소비 기반 비용 예측

단일 함수 실행의 비용 실행은 GB-초 단위로 측정됩니다. 실행 비용은 메모리 사용량과 실행 시간을 결합하여 계산됩니다. 더 오래 실행되는 함수는 더 많은 메모리를 사용하는 함수와 같이 더 많은 비용을 사용합니다.

함수에서 사용되는 메모리 양이 일정하게 유지되는 경우를 고려합니다. 이 경우 비용은 간단한 곱셈으로 계산됩니다. 예를 들어 함수가 3초 동안 0.5GB를 사용한다고 가정합니다. 실행 비용은 0.5GB * 3s = 1.5 GB-seconds입니다.

시간이 지남에 따라 메모리 사용량이 변경되기 때문에 계산은 기본적으로 시간에 따른 메모리 사용량의 정수 형식입니다. 시스템은 일정한 간격으로 프로세스의 메모리 사용량(자식 프로세스와 함께)을 샘플링하여 이 계산을 수행합니다. 가격 책정 페이지에 설명된 대로 메모리 사용량은 가장 가까운 128-MB 버킷으로 반올림됩니다. 프로세스에서 160MB를 사용하는 경우 256MB에 대해 요금이 청구됩니다. 계산은 동일한 프로세스에서 여러 함수가 동시에 실행되는 동시성을 고려합니다.

HTTP 트리거 함수의 경우 함수 코드가 실행되기 전에 오류가 발생하는 경우 실행에 대한 요금이 청구되지 않습니다. 즉, API 키 유효성 검사 또는 App Service 인증/권한 부여 기능으로 인해 플랫폼의 401 응답이 실행 비용에서 계산되지 않습니다. 마찬가지로 5xx 상태 코드 응답은 함수가 요청을 처리하기 전에 플랫폼에서 발생할 때 계산되지 않습니다. 함수 코드가 실행되기 시작한 후에도 플랫폼에서 생성된 5xx 응답은 함수 코드에서 오류가 발생하지 않더라도 여전히 실행으로 계산됩니다.

Flex 사용량 플랜에서 앱을 실행할 때 비용이 결정되는 두 가지 모드가 있습니다. 각 모드는 인스턴스별로 결정됩니다.

이 다이어그램은 이 계획에서 주문형 비용을 결정하는 방법을 나타냅니다.

실행 시간 외에도 하나 이상의 상시 준비 인스턴스를 사용하는 경우 유지 관리하는 상시 준비 인스턴스 수에 대해 더 낮은 기준 요금이 청구됩니다. 항상 준비된 인스턴스의 실행 시간은 주문형 실행이 있는 인스턴스의 실행 시간보다 저렴할 수 있습니다.

이 섹션의 예제에서는 미국 동부에서 종량제에 대한 이 테이블의 예제 가격을 고려합니다.

다음과 같은 기본 팩트를 포함하는 HTTP 트리거로만 구성된 함수 앱을 고려합니다.

• HTTP 트리거는 초당 40개의 상수 요청을 처리합니다.
• HTTP 트리거는 10개의 동시 요청을 처리합니다.
• 인스턴스 메모리 크기 설정이 2048 MB 입니다.
• 구성된 항시 준비된 인스턴스가 없습니다. 즉, 앱이 0으로 확장할 수 있습니다.

이와 같은 상황에서 가격 책정은 코드 실행 중에 수행되는 작업의 종류에 따라 달라집니다. 다음 두 가지 워크로드 시나리오를 살펴보겠습니다.

• CPU 바인딩 워크로드: CPU 바인딩된 워크로드에서는 동일한 인스턴스에서 여러 요청을 병렬로 처리하는 이점이 없습니다. 즉, 각 요청을 자체 인스턴스에 배포하는 것이 더 낫기 때문에 경합 없이 요청이 가능한 한 빨리 완료됩니다. 이 시나리오에서는 낮은 HTTP 트리거 동시성의 1(을)를 설정해야 합니다. 동시 요청이 10개인 경우 앱은 약 10개의 인스턴스의 안정적인 상태로 확장되며, 각 인스턴스는 한 번에 하나의 요청을 지속적으로 처리합니다.

  각 인스턴스의 크기는 최대 2GB이므로 단일 연속 활성 인스턴스에 대한 사용량은 2 GB * 3600 s = 7200 GB-s, 즉 인스턴스당 시간당 $0.1152 USD(으)로 가정된 주문형 실행 속도(무료 부여가 적용되지 않음)입니다. CPU 바인딩된 앱은 10개의 인스턴스로 크기가 조정되므로 실행 시간의 총 시간당 속도는 $1.152 USD입니다.

  마찬가지로 초당 40개 요청의 주문형 실행당 요금(무료 부여 없음)은 시간당 40 * 3600 = 144,000 또는 1억 4,400만 개의 실행과 같습니다. 그러면 시간당 $0.0288, 총(무료) 시간당 실행 비용이 0.144 * $0.20입니다.

