專用 Exadata 基礎架構上的計費自治式 AI 資料庫

專用 Exadata 基礎架構上的 Oracle Autonomous AI Database 使用特定的演算法來配置與計費，以使用 Autonomous AI Database 所使用的運算。瞭解這些演算法可協助您判斷建立和設定自治式 AI 資料庫的最佳方式，以最符合成本效益的方式達成績效目標。

相關主題

CPU 計費詳細資訊

專用 Exadata 基礎架構上的 Oracle Autonomous AI Database 會計算 CPU 計費，如下所示：

  1. 每個 Autonomous AI Database 的 CPU 使用量是每秒以整個 ECPU 或 OCPU 為單位測量一次。
    1. 停止的 Autonomous AI Database 使用零 ECPU 或 OCPU。自治式 AI 資料庫停止時，系統不會向您收取費用。
    2. 執行中的 Autonomous AI Database 會使用配置的 ECPU 或 OCPU 數目，加上因自動擴展而產生的任何其他 ECPU 或 OCPU。自治式 AI 資料庫執行時，不論是在初始建立時指定，還是是在稍後手動調整作業指定，系統都會向您收取目前配置給資料庫的 CPU 數目費用。此外，如果對資料庫啟用自動調整功能，系統會針對資料庫因自動縱向擴展而使用的任何其他 CPU，每秒向您收取一次費用。

      附註：

      建立 AVMC 和 ACD 資源不會起始計費。因此，即使您為 AVMC 指定 CPU 總數，且每個 ACD 在建立時每一節點使用 8 個 ECPU 或 2 個 OCPU，這些 CPU 也不會計費。只有在您在 AVMC 和基礎 ACD 中佈建 Autonomous AI Database 並主動執行該資料庫後，使用的 CPU 才會計費。因此，您可以在 AVMC 內建立 ACD，根據您的業務線、職能領域或其他技術來組織和分組資料庫，無需擔心會產生成本。
    3. 建立自治式 AI 資料庫時，依預設，Oracle 會保留額外的 CPU，以確保即使發生任何節點故障，資料庫仍能以至少 50% 的容量執行。您可以在佈建 ACD 時，將跨節點保留的 CPU 百分比變更為 0% 或 25%。請參閱建立自治式容器資料庫中的節點容錯移轉保留，瞭解相關指示。這些額外的 CPU 不包含在計費中。

    附註：

    Oracle Database@AWS 上的專用 Exadata 基礎架構上的自治式 AI 資料庫僅支援 ECPU 運算模型。
  2. 每個秒鐘的測量值在每個自治式 AI 資料庫的每小時間隔平均值。
  3. 同時新增 Autonomous AI Database 的每小時平均值，以判斷整個自治式 VM 叢集資源每小時的 CPU 使用量。

專用 Exadata 基礎架構上的自治式 AI 資料庫資料庫運算成本會在 AVMC 層級聚總及報告，涵蓋 AVMC 中所有 ACD 的所有作用中自治式 AI 資料庫。OCI 費用分析可提供 AVMC 的使用量和費用。

若要預估每個 Autonomous AI Database 的成本，請加總自治式 AI 資料庫的 ECPU 總數，並根據每個 Autonomous AI Database 的佔總 CPU 使用量來配置成本。舉例而言：

如果 AVMC 報告在計費期間計費 1500 個 ECPU ，並有三個作用中 Autonomous AI Database ；具有 10 個 ECPU 的資料庫 A、具有 20 個 ECPU 的資料庫 B，以及具有 30 個 ECPU 的資料庫 C。成本分割為：
  • 資料庫 A ：10/ (10+20+30) = 16.67% /1500
  • 資料庫 B ：20/ (10+20+30) = 1500 的 33.33%
  • 資料庫 C ：30/ (10+20+30) = 1500 的 50%

這假設沒有自動調整的固定 CPU 大小，且計費期間內所有執行中的 3 個 Autonomous AI Database 。為了提高準確度，請使用 ECPUsAllocated 指標來擷取每個 Autonomous AI Database 的實際 ECPU 使用量。

