Code Engine의 가격

IBM Cloud® Code Engine은 전통적인 클라우드 컴퓨팅 기술과 다르며, 사용하는 리소스에 대해서만 비용을 지불합니다. 워크로드에서 이용하는 메모리 및 vCPU와 수신 HTTP 호출에 대한 비용이 청구됩니다. 앱이 0으로 스케일링되거나 작업 또는 빌드가 실행 중이지 않으면 리소스를 이용하고 있지 않으므로 비용이 청구되지 않습니다.

커미트하기 전에 Code Engine을 시험적으로 사용해 볼 수 있도록 Code Engine에는 무료 티어가 포함되어 있습니다.

다음 엔티티에 대한 비용이 청구됩니다.

프로젝트와 같은 엔티티는 비용을 발생시키지 않지만 대신 엔티티에 대한 폴더 역할을 합니다. 시크릿, 바인딩 또는 구독과 같은 엔티티는 비용을 발생시키지 않지만 프로젝트의 전체 한계에 영향을 줍니다. 자세한 정보는 Code Engine의 한계 및 할당량을 참조하십시오.

이 주제에서 제공하는 비용은 가이드라인이며 실제 비용을 나타내지 않습니다. 구성이 유사한 환경에서 발생하는 비용의 추정치에 대한 시작점을 나타냅니다. 실제 비용은 지역에 따라 다를 수 있습니다. 최신 가격은 Code Engine 가격을 참조하세요.

애플리케이션 가격

애플리케이션을 배치할 때는 HTTP 요청과 실행 중인 애플리케이션 인스턴스에서 이용되는 CPU 및 메모리 리소스에 대해 비용이 적용됩니다. 수신 HTTP 호출은 애플리케이션에서 수신한 HTTP 호출 수에 따라 비용이 청구됩니다. 예를 들어, 앱이 100개의 호출을 제공하는 경우 100개의 HTTP 호출에 대한 비용이 청구됩니다. 워크로드 간 프로젝트 내의 내부 HTTP 트래픽은 청구 가능한 HTTP 호출 총계에서 제외됩니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

  • 최소 및 최대 인스턴스 스케일이 2인 1GB 메모리 및 1개의 가상 CPU로 Code Engine 앱을 작성하는 경우 1시간 후 1vCPU 시간 및 2GB 시간에 대한 비용이 청구됩니다.
  • 최대 인스턴스 스케일을 2로 설정하고 애플리케이션이 최대 2까지 스케일링할 수 있는 충분한 요청을 수신하는 경우 (number of instances) x (number of virtual CPUs) = 시간당 2vCPU 및 4GB에 대한 비용이 청구됩니다.

올바른 CPU와 메모리 조합은 지원되는 메모리와 CPU 조합을 참조하십시오.

이미지를 가져오거나 소스 코드에서 빌드하는 데 걸리는 시간이 청구 가능 시간에 포함됩니다.

작업 가격

작업을 실행할 때는 실행 시 작업에서 이용되는 CPU 및 메모리 리소스에 대해 비용이 적용됩니다. 작업 구성에 대한 비용은 청구되지 않습니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

  • 하나의 작업 인스턴스로 IBM Cloud Object Storage의 정보를 처리하며 1시간 동안 실행되고 4GB 메모리를 사용하는 작업을 작성하는 경우 1CPU 시간 및 4GB 시간에 대한 비용이 청구됩니다.
  • 동일한 작업을 4 인스턴스로 확장한 후 15분 만에 완료하는 경우 4 vCPU 및 16 GB에 대해 .25 시간이 청구됩니다.

올바른 CPU와 메모리 조합은 지원되는 메모리와 CPU 조합을 참조하십시오.

이미지를 가져오거나 소스 코드에서 빌드하는 데 걸리는 시간이 청구 가능 시간에 포함됩니다.

