Function Compute では、トライアルクォータ、従量課金、リソースプランの課金方法がサポートされています。 統一された課金項目として、CU が使用されます。 このトピックでは、CU 使用量の単価と、関数の呼び出し回数、アクティブ vCPU 使用量、アイドル vCPU 使用量、メモリ使用量、ディスク使用量、アクティブ GPU 使用量、およびアイドル GPU 使用量を CU 使用量に換算するために使用される換算係数について説明します。
Function Compute コンソールにログインすると、[概要] ページの [グローバルの統計] セクションに、関数の呼び出し回数、アクティブ vCPU 使用量、アイドル vCPU 使用量、メモリ使用量、ディスク使用量、アクティブ GPU 使用量 (Tesla シリーズと Ada シリーズを含む) 、アイドル GPU 使用量 (Tesla シリーズと Ada シリーズを含む) の情報が表示されます。 料金計算ツールを使用すると、リソース使用量を CU 使用量に換算し、合計料金を計算できます。 すべての RAM ユーザーのリソース使用量が、Alibaba Cloud アカウントで集計されます。 統計は Alibaba Cloud アカウントで収集され、課金されます。
2024 年 1 月 5 日 00:00 から、Function Compute のアウトバウンドインターネットトラフィックの課金には Cloud Data Transfer (CDT) が使用されています。 インターネットトラフィックは、CDT の課金ルールに基づいて課金されます。 詳細については、「サポートされているサービス」をご参照ください。 詳細については、「[製品変更] 無料インターネットトラフィックのクォータ変更」をご参照ください。
2024 年 8 月 27 日より、関数の呼び出し回数、アクティブ vCPU 使用量、アイドル vCPU 使用量、メモリ使用量、ディスク使用量、アクティブ GPU 使用量、アイドル GPU 使用量など、従来の Function Compute の課金項目は使用されなくなりました。 これらのリソース使用量は、換算係数に基づいて CU 使用量に換算されています。 CU 使用量の料金に基づいて課金されます。 CU 換算係数は、リソースタイプによって異なります。 詳細については、「換算係数」をご参照ください。
Function Compute の使用時に他の Alibaba Cloud サービスのリソースが消費される場合は、関連するサービスでの課金にご注意ください。
課金方法
トライアルクォータ
Function Compute では、Function Compute を初めてアクティブ化するユーザー向けに無料トライアル CU プランが提供されています。 他のタイプのリソースプランを購入していない場合、各サイクルでトライアルクォータを超えたリソース使用量は従量課金方式で課金されます。 詳細については、「トライアルクォータ」をご参照ください。
リソースプラン
Function Compute では、CU リソースプランが 5 つのサイズで提供されています。 リソースプランを購入すると、リソースプランが優先的に使用されてリソースの使用量に充当されます。 リソースプランのクォータがすべて使用された場合、従量課金方式で課金されます。 リソースプランでは、同じ量のリソースをより有利な料金で使用できます。 リソースプランを使用することにより、コストを削減できます。 詳細については、「リソースプラン」をご参照ください。
従量課金
使用したコンピューティングリソースとストレージに対して課金されます。 詳細については、「従量課金」をご参照ください。
料金
CU 使用量は、段階的に設定された料金で毎月課金されます。 下表に詳細を示します。
階層 | CU 使用量 (CU) | 単価 | 割引後の単価 2024 年 8 月 27 日 ～ 2025 年 8 月 27 日 |
1 | (0, 1 億] | USD 0.000020 / CU | USD 0.0000160 / CU |
2 | (1 億, 5 億] | USD 0.000017 / CU | USD 0.0000136 / CU |
3 | > 5 億 | USD 0.000014 / CU | USD 0.0000112 / CU |
換算係数
関数の呼び出し回数、アクティブ vCPU 使用量、アイドル vCPU 使用量、メモリ使用量、ディスク使用量、アクティブ GPU 使用量、アイドル GPU 使用量など、従来の Function Compute の課金項目は、次の式に基づいて CU 使用率に変換されます：リソース使用率 × 換算係数 = CU 使用率。
下表に換算係数を示します。