建議您看到：

彈性集合池帳單

彈性集區可讓您根據運算資源計費，合併 Autonomous AI Database 執行處理。

您可以考慮彈性集區，例如行動電話服務「家庭計畫」，但這適用於您的 Autonomous AI Database 執行處理。資料庫不會個別支付每個資料庫的費用，而是會分組為一個集區，其中會向領導者收取與整個集區關聯的運算使用費用。如需有關彈性資源集區的完整詳細資訊，請參閱使用彈性集區合併自治式 AI 資料庫執行處理。

彈性資源集區使用狀況：

  • 會向集區領導者收費，而計費則依據彈性資源集區大小，以及集區領導者和成員的實際每小時 ECPU 使用量而定。
  • 可超出集區大小 (集區容量最多可大於集區大小的四倍)。
  • 計費僅包含運算資源，亦即 ECPU 使用量，而所有運算使用量都將計入作為集區領導者的 Autonomous AI Database 執行處理。

使用彈性集區，您最多可以佈建 4 倍的所選集區大小的 ECPU 數目，並且可以佈建彈性集區中的資料庫執行處理，每個資料庫執行處理的 ECPU 最少只有 1 個。在彈性集區之外，每個資料庫執行處理的 ECPU 數目下限為 2 個 ECPU。例如，集區大小為 128 時，您可以佈建 512 個 Autonomous AI Database 執行處理 (每個執行處理都具有 1 個 ECPU 時)。在此範例中，會根據集區大小 128 個 ECPU 向您收取集區大小運算資源的費用，同時您還可以存取 512 個 Autonomous AI Database 執行處理。相較之下，如果您在不使用彈性集區的情況下個別佈建 512 個 Autonomous AI Database 執行處理，則必須為每個 Autonomous AI Database 執行處理分配至少 2 個 ECPU。在此範例中，您必須支付 1024 個 ECPU 的費用。使用彈性集區可節省高達 87% 的運算成本。

建立彈性集區之後，指定一小時的 ECPU 總使用量會向作為集區領導者的 Autonomous AI Database 執行處理收費。除了集區領導者之外，身為集區成員的個別 Autonomous AI Database 執行個體在成為彈性集區成員時，不會因使用 ECPU 而收取費用。

彈性集合池計費如下：

  • 如果聚總尖峰 ECPU 使用量總計等於或低於指定小時的集區大小，則系統會向您收取 ECPU 集區大小的費用 (集區大小的一倍)。
  • 建立彈性集區之後，即使停止集區成員資料庫和集區優先資源，ECPU 計費仍會繼續至少一次集區大小費率。
  • 換句話說，如果集區的聚總尖峰 ECPU 使用量小於或等於指定小時的集區大小，就會向您收取 ECPU 的集區大小數目 (集區大小的一倍)。這代表在不使用彈性集區的情況下，最多可節省 87% 的運算成本。
  • 如果集區領導者的聚總尖峰 ECPU 使用量與成員在指定計費小時內的任何時間點超過集區大小：
    • 集區的聚總尖峰 ECPU 使用量等於或小於 ECPU 集區大小數目的兩倍：對於大於 1 倍的使用量集區大小的 ECPU 數目，以及指定計費小時內最多 (含) ECPU 數目的兩倍：每小時計費為 ECPU 集區大小數目的兩倍。換句話說，如果集區的聚總尖峰 ECPU 使用量超過集區大小，但小於或等於指定小時的集區大小的兩倍，系統就會向您收取 ECPU 集區大小數目的兩倍費用 (集區大小的兩倍)。在不使用彈性集區的情況下，這代表最多可節省 75% 的運算成本。
    • 集區的聚總尖峰 ECPU 使用量等於或小於 ECPU 集區大小數目的四倍：對於大於集區兩倍以上的使用量在指定的計費小時內，ECPU 的大小數目和使用中 ECPU 集區大小的四倍 (含)，每小時計費是 ECPU 集區大小數目的四倍。換句話說，如果集區的聚總尖峰 ECPU 使用量超過指定小時的集區大小兩倍，則系統會向您收取 ECPU 集區大小的四倍 (集區大小的四倍)。這代表在不使用彈性集區的情況下，最多可節省 50% 的運算成本。
  • 例如，假設集區大小為 128 個 ECPU 且集區容量為 512 個 ECPU 的彈性集區：
    • Case-1：集區領導者與成員的聚總尖峰 ECPU 使用量為下午 2:00 到下午 2:30 到下午 128 個 ECPU (介於下午 2:30 到下午 3:00 之間)。
      • 彈性集區會針對此請款時數 (下午 2 到 3 點) 計費 128 個 ECPU (一次性集區大小)。當計費時數的彈性集區尖峰聚總 ECPU 使用量小於或等於 128 個 ECPU 時，適用此情況。
    • 案例 2：集區領導者與成員的聚總尖峰 ECPU 使用量是下午 2:00 到下午 2:30 到下午 250 個 ECPU 之間的 40 個 ECPU，介於下午 2:30 到下午 3:00 之間。
      • 彈性集區的計費方式為 256 個 ECPU，是此計費小時 (下午 2 到 3 點) 的集區大小兩倍。當計費小時的彈性集區尖峰聚總 ECPU 使用量小於或等於 256 個 ECPU 且大於 128 個 ECPU 時，適用此情況。
    • Case-3：集區領導者與成員的聚總尖峰 ECPU 使用量為下午 2:00 到下午 2:30 之間 80 個 ECPU，而下午 2:30 到下午 3:00 之間有 509 個 ECPU。
      • 彈性集區會針對此請款時數 (下午 2 到 3 點) 計費 512 個 ECPU (集區大小的四倍)。當計費小時的彈性集區尖峰聚總 ECPU 使用量小於或等於 512 個 ECPU 且大於 256 個 ECPU 時，適用此情況。