기능 가격 책정

함수를 배포하면 HTTP 요청과 함수 인스턴스를 실행하는 데 소비되는 CPU 및 메모리 리소스에 대해 요금이 부과됩니다. 수신 HTTP 호출은 함수에서 수신한 HTTP 호출 수만큼 요금이 청구됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

  • 함수가 100개의 호출을 처리하는 경우 100개의 HTTP 호출에 대한 요금이 청구됩니다. Code Engine 프로젝트 내의 내부 HTTP 트래픽은 청구 가능한 HTTP 통화 총량에서 제외됩니다.
  • 600번의 호출 (결과를 완료하는 데 각각 6초가 필요하다고 가정) 후 2GB메모리 및 0.5 가상 CPU를 사용하여 Code Engine 함수를 작성하는 경우, 0.5 vCPU 시간 및 2GB시간에 대해 비용이 청구됩니다.

올바른 CPU와 메모리 조합은 지원되는 메모리와 CPU 조합을 참조하십시오.

코드 번들을 가져오거나 소스 코드에서 빌드하는 데 걸리는 시간은 청구 가능한 시간에 포함됩니다.

플릿 가격

플릿을 실행하면 플릿이 실행되는 동안 소비되는 CPU, 메모리 리소스 및 잠재적으로 GPU 리소스에 대해서만 요금이 부과됩니다.

실행하는 각 플릿에 대해 Code Engine 에서 플릿 리소스 요구 사항을 충족하도록 워커 노드를 배포하도록 허용하거나 지정한 특정 워커 노드 프로필을 배포하도록 선택할 수 있습니다. 아래에서 두 가지 옵션에 대한 비용 고려 사항을 검토하세요.

Code Engine 에서 워커 노드를 자동으로 프로비저닝하도록 허용하는 경우

플릿을 실행할 때 작업을 완료하기 위해 코드 인스턴스를 실행하는 데 필요한 리소스의 양과 동시에 실행할 최대 인스턴스 수를 지정합니다. Code Engine 은 이러한 리소스 요구 사항을 가장 효율적으로 충족하기 위해 잠재적으로 다양한 프로필의 워커 노드를 배포합니다. 이 시나리오에서 비용은 배포된 워커 노드를 기준으로 하지만 지정한 인스턴스 리소스 요구 사항, 작업 수 및 평균 인스턴스 런타임을 사용하여 근사치를 구할 수 있습니다. 이러한 값을 기반으로 차량의 비용을 대략적으로 계산하는 공식은 다음과 같습니다:

[ (total cost of vCPU seconds) + (total cost of GB seconds) ] x (# of tasks) x (average runtime of each task in seconds)

예를 들어 코드 인스턴스에 2개의 vCPU 및 4GB가 필요하고 100개의 작업을 실행하며 각 작업의 평균 런타임이 0.5 초인 경우 총 비용을 대략적으로 계산하는 공식은 다음과 같습니다:

[ 2 x (cost of 1 vCPU second) + 4 x (cost of 1 GB second) ] x (100) x (0.5)

플릿을 운영하는 데 드는 총 비용은 플릿의 런타임 동안 사용된 각 워커 노드에 대한 비용을 합산한 값입니다. 또한 실패한 인스턴스는 재시도로 인해 런타임이 늘어날 수 있으며, 이는 플릿 비용에 추가될 수 있습니다. 플릿을 생성할 때 재시도 설정을 구성할 수 있습니다.

Code Engine 는 함대용 GPU를 자동으로 배포하지 않습니다. 차량에 GPU를 배포하려면 특정 작업자 프로필 또는 GPU 제품군을 배포하도록 선택해야 합니다.

특정 작업자 프로필을 선택하는 경우

플릿에 특정 워커 노드 프로필 또는 제품군을 배포하도록 선택하면 해당 유형의 워커 노드만 플릿에 배포됩니다. 플릿을 운영하는 데 드는 총 비용은 배포된 각 워커 노드를 운영하는 데 드는 누적 비용입니다. GPU가 있는 작업자 프로필을 선택할 수도 있습니다.

이 옵션은 현재 CLI에서만 사용할 수 있습니다.

이 방법이 가장 효율적인 운영 방식이 아닐 수도 있으며, 배치된 작업자 리소스가 필요한 리소스를 초과할 경우 비용이 더 많이 발생할 수 있습니다.

