CPU | RAM | OS | HDInsight 價格 | 總價++ |
|---|---|---|---|---|---|
| D1 v2 | 1 | 3.5GB | $- | $- | $- |
| D2 v2 | 2 | 7GB | $- | $- | $- |
| D3 v2 | 4 | 14GB | $- | $- | $- |
| D4 v2 | 8 | 28GB | $- | $- | $- |
| D5 v2 | 16 | 56GB | $- | $- | $- |
提供開發/測試定價
開發/測試定價適用於希望以個人或小組形式，來執行開發和測試工作負載的 Visual Studio 訂閱者。在使用基於開發/測試供應項目的 Azure 時，有效的 Visual Studio 訂閱者可享有大幅折扣。深入了解測試/開發供應項目及 Visual Studio 訂閱。
常見問題集
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HDInsight 為每種叢集類型部署的節點數各不相同。在特定叢集內，不同節點扮演的角色也不盡相同，如此能讓客戶根據工作負載的詳細資料將這些節點調整為合適的角色。例如，對於 Hadoop 叢集，如果執行的分析類型需消耗大量記憶體，您可以將叢集的背景工作節點佈建為擁有龐大記憶體。
適用於 HDInsight 的 Hadoop 叢集可藉由部署，而擁有兩個角色：
- 前端節點 (2 個節點)
- 資料節點 (至少 1 個節點)
適用於 HDInsight 的 HBase 叢集可藉由部署，而擁有三個角色：
- 前端伺服器 (2 個節點)
- 區域伺服器 (至少 1 個節點)
- Master/Zookeepe 節點 (3 個節點)
適用於 HDInsight 的 Storm 叢集可部署為擁有三個角色：
- Nimbus 節點 (2 個節點)
- 監督伺服器 (至少 1 個節點)
- Zookeeper 節點 (3 個節點)
適用於 HDInsight 的 Spark 叢集可藉由部署，而擁有三個角色：
- 前端節點 (2 個節點)
- 背景工作節點 (至少 1 個節點)
- Zookeeper 節點 (3 個節點) (對 A1 Zookeeper 而言為免費)
使用 R-Server 會在叢集部署架構之外，增加一個邊緣節點。
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我們會針對叢集的執行分鐘數 (非時數) 進行收費，四捨五入到最接近的分鐘數。
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若在美國東部使用兩個 D13 v2 前端節點和三個 D12 v2 資料節點執行叢集 100 個小時，計費情況將有下列兩種：
- 在標準 HDInsight 叢集上：100 小時 x (2 x 每小時 $- + 3 x 每小時 $-) = $-
- 在具有企業安全性套件的標準 HDInsight 叢集上：100 小時 x (2 x 每小時 $- + 3 x 每小時 $-) + 100 小時 x (2 x 8 + 3 x 4 + 3 x 2) x $-/每小時核心 = $-
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您必須刪除叢集才能停止 HDInsight 叢集。根據預設，從 HDInsight 叢集產生的永久資料應該寫入 Azure Blob 儲存體、Azure Data Lake Storage Gen1 或 Azure Data Lake Storage Gen2，以防止資料受到刪除影響。如果您想要保存 Hive 中繼資料 (資料表和結構描述)，您應該以外部中繼資料儲存空間佈建叢集。您可以在此文件中找到更多詳細資料。
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有數種方式可以降低成本：
- 將現有叢集的使用率提升至更高。
- 刪除不在使用中的叢集。如需有關刪除叢集的詳細資訊，請參閱使用您的瀏覽器、PowerShell 或 Azure CLI 刪除 HDInsight 叢集
- 相應減少。如需手動調整叢集的詳細資訊，請參閱調整 HDInsight 叢集
- 啟用自動調整。如需自動調整叢集的資訊，請參閱自動調整 Azure HDInsight 叢集 (預覽)
- 以較低的成本部署叢集。這包括適當規劃要使用的節點數、要為前端節點和背景工作節點使用的節點類型，以及要啟動叢集的區域，要這麼做的原因是 HDInsight 提供了許多可作為部署目標的節點類型，且定價選擇也相當多。請檢閱本文＜基本價格/每小時節點＞一節來了解定價，如需詳細資訊，請參閱 HDInsight 叢集的容量規劃
- 將現有叢集的使用率提升至更高。
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資料節點數目根據您的需求而有所不同。利用 Azure 雲端服務所具備的彈性，您可以嘗試各種叢集大小，以決定您自己最佳的效能和成本組合，只需對您任何時候使用的資源付費。叢集也可以依需求調整及縮小，以符合工作量的需求。
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每一個訂閱可建立多少個 HDInsight 資料節點都有預設限制。如果您需要建立更大的 HDInsight 叢集或多個 HDInsight 叢集，而總計超過目前的訂閱上限，您可以要求提高訂閱的計費上限。請使用「支援類型 = 計費」來開啟支援票證。根據您要求的每一訂閱的節點上限而定，可能會要求您提供其他資訊，讓我們能夠將您的部署最佳化。
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若要估計各種叢集大小的成本，請使用 Azure 計算機。