Erläuterungen zur Abrechnung von serverlosen Funktionen¶
Bestimmte Snowflake-Funktionen basieren auf Computeressourcen, die von Snowflake bereitgestellt werden (auch als serverloses Computemodell bezeichnet), und nicht auf benutzerverwalteten virtuellen Warehouses. Diese Computeressourcen werden von Snowflake je nach Workload automatisch in der Größe angepasst und skaliert.
Für diese Funktionen, die normalerweise kontinuierliche und/oder Wartungsoperationen erfordern, ist dieses Modell effizienter, sodass Snowflake die Abrechnung anhand der für die Verwendung der Ressourcen aufgewendeten Zeit durchführen kann. Im Gegensatz dazu verbrauchen vom Benutzer verwaltete virtuelle Warehouses während der Ausführung Credits, unabhängig davon, ob sie Workload verarbeiten, was dazu führen kann, dass sie im Leerlauf verharren oder überlastet sind.
Unter diesem Thema:
Serverlose Funktionen¶
Die folgenden Funktionen verwenden von Snowflake verwaltete Computeressourcen:
Funktionsbereich |
Funktion |
Verwendung |
---|---|---|
Tabellen |
Automatisierte Hintergrundwartung für jede geclusterte Tabelle, einschließlich erstmaligem Clustering und Reclustering nach Bedarf. |
|
Automatisierte Hintergrundwartung der vom Suchoptimierungsdienst verwendeten Suchzugriffspfade. |
||
Ansichten |
Automatisierte Hintergrundsynchronisation jeder materialisierten Ansicht mit Änderungen an der Basistabelle der jeweiligen Ansicht. |
|
Laden von Daten |
Automatisierte Verarbeitung von Dateiladeanforderungen für jedes Pipeobjekt. |
|
Datenbankreplikation |
Automatisiertes Kopieren von Daten zwischen Konten, einschließlich der erstmaligen Datenreplikation und Wartung nach Bedarf. |
Abrechnung von serverlosen Funktionen¶
Funktionen, die auf von Snowflake verwalteten Computeressourcen basieren, werden auf Ihrer Rechnung als Einzelposten angezeigt. Die Gebühren für diese Funktionen werden auf Basis der Gesamtnutzung der Ressourcen (einschließlich der Clouddienstnutzung) berechnet und in Computestunden (Compute-Hours) der Credit-Nutzung gemessen. Eine Computestunde ist vergleichbar mit den Computeressourcen, die zum Ausführen eines virtuellen X-Small-Warehouses innerhalb einer Stunde verbraucht werden.
Weitere Informationen zu den einzelnen Funktionen finden Sie unter den entsprechenden Themen jeder Funktion.
Wichtig
Die von diesen serverlosen Funktionen verbrauchten Credits werden nicht von Ressourcenmonitoren überwacht oder gesteuert. Ressourcenmonitore funktionieren nur mit den virtuellen Warehouses, die Sie über Ihr Konto erstellen und verwalten.
Credit-Nutzung von serverlosen Funktionen¶
Die Credit-Nutzung in Computestunden von serverlosen Funktionen kann über die Snowflake-Weboberfläche oder mit SQL angezeigt werden.
So zeigen Sie die monatliche oder tägliche Nutzung dieser Funktionen für Ihr Konto an:
- Weboberfläche
Die Nutzung wird als von Snowflake bereitgestellte virtuelle Warehouse angezeigt:
AUTOMATIC_CLUSTERING
SEARCH_OPTIMIZATION_SERVICE
MATERIALIZED_VIEW_MAINTENANCE
REPLICATION
SNOWPIPE
Beachten Sie, dass diese virtuellen Warehouses von Snowflake bereitgestellt und gewartet werden. Sie können nicht geändert (d. h. angehalten, fortgesetzt, in der Größe geändert, gelöscht usw.) werden. Außerdem werden sie nicht auf den Seiten der Weboberfläche oder in Ansichten angezeigt, auf denen die von Ihnen erstellten virtuellen Warehouses angezeigt werden.
Außerdem werden diese Warehouses nur dann auf dieser Registerkarte angezeigt, wenn die entsprechende serverlose Funktion für den Monat Credits verbraucht hat.
- SQL
Fragen Sie Folgendes ab:
Name
Information Schema
Account Usage
AUTOMATIC_CLUSTERING_HISTORY
SEARCH_OPTIMIZATION_HISTORY
MATERIALIZED_VIEW_REFRESH_HISTORY
REPLICATION_USAGE_HISTORY
PIPE_USAGE_HISTORY
Führen Sie beispielsweise den folgenden Befehl aus, um Informationen zu den Wartungskosten für den Suchoptimierungsdienst zu erhalten:
SELECT * FROM TABLE(INFORMATION_SCHEMA.SEARCH_OPTIMIZATION_HISTORY());Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Credits zu erhalten, die für den Suchoptimierungsdienst am 1. Juli 2020 pro Schema und Datenbank in Rechnung gestellt werden:
SELECT database_name, schema_name, credits_used FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.SEARCH_OPTIMIZATION_HISTORY WHERE start_time >= '2020-07-01 00:00:00.000' AND end_time < '2020-07-02 00:00:00.000' ;