  이 시나리오에서는 10개 인스턴스에서 주문형으로 실행하는 총 시간당 비용이 $1.152 + $0.0288 = $1.1808 USD입니다.

• IO 바인딩 워크로드: IO 바인딩된 워크로드에서 대부분의 애플리케이션 시간은 들어오는 요청을 기다리는 데 소요되며, 이는 네트워크 처리량 또는 기타 업스트림 요인에 의해 제한될 수 있습니다. 제한된 입력으로 인해 코드는 부정적인 영향 없이 여러 작업을 동시에 처리할 수 있습니다. 이 시나리오에서는 동일한 인스턴스에서 10개의 동시 요청을 모두 처리할 수 있다고 가정합니다.

  사용 요금은 각 활성 인스턴스의 메모리를 기반으로 하므로 소비 요금 계산은 단순히 2 GB * 3600 s = 7200 GB-s입니다. 즉, 단일 인스턴스에 대해 시간당 $0.1152 USD(으)로 가정된 주문형 실행 속도(무료 부여 제외)입니다.

  CPU 바인딩 시나리오와 마찬가지로 초당 40개 요청의 주문형 실행당 요금(무료 권한 부여 없음)은 시간당 40 * 3600 = 144,000 또는 1억 4,400만 개의 실행과 같습니다. 이렇게 하면 시간당 $0.0288, 총 시간당 실행 비용 0.144 * $0.20(이)가 부여됩니다.

  이 시나리오에서는 단일 인스턴스에서 주문형 실행의 시간당 총 비용이 $0.1152 + $0.0288 = $0.144 USD입니다.

Azure Monitor 메트릭 탐색기를 사용하여 사용 플랜 함수 앱에 대한 비용 관련 데이터를 그래픽 형식으로 볼 수 있습니다.

1. Azure Portal에서 함수 앱으로 이동합니다.

2. 왼쪽 패널에서 모니터링까지 아래로 스크롤하여 메트릭을 선택합니다.

3. 메트릭에서 함수 실행 수 및 집계에 대한 합계를 선택합니다. 이렇게 하면 선택한 기간 동안의 실행 수 합계가 차트에 추가됩니다.

   

4. 메트릭 추가를 선택하고 2-4단계를 반복하여 차트에 함수 실행 단위를 추가합니다.

결과 차트에는 선택한 시간 범위의 두 실행 메트릭의 합계가 모두 포함됩니다(이 경우 2시간).

실행 단위 수가 실행 수보다 훨씬 크므로 차트에는 실행 단위만 표시됩니다.

이 차트에서는 2시간 동안 사용된 총 11억1000만 Function Execution Units(MB-밀리초)를 표시합니다. GB-초로 변환하려면 1024000으로 나눕니다. 이 예제에서 함수 앱은 1110000000 / 1024000 = 1083.98 GB-초를 사용했습니다. 실행 시간에 대한 체험판 부여를 이미 사용하고 있다고 가정하고, 이 값을 사용하여 두 시간에 대한 비용을 제공하는 Functions 가격 책정 페이지에서 실행 시간의 현재 가격을 곱합니다.

Azure CLI에는 메트릭을 검색하는 명령이 있습니다. CLI는 로컬 명령 환경에서 사용하거나 Azure Cloud Shell을 사용하여 포털에서 직접 사용할 수 있습니다. 예를 들어 다음 Az Monitor 메트릭 목록 명령은 이전에 사용된 것과 동일한 기간에 대한 시간별 데이터를 반환합니다.

<AZURE_SUBSCRIPTON_ID>을 명령을 실행하는 Azure 구독 ID로 바꾸어야 합니다.

az monitor metrics list --resource /subscriptions/<AZURE_SUBSCRIPTION_ID>/resourceGroups/metrics-testing-consumption/providers/Microsoft.Web/sites/metrics-testing-consumption --metric FunctionExecutionUnits,FunctionExecutionCount --aggregation Total --interval PT1H --start-time 2019-09-11T21:46:00Z --end-time 2019-09-11T23:18:00Z

이 명령은 다음 예제와 같은 JSON 페이로드를 반환합니다.

