Openflow Snowflake 展開コストとスケーリングに関する考慮事項¶
Openflow - Snowflake Deployment は、Snowflakeコンピューティング、 Snowpark Container Servicesのインフラストラクチャ、データインジェスションなど、複数の領域でコストを考慮しています。Openflowのスケーリングには、これらのコストを理解することが含まれます。
以下のセクションでは、一般的なOpenflowコストについて説明し、Openflowランタイムのスケーリングと関連コストの例をいくつか示しています。
Openflow - Snowflake Deployment コスト¶
Openflow - Snowflake Deployment を使用すると、次のタイプのコストが発生します。
コストカテゴリ |
説明 |
|---|---|
Openflow（Snowflakeの請求書に**Openflow Compute Snowflake**として表示） |
Snowflakeアカウントの Snowpark Container Serviceのコンピューティングプール で使用されるインスタンスの数と型に基づくコスト。アクティブなコンピューティングプールに対してのみ請求されます。クレジットは最短5分で、秒ごとに請求されます。 SPCS コンピューティングインスタンスファミリーの1時間あたりのレートについては、は、Snowflakeサービス利用表 のテーブル1（d）をご参照ください。 さらに、Account Usage スキーマの METERING_DAILY_HISTORY および METERING_HISTORY ビューは、クエリを使用して 注釈 OPENFLOW_USAGE_HISTORY には、現在 SERVICE_TYPE=OPENFLOW_COMPUTE_SNOWFLAKE の記録は含まれていません。 Snowflakeでのコンピューティングコストの調査に関する詳細は、コンピューティングコストの調査 をご参照ください。 |
Snowpark Container Servicesインフラストラクチャ |
ストレージやデータ転送など追加のSnowpark Container Servicesインフラストラクチャのコスト。 詳細については、 Snowpark Container Servicesコスト をご参照ください。 |
インジェスチョン |
データ量に基づく、SnowpipeやSnowpipe Streamingなどのサービスを使用したSnowflakeへのデータロードに対するコスト。Snowflakeの請求書には、それぞれの取り込みサービスの項目として表示されます。一部のコネクタは標準のSnowflakeウェアハウスを必要とする場合があり、追加のウェアハウスコストが発生します。たとえば、データベース CDC コネクタは、初期スナップショットと増分変更データキャプチャ（CDC）にSnowflakeウェアハウスを必要とします。MERGE 操作をスケジュールして、コンピューティングコストを管理できます。 |
テレメトリー・データ・インジェスト |
Openflowデプロイにログとメトリックを送信し、Snowflake内のイベントテーブルにランタイムを送信することに対して発生する、標準のSnowflake料金。テレメトリーデータの GB あたりのクレジットレートは、Snowflakeサービス利用表 のテーブル5で確認できます。これはテレメトリデータインジェストと呼ばれます。 |
Openflow - Snowflake Deployment スケーリング¶
コストを効果的に管理するには、選択するランタイムとスケーリング動作が重要です。Openflowは、それぞれ独自のスケーリング特性を持つさまざまなランタイムタイプをサポートしています。
ランタイムのSnowflakeコンピューティングプールへのマッピング¶
ランタイムタイプを選択すると、次のテーブルで説明するリソースを使用して、ランタイムPodが関連するSnowflakeコンピューティングプール INTERNAL_OPENFLOW_0_SMALL、INTERNAL_OPENFLOW_0_MEDIUM、INTERNAL_OPENFLOW_0_LARGE にスケジュールされます。
次のテーブルは、様々なランタイムのスケーリング動作と関連コストを示しています。
ランタイム型 |
vCPUs |
利用可能なメモリ（GB） |
Snowflakeコンピューティングプールインスタンスファミリー |
Snowflakeコンピューティングプール |
インスタンスファミリー - vCPUs |
インスタンスファミリー - メモリ（GB） |
|---|---|---|---|---|---|---|
S |
1 |
2 |
CPU_X64_X |
INTERNAL_OPENFLOW_0_SMALL |
4 |
16 |
中 |
4 |
10 |
CPU_X64_SL |
INTERNAL_OPENFLOW_0_MEDIUM |
16 |
64 |
L |
8 |
20 |
CPU_X64_L |
INTERNAL_OPENFLOW_0_LARGE |
32 |
128 |
選択されたランタイムのタイプは、プロビジョニングされるコンピューティングインスタンスのタイプに影響します。CPU 消費に基づき、ランタイム作成中に設定される最大ノード設定まで、追加のPodをスケジュールする必要がある場合、Openflowは基礎となるSnowflakeコンピューティングプールをスケーリングします。