如需詳細資訊，請參閱如何在 Autonomous AI Database 上使用 Elastic Resource Pools 實現高達 87% 的運算成本節省。

建立或終止人才庫時的彈性人才庫立帳

建立或終止彈性集區時，系統會向領導者收取彈性集區整小時的費用。此外，從集區新增或移除的個別執行處理，會針對當執行處理不在彈性集區中時所發生的任何運算用量計費 (在此情況下，計費會套用至個別的 Autonomous AI Database 執行處理)。

  • 集區建立範例：假設具有 4 個 ECPU 的 Autonomous AI Database 執行處理不屬於任何彈性集區。在下午 2:15，如果您建立此執行處理的彈性集區大小為 128 個 ECPU，此執行處理就會成為集區領導者。假設 Autonomous AI Database 在下午 2 到 3 點之間閒置，且集區中沒有其他 Autonomous AI Database 執行個體，下午 2 到 3 點之間的小時計費如下：
    • 下午 2 到下午 3 點的帳單為：(4 * 0.25) + 128 = 129 個 ECPU。
    • 其中 (4 * 0.25) 是在 Autonomous AI Database 執行處理建立彈性集區之前 15 分鐘的運算計費 (在 2 到 2:15 的期間內，將會對 VM 叢集計費執行處理)，而 128 個 ECPU 則是彈性集區在建立時一小時的計費。
  • 集區終止範例：假設具有 4 個 ECPU 的 Autonomous AI Database 執行個體是彈性集區的領導者，而集區大小為 128 個 ECPU。在下午 4:30，如果您終止彈性集區，資料庫就會成為獨立的自治式 AI 資料庫執行處理，而不是任何彈性集區的一部分。假設 Autonomous AI Database 在下午 4 到 5 點之間閒置，且集區中沒有其他 Autonomous AI Database 執行個體，下午 4 到 5 點之間的小時計費如下：
    • 下午 4 到下午 5 點的帳單為：(4 * 0.5) + 128 = 130 個 ECPU。
    • 其中 (4 * 0.5) 是在 Autonomous AI Database 執行處理終止彈性集區後三十分鐘內計算運算費用，而 128 個 ECPU 則是彈性集區終止時一小時內計費的彈性集區。
    • 自治式 AI 資料庫執行處理離開集區之後，便會再次成為 VM 叢集的一部分，並對 VM 叢集計費。

人才庫成員或領導者離開人才庫時的彈性人才庫計費

自主 AI 資料庫執行個體會根據個別執行個體使用的運算資源，將彈性池退回給個別執行個體計費：
  • 如果具有 2 個或更多 ECPU 的集區成員離開集區，則會保留個別執行處理的 ECPU 配置，並向執行處理收取該 ECPU 數目的費用。
  • 如果具有 1 個 ECPU 的集區成員離開集區，ECPU 配置會自動設為 2 個 ECPU，除非執行處理縱向擴展，否則執行處理會向前收取 2 個 ECPU 的費用。