OpenFlow BYOC 비용 및 확장 고려 사항

OpenFlow BYOC 비용 및 확장 고려 사항

Snowflake OpenFlow BYOC(Bring Your Own Cloud)는 인프라, 컴퓨팅, 데이터 수집 등 여러 영역에서 비용 고려 사항이 있어요. OpenFlow를 확장하려면 이런 비용을 이해해야 해요. 다음 섹션들에서는 OpenFlow BYOC 비용을 전반적으로 설명하고, OpenFlow BYOC 런타임을 확장할 때의 여러 예시와 관련 비용을 제공해요.

출처: Snowflake 문서 — OpenFlow BYOC 비용 및 확장 고려 사항

본문

OpenFlow BYOC 비용 (Openflow BYOC costs)

OpenFlow를 사용할 때 다음 유형의 비용이 발생할 수 있어요.

비용 범주 설명
OpenFlow (Snowflake 청구서에는 Openflow Compute BYOC로 표시) "your bring your own cloud (BYOC)" 환경 내에서 커넥터 런타임이 사용하는 가상 CPU 코어(vCPU) 수에 기반한 비용이에요. 활성 런타임에 대해서만 청구돼요. OpenFlow 관리 프로세스에 사용되는 컴퓨팅은 이 특정 요금에서 제외돼요. 크레딧은 초 단위로 청구되며 최소 60초예요. vCPU 사용과 확장의 영향에 대한 예시는 OpenFlow BYOC 확장을 참고하세요. vCPU당 시간당 요율에 대한 정보는 Snowflake Service Consumption Table의 Table 1(g)를 참고하세요. 추가로 Account Usage 스키마의 METERING_DAILY_HISTORY와 METERING_HISTORY 뷰에서 SERVICE_TYPE=OPENFLOW_COMPUTE_BYOC에 대한 쿼리로 OpenFlow 컴퓨팅 비용에 대한 추가 세부 정보를 얻을 수 있어요. Snowflake에서 컴퓨팅 비용을 탐색하는 방법은 Exploring compute cost를 참고하세요.
인프라 (Infrastructure) (BYOC 구성에만 해당) BYOC 배포에서는 OpenFlow를 실행하기 위해 귀하의 환경에 프로비저닝된 기본 인프라에 대해 클라우드 제공자(예: AWS)에 직접 비용을 지불해요. 여기에는 주로 컴퓨팅(커넥터를 실행하기 위해 프로비저닝한 런타임과 런타임 관리용), 네트워킹, 스토리지 비용이 포함되며 CSP 청구서에 표시돼요. EC2 컴퓨팅 요구 사항은 아래 이미지에 나와 있어요. BYOC 배포에서 AWS 리소스 태그로 비용을 모니터링하는 방법은 BYOC deployment customization and tagging behavior를 참고하세요.
수집 (Ingestion) Snowpipe 또는 Snowpipe Streaming 같은 서비스를 사용해 데이터를 Snowflake에 로드하는 비용으로, 데이터 양에 기반해요. Snowflake 청구서의 각 수집 서비스 라인 항목 아래 표시돼요. 일부 커넥터는 표준 Snowflake 웨어하우스를 요구해 추가 웨어하우스 비용이 발생할 수 있어요. 예를 들어 데이터베이스 CDC 커넥터는 초기 스냅샷과 증분 CDC(Change Data Capture) 모두에 Snowflake 웨어하우스가 필요해요. 컴퓨팅 비용을 관리하려면 MERGE 연산을 예약할 수 있어요.
텔레메트리 데이터 수집 (Telemetry Data Ingest) OpenFlow 배포로 로그와 메트릭을 보내고, Snowflake 내의 이벤트 테이블로 런타임 로그를 보내는 데 표준 Snowflake 요금이 부과돼요. 텔레메트리 데이터 GB당 크레딧 요율은 Snowflake Service Consumption Table의 Table 5에서 확인할 수 있어요.

OpenFlow BYOC 확장 (Openflow BYOC scaling)

비용을 효과적으로 관리하려면 선택하는 런타임과 확장 동작이 중요해요. OpenFlow는 각각 다른 확장 특성을 가진 여러 런타임 유형을 지원해요.

런타임 유형과 관련 비용 (Runtime types and the associated costs)

다음 표는 다양한 런타임의 확장 동작과 관련 비용을 보여줘요.

