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Code Engine 的定价

Code Engine 的定价

IBM Cloud® Code Engine 与传统云计算技术不同，您只需为使用的资源付费。 将对工作负载所使用的内存和 vCPU 以及任何入局 HTTP 调用进行计费。 如果应用程序缩放到零，或者您的作业或构建未在运行，那么您不会消耗资源，因此不会收取费用。

Code Engine 包含免费层，以便您可以在落实之前使用 Code Engine 进行试验。

将针对以下实体对您进行计费，

项目 之类的实体不会产生费用，而是充当实体的文件夹。 诸如私钥，绑定或预订之类的实体不会产生费用，但会影响项目的总体限制。 有关更多信息，请参阅 Code Engine的限制和配额。

本主题中提供的成本作为准则，并不表示实际成本。 它们是估算类似配置环境中产生的费用的起点。 实际成本可能因地理位置而有所不同。 有关最新价格，请参阅 Code Engine 定价。

应用程序定价

部署应用程序时，将对 HTTP 请求以及正在运行的应用程序实例所使用的 CPU 和内存资源收取费用。 入局 HTTP 调用按应用程序接收的 HTTP 调用数计费。 例如，如果应用程序提供 100 个调用，那么将针对 100 个 HTTP 调用对您进行计费。 项目中工作负载之间的内部 HTTP 流量将从可计费的 HTTP 调用总数中排除。

例如，

  • 如果创建具有 2 GB (千兆字节) 内存和 1 虚拟 CPU 的 Code Engine 应用程序，并且最小和最大实例规模为 1，那么在一小时后，将向您收取 1 vCPU 小时和 2 GB 小时的费用。
  • 如果将最大实例规模设置为 2，并且应用程序接收到足够的请求以向上扩展至 2，那么将针对 (number of instances) x (number of virtual CPUs) = 2 vCPU 和 4 GB 每小时计费。

有关有效的 CPU 和内存组合，请参阅 支持的内存和 CPU 组合。

请注意，从源代码提取映像或构建映像所需的时间包括在可计费时间内。

作业定价

运行作业时，将对该作业运行时使用的 CPU 和内存资源应用费用。 不向您收取作业配置费用。

例如，

  • 如果通过一个作业实例创建作业以处理来自 IBM Cloud Object Storage 的信息，该作业将运行一小时并使用 4 GB 内存，那么您将获得 1 个 CPU 小时和 4 GB 小时的计费。
  • 如果将同一作业缩放到 4 个实例，然后在 15 分钟内完成，那么将针对 4 vCPU 和 16 GB 收取 .25 小时的费用。

有关有效的 CPU 和内存组合，请参阅 支持的内存和 CPU 组合。

请注意，从源代码提取映像或构建映像所需的时间包括在可计费时间内。

函数定价

在部署函数时，将对 HTTP 请求以及运行该函数的实例所耗用的 CPU 和内存资源收取费用。 入局 HTTP 调用按函数接收的 HTTP 调用数计费。 例如，

  • 如果函数为 100 个调用提供服务，那么将针对 100 个 HTTP 调用对您进行计费。 工作负载之间的 Code Engine 项目中的内部 HTTP 流量将从可计费的 HTTP 调用总数中排除。
  • 如果创建具有 2 GB 内存和 0.5 虚拟 CPU 的 Code Engine 函数，那么在进行 600 次调用 (假定每个调用需要 6 秒才能完成结果) 后，将向您收取 0.5 vCPU 小时和 2 GB 小时的费用。

有关有效的 CPU 和内存组合，请参阅 支持的内存和 CPU 组合。

拉取代码束或从源代码构建代码束所花费的时间包括在可计费时间内。

车队定价

运行机群时，仅对机群运行时消耗的 CPU、内存资源以及可能的 GPU 资源收费。

对于运行的每个机群，您可以选择允许 Code Engine 部署工人节点来满足机群的资源需求，也可以选择部署您指定的特定工人节点配置文件。 请参考以下两种方案的成本考虑因素。

如果让 CE 自动配置工作节点

运行机群时，您需要指定运行代码实例完成任务所需的资源量，以及并发运行实例的最大数量。 Code Engine 部署可能具有不同配置文件的工作节点，以最有效地满足这些资源需求。 在这种情况下，成本基于部署的工作节点，但可以使用您指定的实例资源需求、任务数量和平均实例运行时间来近似计算。 根据这些数值估算车队成本的公式是

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

例如，如果一个代码实例需要 2 vCPU 和 4 GB，运行 100 个任务，每个任务的平均运行时间为 0.5 秒，那么总成本的近似计算公式为

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

机群运行的总成本是机群运行期间使用的每个工人节点的成本累加。 此外，不成功的实例会因重试而增加运行时间，这也会增加机群成本。 您可以在创建机群时配置重试设置。

Code Engine 不会自动为车队部署 GPU。 要为您的机群部署 GPU，您必须选择部署特定的工作者配置文件或 GPU 系列。

如果您选择了特定的工人配置文件

如果您选择为您的机群部署特定的工作节点配置文件或系列，那么就只能为您的机群部署该类型的工作节点。 运行机群的总成本是运行部署的每个工人节点的累计成本。 您还可以选择带有 GPU 的工人配置文件。

该选项目前仅在 CLI 中提供。

请记住，这可能不是运行车队的最有效方式，如果部署的工人资源超过所需资源，可能会导致成本增加。

非图形处理器工人配置文件

如果不使用 GPU，那么运行一个 Worker 的成本可以用下面的公式来近似计算：

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

例如，如果您选择的工人配置文件为 16 vCPU 和 64 GB，而您的车队运行时间为 10 秒，则总成本的近似计算公式为

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

运行机群的总成本是运行每个部署的工人节点的累计成本。 例如，如果部署了 2 个工人节点，则需要将上述公式乘以 2 才能大致算出总成本。 请记住，工作节点的数量取决于所需的实例资源和并发实例的最大数量。

GPU 工作人员简介

每个 GPU 工作站都会产生额外的 GPU 秒数费用。 您可以用以下公式估算 GPU 工作站的运行成本：

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

例如，考虑工人节点配置文件 gx3-24x120x2l40s。 您可以使用 Worker 节点配置文件中的值来估算使用 Worker 的成本。 配置文件由以下部分组成：

  • 第一个值 gx3 是工人节点类别。
  • 第二个值 24 是 vCPU
  • 第三个值 120 是内存的 GB 数
  • 第四个值 2 L40s，表示 L40s GPU 内核的数量。

使用此配置文件的工作节点的每秒成本大约为

[ 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)

运行机群的总成本是运行每个部署的工人节点的累计成本。 例如，如果部署了 2 GPU 工作员，则需要将上述公式乘以 2 才能大致得出总成本。 请记住，工作节点的数量取决于所需的实例资源和并发实例的最大数量。

构建定价

从源代码构建映像以部署为应用程序或作为作业运行时，将针对构建所耗用的内存和 vCPU 使用时间对您进行计费。 但是，此费用与在应用程序或作业运行中使用生成的映像时可能产生的费用不同。 不会向您收取构建配置费用。

构建分类为 small，medium，large，xlarge 和 xxlarge 大小。 构建的大小定义在运行时如何将 CPU 核心，内存和磁盘空间分配给构建。 较小的构建成本较低，但由于 CPU 核心数较少，通常也较慢。 此外，如果您选择的大小太小，那么构建的内存和磁盘需求可能会导致构建失败。 有关构建大小的更多信息，请参阅 确定构建大小。

请注意，拉取源代码和推送已构建的映像所需的时间包含在可计费时间中。