비 GPU 작업자 프로필

GPU를 사용하지 않는 경우 워커를 실행하는 데 드는 비용은 다음 공식으로 대략적으로 계산할 수 있습니다:

[ (total cost of worker VPU seconds) + (total cost of worker GB seconds) ] x (average worker runtime in seconds)

예를 들어 16 vCPU 및 64GB의 작업자 프로필을 선택하고 차량이 10초 동안 실행되는 경우 총 비용을 대략적으로 계산하는 공식은 다음과 같습니다:

[ 16 x (cost of 1 vCPU second) + 64 x (cost of 1 GB second) ] x (10)

플릿을 운영하는 데 드는 총 비용은 배포하는 각 워커 노드를 운영하는 데 드는 누적 비용입니다. 예를 들어 2 워커 노드가 배포된 경우 위의 공식에 2 을 곱하여 총 비용을 대략적으로 계산합니다. 워커 노드 수는 필요한 인스턴스 리소스와 최대 동시 인스턴스 수에 따라 달라진다는 점에 유의하세요.

GPU 작업자 프로필

각 GPU 워커는 GPU 초당 추가 요금이 발생합니다. 다음 공식을 사용하여 GPU 워커를 실행하는 데 드는 비용을 대략적으로 계산할 수 있습니다:

[ (total cost of GPU-seconds) + (Total cost of vCPU seconds) + (total cost of 1 GB second) ] x (average worker runtime in seconds)

예를 들어, 작업자 노드 프로필 gx3-24x120x2l40s 을 생각해 보겠습니다. 워커 노드 프로필의 값을 사용하여 워커 사용 비용을 대략적으로 계산할 수 있습니다. 프로필은 이러한 부분으로 구성됩니다:

  • 첫 번째 값 gx3 은 워커 노드 카테고리입니다.
  • 두 번째 값인 24 은 vCPU
  • 세 번째 값 120 은 메모리 GB입니다
  • 네 번째 값 2 L40s 은 L40s GPU 코어의 수를 나타냅니다.

이 프로필로 워커 노드를 사용하는 데 드는 대략적인 초당 비용은 다음과 같습니다:

[ 24 x (cost of 1 vCPU second) + 120 x (cost of 1 GB second) + 2 x (cost of 1 L40 GPU-second) ] x (average worker runtime in seconds)

플릿을 운영하는 데 드는 총 비용은 배포하는 각 워커 노드를 운영하는 데 드는 누적 비용입니다. 예를 들어 2 GPU 워커가 배포된 경우 위의 공식에 2 을 곱하면 총 비용을 대략적으로 계산할 수 있습니다. 워커 노드 수는 필요한 인스턴스 리소스와 최대 동시 인스턴스 수에 따라 달라진다는 점에 유의하세요.

빌드 가격

소스 코드에서 이미지를 빌드하여 앱으로 배치하거나 작업으로 실행하는 경우 빌드에서 이용되는 메모리 및 vCPU 사용 시간에 대해 비용이 청구됩니다. 그러나 이 비용은 애플리케이션 또는 작업 실행에서 결과 이미지를 사용할 때 발생할 수 있는 비용과는 별개입니다. 빌드 구성에 대한 비용은 청구되지 않습니다.

빌드는 small, medium, large, xlarge, xxlarge 크기로 분류됩니다. 빌드 크기는 CPU 코어, 메모리 및 디스크 공간이 실행 시 빌드에 지정되는 방식을 정의합니다. 작은 빌드는 비용이 덜 들지만, 일반적으로 CPU 코어 수가 적기 때문에 느립니다. 또한 너무 작은 크기를 선택하면 빌드의 메모리 및 디스크 요구사항으로 인해 빌드가 실패할 수 있습니다. 빌드 크기에 대한 자세한 정보는 빌드 크기 판별을 참조하십시오.

소스 코드를 가져오거나 빌드된 이미지를 푸시하는 데 걸리는 시간이 청구 가능 시간에 포함됩니다.