런타임 활동 Snowflake 비용 클라우드 비용
런타임 없음 없음 비용 없음 Dataplane의 컴퓨팅과 스토리지
1 small 런타임 (1 vCPU) (최소 1 최대 2) 1시간 동안 활성. 런타임은 2로 확장되지 않음 1 런타임 × 1 노드 × 1 vCPU × 1시간 = 1, 합계 = 1 vCPU-시간 Dataplane의 컴퓨팅과 스토리지
2 small 런타임 (1 vCPU) (최소/최대=2), 1 large 런타임 (8 vCPU) (최소/최대=10) Small: 2개 노드 1시간 활성. Large: 10개 노드 1시간 활성 2 런타임 × 2 노드 × 1 vCPU × 1시간 = 4 vCPU, 1 런타임 × 10 노드 × 8 vCPU × 1시간 = 80 vCPU, 합계 = 84 vCPU-시간 Dataplane의 컴퓨팅과 스토리지
1 medium (4 vCPU) (최소=1 최대=2) 처음 20분 동안 1개 노드 실행. 시간의 나머지 40분 동안 2개 노드로 확장. 총 1시간 20분 = 1/3시간: 1 런타임 × 1 노드 × 4 vCPU × 1/3시간 = 4/3, 1 런타임 × 2 노드 × 4 vCPU × 2/3시간 = 16/3, 합계 = 6 2/3 vCPU-시간 Dataplane의 컴퓨팅과 스토리지
1 medium (4 vCPU) (최소/최대=2) 처음 30분 동안 2개 노드 실행. 처음 30분 후 중단(suspend) 30분 = 1/2시간: 1 런타임 × 2 노드 × 4 vCPU × 1/2시간 = 4, 합계 = 4 vCPU-시간 Dataplane의 컴퓨팅과 스토리지

런타임을 EC2 인스턴스 유형에 매핑 (Mapping runtimes to EC2 instance types)

런타임 유형(티셔츠 크기)을 선택하면 런타임 파드는 다음 표에 설명된 리소스를 가진 관련 EC2 노드 그룹 {key}-sm-group, {key}-md-group, {key}-lg-group에 스케줄링돼요.

런타임 유형 vCPU 사용 가능한 메모리 (GB) EC2 인스턴스 유형 EC2 노드 그룹 EC2 노드 - CPU EC2 노드 - 메모리 (GB)
Small 1 2 m7i.xlarge {key}-sm-group 4 16
Medium 4 10 m7i.4xlarge {key}-md-group 16 64
Large 8 20 m7i.8xlarge {key}-lg-group 32 128

선택한 런타임 유형은 매초 소비되는 코어(vCPU) 수에 영향을 줘요. OpenFlow는 추가 파드를 스케줄링해야 할 때 CPU 소비에 기반해 기본 EC2 노드 그룹을 확장하며, 런타임 생성 시 설정한 최대 노드 설정까지 확장돼요.

EKS 노드 그룹은 최소 0개 노드, 최대 50개 노드로 구성돼요. 원하는 크기는 런타임이 요구하는 CPU와 메모리에 따라 동적으로 조정돼요.

고객은 런타임을 호스팅하는 기본 노드에 대해 클라우드 서비스 제공자에게 비용을 지불해요. 기본 EC2 인스턴스는 해당 크기의 첫 런타임이 스케줄링될 때 생성돼요.

OpenFlow BYOC 런타임 소비 계산 예시 (Examples for calculating Openflow BYOC runtime consumption)

사용자가 OpenFlow에서 BYOC 배포를 요청한 뒤 OpenFlow 에이전트와 배포를 설치한 경우

  • 사용자가 런타임을 만들지 않음 — 0 vCPU가 할당되므로 OpenFlow 소프트웨어 비용이 없어요.
  • 사용자는 프로비저닝된 OpenFlow BYOC 배포의 컴퓨팅과 스토리지에 대해 클라우드 서비스 제공자에게 비용을 지불해요.
  • 총 OpenFlow 소비 = 0 vCPU-시간

사용자가 Min Nodes=1, Max Nodes=2인 small 런타임 하나를 만들고, 런타임이 1시간 동안 1개 노드로 유지되는 경우

  • 1 small 런타임 = 1 vCPU
  • 총 OpenFlow 소비 = 1 vCPU-시간

사용자가 각각 최소/최대 2개 노드인 small 런타임 2개와 최소/최대 10개 노드인 large 런타임 1개를 만들어 1시간 동안 활성화한 경우

  • 2개 노드의 small 런타임 2개 = 2 런타임 × 2 노드 × 1 vCPU = 4 vCPU
  • 10개 노드의 large 런타임 1개 = 1 런타임 × 10 노드 × 8 vCPU = 80 vCPU
  • 총 OpenFlow 소비 = (4 vCPU + 80 vCPU) × 1시간 = 84 vCPU-시간

사용자가 1개 노드의 medium 런타임 1개를 만들고, 20분 후 2개 노드로 확장되어 나머지 시간 동안 2개 노드로 유지되는 경우

  • 1 medium 런타임 = 4 vCPU
  • 20분 = 1/3시간, 40분 = 2/3시간
  • (1 노드 × 4 vCPU × 1/3시간) + (2 노드 × 4 vCPU × 2/3시간)
  • 4/3 vCPU-시간 + 16/3 vCPU-시간
  • 총 OpenFlow 소비 = 20/3 vCPU-시간, 즉 약 6.67 vCPU-시간

사용자가 2개 노드의 medium 런타임 1개를 만들고 30분 후 중단한 경우

  • 1 medium 런타임 = 4 vCPU
  • 30분 = 1/2시간
  • 총 OpenFlow 소비 = (2 노드 × 4 vCPU × 1/2시간) = 4 vCPU-시간

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