課金項目 | 関数の呼び出し回数 | アクティブ vCPU 使用量 | アイドル vCPU 使用量 | メモリ使用量 | ディスク使用量 | Tesla シリーズ アクティブ GPU 使用量 | Tesla シリーズ アイドル GPU 使用量 | Ada シリーズ アクティブ GPU 使用量 | Ada シリーズ アイドル GPU 使用量 |
単位 | CU / 10,000 回の呼び出し | CU / vCPU 秒 | CU / vCPU 秒 | CU / GB 秒 | CU / GB 秒 | CU / GB 秒 | CU / GB 秒 | CU / GB 秒 | CU / GB 秒 |
CU 換算係数 | 75 | 1 | 0 | 0.15 | 0.05 | 2.1 | 0.5 | 1.5 | 0.25 |
用語
アイドルモード：Function Compute ではアイドルモード機能がサポートされています。 アイドルモード機能が有効化されると、Function Compute のエラスティックインスタンスと GPU アクセラレーションインスタンスは、リクエストを処理しているかどうかに基づいてアクティブインスタンスとアイドルインスタンスに分類されます。
アクティブインスタンス：リクエストを処理しているインスタンス
アイドルインスタンス：アイドルモードの有効化後にリクエストを処理していないインスタンス
実行時間：Function Compute のインスタンスは、プロビジョニング済みモードとオンデマンドモードで使用できます。 上記の 2 つのモード間でインスタンスの実行時間の測定値は異なります。 詳細については、「インスタンスタイプと使用モード」をご参照ください。
オンデマンドモード：関数インスタンスの割り当てとリリースが Function Compute によって自動的に行われます。 オンデマンド関数インスタンスの課金は、関数インスタンスがリクエストの実行を開始すると開始され、リクエストが実行されると終了します。
プロビジョニング済みモード：関数インスタンスの割り当て、リリース、管理をお客様が行います。 プロビジョニング済みインスタンスの課金は、Function Compute がインスタンスを割り当てたときに開始され、インスタンスをリリースしたときに終了します。
プロビジョニング済みモードでは、インスタンスがリクエストを処理していない場合でも、インスタンスをリリースするまでインスタンスに対して課金されます。 プロビジョニング済みインスタンスがリクエストを処理していない状態で、料金が引き続き発生する場合は、できるだけ早い機会にインスタンスをリリースしてください。 詳細については、「自動スケーリングルールの設定」をご参照ください。
課金の例
たとえば、1 か月に 8 億 vCPU 秒の vCPU 使用量、20 億 GB 秒のメモリ使用量、0 GB 秒のディスク使用量、1 億 GB 秒のアクティブ GPU 使用量 (Teslaシリーズ)、4 億 GB 秒のアイドル GPU 使用量 (Teslaシリーズ) 、120 億回の関数呼び出しのリソースが消費されたとします。 下表に、CU 使用量と合計コストを示します。
リソース使用タイプ | 合計使用量 | 換算係数 | 換算 CU 使用量 |
アクティブ vCPU 使用量 | 800,000,000 vCPU 秒 | 1 CU / vCPU 秒 | 800,000,000 CU |
メモリ使用量 | 2,000,000,000 GB 秒 | 0.15 CU / GB 秒 | 300,000,000 CU |
ディスク使用量 | 0 GB 秒 | 0.05 CU / GB 秒 注：ディスクサイズが 512 MB までの場合は無料です。 512 MBを超えたディスク容量に対して課金されます。 | 0 CU |
Tesla シリーズ アクティブ GPU 使用量 | 100,000,000 GB 秒 | 2.1 CU / GB 秒 | 210,000,000 CU |
Tesla シリーズ アイドル GPU 使用量 | 400,000,000 GB 秒 | 0.5 CU / GB 秒 | 200,000,000 CU |
関数の呼び出し回数 | 12,000,000,000 回の呼び出し | 0.0075 CU / 呼び出し | 90,000,000 CU |
合計 CU 使用量：1,600,000,000 CU | |||
料金 = 第 1 階層の単価 × 第 1 階層の使用量 + 第 2 階層の単価 × 第 2 階層の使用量 + 第 3 階層の単価 × 第 3 階層の使用量 = USD 0.000020 / CU × 100,000,000 CU + USD 0.000017 / CU × 400,000,000 CU + USD 0.000014 / CU × 1,100,000,000 CU = USD 24,200
vCPU 使用量、メモリ使用量、ディスク使用量、GPU 使用量は、関数の呼び出し中に実際に消費されたリソースの量ではなく、関数に対して設定された仕様と使用期間に基づいて計算されます。