{
  "cost": 0.0,
  "interval": "1:00:00",
  "namespace": "Microsoft.Web/sites",
  "resourceregion": "centralus",
  "timespan": "2019-09-11T21:46:00Z/2019-09-11T23:18:00Z",
  "value": [
    {
      "id": "/subscriptions/XXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXX/resourceGroups/metrics-testing-consumption/providers/Microsoft.Web/sites/metrics-testing-consumption/providers/Microsoft.Insights/metrics/FunctionExecutionUnits",
      "name": {
        "localizedValue": "Function Execution Units",
        "value": "FunctionExecutionUnits"
      },
      "resourceGroup": "metrics-testing-consumption",
      "timeseries": [
        {
          "data": [
            {
              "average": null,
              "count": null,
              "maximum": null,
              "minimum": null,
              "timeStamp": "2019-09-11T21:46:00+00:00",
              "total": 793294592.0
            },
            {
              "average": null,
              "count": null,
              "maximum": null,
              "minimum": null,
              "timeStamp": "2019-09-11T22:46:00+00:00",
              "total": 316576256.0
            }
          ],
          "metadatavalues": []
        }
      ],
      "type": "Microsoft.Insights/metrics",
      "unit": "Count"
    },
    {
      "id": "/subscriptions/XXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXX/resourceGroups/metrics-testing-consumption/providers/Microsoft.Web/sites/metrics-testing-consumption/providers/Microsoft.Insights/metrics/FunctionExecutionCount",
      "name": {
        "localizedValue": "Function Execution Count",
        "value": "FunctionExecutionCount"
      },
      "resourceGroup": "metrics-testing-consumption",
      "timeseries": [
        {
          "data": [
            {
              "average": null,
              "count": null,
              "maximum": null,
              "minimum": null,
              "timeStamp": "2019-09-11T21:46:00+00:00",
              "total": 33538.0
            },
            {
              "average": null,
              "count": null,
              "maximum": null,
              "minimum": null,
              "timeStamp": "2019-09-11T22:46:00+00:00",
              "total": 13040.0
            }
          ],
          "metadatavalues": []
        }
      ],
      "type": "Microsoft.Insights/metrics",
      "unit": "Count"
    }
  ]
}

이 특정 응답은 2019-09-11T21:46에서 2019-09-11T23:18로 앱이 11억 1000만 MB-밀리초(1083.98GB-초)를 사용하는 것을 보여 줍니다.

Azure PowerShell에는 메트릭을 검색하는 명령이 있습니다. Azure PowerShell은 로컬 명령 환경에서 사용하거나 Azure Cloud Shell을 사용하여 포털에서 직접 사용할 수 있습니다. 예를 들어 다음 Get-AzMetric 명령은 이전에 사용된 것과 동일한 기간에 대한 시간별 데이터를 반환합니다.

<AZURE_SUBSCRIPTON_ID>을 명령을 실행하는 Azure 구독 ID로 바꾸어야 합니다.

Get-AzMetric -ResourceId /subscriptions/<AZURE_SUBSCRIPTION_ID>/resourceGroups/metrics-testing-consumption/providers/Microsoft.Web/sites/metrics-testing-consumption -MetricName  FunctionExecutionUnits,FunctionExecutionCount -AggregationType Total -TimeGrain 01:00:00 -StartTime 2019-09-11T21:46:00Z -EndTime 2019-09-11T23:18:00Z

이 명령은 다음 예제와 같은 출력을 반환합니다.

Id         : /subscriptions/<AZURE_SUBSCRIPTION_ID>/resourceGroups/metrics-testing-consumption/providers/Microsoft.Web/sites/metrics-testing-consumption/providers/Microsoft.Insights/metrics/FunctionExecutionUnits
Name       : 
                LocalizedValue : Function Execution Units
                Value          : FunctionExecutionUnits
             
Type       : Microsoft.Insights/metrics
Unit       : Count
Data       : {Microsoft.Azure.Commands.Insights.OutputClasses.PSMetricValue, 
             Microsoft.Azure.Commands.Insights.OutputClasses.PSMetricValue, 
             Microsoft.Azure.Commands.Insights.OutputClasses.PSMetricValue, 
             Microsoft.Azure.Commands.Insights.OutputClasses.PSMetricValue…}
Timeseries : {Microsoft.Azure.Management.Monitor.Models.TimeSeriesElement}

Id         : /subscriptions/<AZURE_SUBSCRIPTION_ID>/resourceGroups/metrics-testing-consumption/providers/Microsoft.Web/sites/metrics-testing-consumption/providers/Microsoft.Insights/metrics/FunctionExecutionCount
Name       : 
                LocalizedValue : Function Execution Count
                Value          : FunctionExecutionCount
             
Type       : Microsoft.Insights/metrics
Unit       : Count
Data       : {Microsoft.Azure.Commands.Insights.OutputClasses.PSMetricValue, 
             Microsoft.Azure.Commands.Insights.OutputClasses.PSMetricValue, 
             Microsoft.Azure.Commands.Insights.OutputClasses.PSMetricValue, 
             Microsoft.Azure.Commands.Insights.OutputClasses.PSMetricValue…}
Timeseries : {Microsoft.Azure.Management.Monitor.Models.TimeSeriesElement}

Data 속성에는 실제 메트릭 값이 포함됩니다.