计费样例
AI DataLake服务公测期间提供以下类型的计算资源：
- 包年/包月计费、按需计费的预留资源池。
- 按需计费的弹性资源。
- 按需计费的存储资源。
计费场景
用户A在AI DataLake购买了20vCPU的预留资源池。
- 预留资源池单价0.3元/vCPU/小时，在资源购买后开始计费，如不再使用需删除资源，否则资源持续计费。
本例中因作业任务时间不确定，资源购买后长期占用未释放。即本案例中预留资源持续占用30天×24小时。
预估购买预留资源池费用为：20vCPU×0.3元/vCPU/小时×30天×24小时=4320元
- 弹性资源单价0.3元/vCPU/小时
配置端点A和B，信息如下：
| 端点 | 绑定资源池 | 资源使用模式 |
|---|---|---|
| 端点A | NA | 按需弹性模式 |
| 端点B | 资源池1 | 混合模式 |
用户A按时序执行以下作业：
假设每个T时段为4个小时
| 端点 | 作业 | 所需资源 | 运行时段 | 持续时间 |
|---|---|---|---|---|
| 端点A | Job1 | 10vCPU | T1-T3 | 8小时 |
| 端点B | Job2 | 10vCPU | T1-T4 | 12小时 |
| 端点B | Job3 | 20vCPU | T2-T4 | 8小时 |
| 端点B | Job4 | 20vCPU | T2-T4 | 8小时 |
作业提交时间轴与资源调配
此案例中的单价仅为示例，用于展示计算方法，且计算出的费用为估算值。单价的变动和实际场景中计算出来的费用可能会有偏差。请以华为云官网发布的数据为准。
| 作业 | 所需资源 | 运行时段 | 持续时间 | 调度逻辑 | 计费类型 | 费用计算 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Job1 | 10vCPU | T1-T3 | 8小时 | 使用弹性资源 | 按需计费 | 费用=10vCPU×0.3元/vCPU/小时×8小时=24元 |
| Job2 | 10vCPU | T1-T4 | 12小时 | 预留资源 | 预付费 | 预留资源池费用：4320元 |
| Job3 | 20vCPU | T2-T4 | 8小时 | 使用弹性资源 | 按需计费 | 费用=20vCPU×0.3元/vCPU/小时×8小时=48元 |
| Job4 | 20vCPU | T2-T4 | 8小时 | 使用弹性资源 | 按需计费 | 费用=20vCPU×0.3元/vCPU/小时×8小时=48元 |
| 合计 | 弹性资源池的按需费用+预留资源的费用=（120元/天×30天）+4320=7920元 | |||||
提高资源利用率
此案例中的单价仅为示例，用于展示计算方法，且计算出的费用为估算值。单价的变动和实际场景中计算出来的费用可能会有偏差。请以华为云官网发布的数据为准。
当前场景下，4个任务中仅Job2使用了预留资源池，其他三个作业均调度了按需计费的弹性资源。
为了提高资源利用率，可以采取扩大预留资源池规格（20vCPU > 30vCPU）和优化资源调度的方式优化成本。
方案：扩大预留资源池规格（20vCPU > 30vCPU），并调整作业执行时间，将Job4延迟到T4之后，避免与Job3抢占资源。
预估购买预留资源池费用：30vCPU×0.3元/vCPU/小时×30天×24小时=6480元
扩容后同样执行该场景的作业结果如下：
| 作业 | 所需资源 | 运行时段 | 持续时间 | 调度逻辑 | 计费类型 | 费用计算 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Job1 | 10vCPU | T1-T3 | 8小时 | 使用弹性资源 | 按需计费 | 费用=10vCPU×0.3元/vCPU/小时×8小时=24元 |
| Job2 | 10vCPU | T1-T4 | 12小时 | 预留资源 | 预付费 | 预留资源池费用：6480元 |
| Job3 | 20vCPU | T2-T4 | 8小时 | 预留资源 | 预付费 | 预留资源池费用：6480元 |
| Job4 | 20vCPU | T4-T6 | 8小时 | 预留资源 | 预付费 | 预留资源池费用：6480元 |
| 合计 | 弹性资源池的按需费用+预留资源的费用=（24元/天x30天）+6480=7200元 | |||||