Snowflakeコンピューティングプールは、最小サイズ0ノード、最大サイズ50ノードで構成されています。必要なサイズは、ランタイムの必要な CPU とメモリに応じて動的に調整されます。Snowflakeコンピューティングプールは、リソースの需要がない600秒後に0までスケールダウンします。
ランタイムのタイプと関連コスト¶
次のテーブルは、様々なランタイムのスケーリング動作と関連コストを示しています。
ランタイム |
アクティビティ |
Snowflakeコスト |
クラウドコスト |
|---|---|---|---|
ランタイムなし |
なし |
1x Openflow制御プール x 1ノード = 1 CPU_X64_Sインスタンス時間 |
なし |
小規模のランタイム1（1vCPU）（最小1最大2） |
1時間アクティブです。 ランタイムは2にスケールしません。 |
1x Openflow制御プール x 1ノード + 1x 小規模のOpenflowコンピューティングプール（CPU_X64_S）x 1ノード = 2 CPU_X64_Sインスタンス時間 |
なし |
小規模のランタイム2（1 vCPU）（最小/最大=2）大規模のランタイム1（8 vCPU）（最小/最大=10） |
小規模：4つのノードが1時間アクティブな大規模：10のノードが1時間アクティブ |
1x Openflow制御プール x 1ノード + 1x CPU_X64_S x 1ノード + 3x CPU_X64_L = 2 CPU_X64_Sインスタンス時間 + 3 CPU_X64_Lインスタンス時間 |
なし |
中規模のランタイム1（4vCPU）（最小 =1 最大=2） |
最初の20分間、1つのノードを実行して20分後、2つのノードにスケールして40分後、ノード1つにスケールバックして合計1時間 |
1x Openflow制御プール x 1ノード + 1x CPU_X64_SLx 1ノード= 1 CPU_X64_Sインスタンス時間 + 1 CPU_X64_SL インスタンス時間 |
なし |
中規模のランタイム1（4vCPU）（最小/最大=2） |
最初の30分間、2つのノードを実行して最初の30分後に一時停止。 |
1x Openflow制御プール x 1ノード + 1x CPU_X64_SLx 1ノード x 1/2時間 = 1 CPU_X64_Sインスタンス時間 + 1/2 CPU_X64_SL インスタンス時間 |
なし |
Openflow - Snowflake Deployment 消費計算の例¶
- ユーザーはOpenflow Snowflakeデプロイメントを作成し、ランタイムを作成していません。
Openflow_control_Pool_0コンピューティングプールは1つの CPU_X64_Sインスタンスで実行されています
Openflow消費の合計 =1 CPU_X64_Sインスタンス時間
- ユーザーが、最小ノード = 1、最大ノード = 2の小規模のランタイムを1つ作成します。ランタイムは1時間に1ノードのままです。
Openflow_Control_Pool_0コンピューティングプールは1つの CPU_X64_Sインスタンスで実行されています
INTERNAL_OPENFLOW_0_SMALL コンピューティングプールは1つの CPU_X64_Sインスタンスで実行されています
Openflow消費の合計 = 2 CPU_X64_Sインスタンス時間
- ユーザーは、それぞれ最小/最大2ノードの小規模のランタイムを2つと、最小/最大10ノードの大規模ランタイムを1つ作成します。これらのランタイムは1時間アクティブです
Openflow_Control_Pool_0コンピューティングプールは1つの CPU_X64_Sインスタンスで実行されています
2ノードでの2つの小規模ランタイム = INTERNAL_OPENFLOW_0_SMALL コンピューティングプールは2つの CPU_X64_Sインスタンス= 2 CPU_X64_Sインスタンス時間で実行されています
10ノードで1つの大規模なランタイム = INTERNAL_OPENFLOW_0_LARGE コンピューティングプールは3つの CPU_X64_Lインスタンス = 3 CPU_X64_Lインスタンス時間で実行されています
Openflow消費の合計 = 3 CPU_X64_Sインスタンス時間 + 3 CPU_X64_Lインスタンス時間
- ユーザーは、ノード1つの中規模ランタイムを1つ作成します。20分後、2ノードにスケーリングします。20分後、1ノードにスケールダウンし、さらに20分間実行されます。
Openflow_Control_Pool_0コンピューティングプールは1つの CPU_X64_Sインスタンスで実行されています
1つの中規模ランタイムが最大2つの中規模ランタイムにスケールアップ = INTERNAL_OPENFLOW_0_MEDIUM コンピューティングプールは1つの CPU_X64_SL インスタンス = 1 CPU_X64_SL インスタンス時間で実行されています
Openflow消費の合計 = 1 CPU_X64_Sインスタンス時間 + 1 CPU_X64_SL インスタンス時間
- ユーザーは2ノードの中規模ランタイムを1つ作成し、30分後に一時停止します。
Openflow_Control_Pool_0コンピューティングプールは1つの CPU_X64_Sインスタンスで実行されています
1ノードで1つの中規模ランタイム = INTERNAL_OPENFLOW_0_MEDIUM コンピューティングプールは1つの CPU_X64_SL インスタンスで実行されています
30分 = 1/2時間
Openflow消費の合計 = 1 CPU_X64_Sインスタンス時間+1/2 CPU_X64_SL インスタンス時間