Förståelse för abonnemangets värdemätare
Värdemätare bestämmer prissättning och fakturering för Qlik Cloud-abonnemang genom att mäta resursanvändningen. Kapacitetsbaserade prenumerationer använder främst datavolym, men de specifika värdemätarna beror på din prenumerationstyp.
Mätare för prenumerationsvärde efter prenumerationstyp
Följande tabell visar primära värdemätare för respektive prenumerationstyp:
| Prenumerationsalternativ | Värdemätare |
|---|---|
| Qlik Cloud Analytics-startare | Användare |
| Qlik Cloud-analys standard | Data för analys |
| Qlik Cloud-analys premium | Data för analys |
| Qlik Cloud Enterprise | Data för analys, Flyttade data |
| Qlik Talend Cloud Starter | Flyttade data |
| Qlik Talend Cloud Standard | Flyttad data, Open Lakehouse-beräkning |
| Qlik Talend Cloud Premium | Flyttade data, datatransformeringar från tredje part ($/GB), jobbutförande, jobbvaraktighet, Open Lakehouse-beräkning |
| Qlik Talend Cloud Enterprise |
Flyttade data, datatransformeringar från tredje part ($/GB), jobbutförande, jobbvaraktighet, Open Lakehouse-beräkning |
| Qlik Anonymous Access | Anonymous Capacity, Anonymous Concurrent Sessions |
Övervakning av resursanvändning
Administratörer kan mäta användning av Data för analys, Flyttade data och andra resurser i aktivitetscentret för Administration och App för rapportering av datakapacitet.
Ägaren av servicekontot (SAO) kan övervaka förbrukningen och visa prenumerationsinformation i My Qlik.
Mer information finns här:
Mer information vad som ingår i de olika licenserna finns i produktbeskrivningen för Qlik Cloud®-prenumerationer.
Data för analys
Qlik Cloud Analytics mäts på Data for Analysis-volym. Denna värdemätare räknar den totala volymen data som lästs in och analyserats i Qlik Cloud. Din högsta månadsanvändning jämförs med den kapacitet du har köpt. Om du överskrider din kapacitet kan det leda till överförbrukning.
För detaljerad information om vilka data som ingår, hur användningen beräknas och bästa praxis för att hantera dina data, se Data för analys.
Flyttade data
Mätvärdet för Flyttade data är summan av alla data som flyttas till ett mål. Du kan flytta data till vilken typ av mål som helst. Vilken typ av källor du kan flytta data från beror på din prenumeration. Det finns ingen begränsning av antalet mål eller källor.
Hur flyttade data beräknas
Flyttade data mäts från början av månaden. De räknas när de kommer till målet. Detta innebär att samma data som replikeras till två olika mål räknas två gånger. Den första fullständiga laddningen av nya tabeller eller filer är gratis och räknas inte.
Mängden Flyttade data beräknas som antal rader i datauppsättningen multiplicerat med den uppskattade radstorleken. Den uppskattade radstorleken beräknas som den totala storleken på alla kolumner i en rad, baserat på datatypen för varje kolumn. Mer information om hur den interna representationen av datatyperna motsvarar ditt målschema finns i Koppling till molndataplattformar i dina dataprojekt, i delavsnittet Datatyper i ämnet för din molndataplattform.
Det antal rader som används vid beräkningen av mängden Flyttade data kan skilja sig något från det förväntade värdet. Dessa små skillnader är förväntade och orsakas av tekniska artefakter som inte kan kontrolleras av Qlik.
När en stor tabell laddas kan databasen till exempel skicka samma rad två gånger (fantomläsningar) eller räkna en rad både som en ominläsning och som en ändringsrad. Skillnader kan också uppstå i ändringsantal när en ändring orsakar en utlösarexekvering som gör ytterligare oväntade ändringar, och ändringsantalen läses från en transaktionslogg eller en ändringskälla.
Beräkningen av Flyttade data grundar sig på mellanlagringsdatauppsättningen som den visas i Qlik Cloud. Ändringar i denna datauppsättning kommer att beaktas, t.ex. om nya kolumner läggs till. Om du försöker återskapa volymberäkningarna av Flyttade data, se till att du använder rätt datatyper så som de visas i Qlik Cloud och inte i källan, eftersom detta påverkar kolumnstorleken i beräkningen. Om du till exempel använder varchar(20) i stället för varchar(10) fördubblas kolumnens bidrag till den uppskattade radstorleken.
Datatyper och storlekar som används i beräkningen
I följande tabell anges storleken på varje datatyp. Funktionen min() som används för bytes, string och wstring returnerar det minsta av de två värdena, antingen length/2 eller 200.
| Datatyp | Storlek (i byte) |
|---|---|
| Ospecificerat | 1 |
| BOOLEAN | 1 |
| BYTES(length) | min(length/2, 200) |
| DATE | 4 |
| TIME | 4 |
| DATETIME | 8 |
| INT1 | 1 |
| INT2 | 2 |
| INT4 | 4 |
| INT8 | 8 |
| REAL4 | 2 |
| REAL8 | 4 |
| UINT1 | 1 |
| UINT2 | 2 |
| UINT4 | 4 |
| UINT8 | 8 |
| NUMERIC | 2 |
| STRING(length) | min(length/2, 200) |
| WSTRING(length) | min(length/2, 200) |
| BLOB | 200 |
| CLOB | 200 |
| NCLOB | 200 |
| JSON | 200 |
Exempel: Beräkna mängden Flyttade data
I det här exemplet har vi en datauppsättning för produktkategorier. Datauppsättningen har 100 rader och följande kolumner:
| Kolumnnamn | Datatyp |
|---|---|
| CategoryID | INT4 |
| CategoryName | WSTRING(15) |
| Beskrivning | NCLOB |
| Bild | BLOB |
Det finns en fast storlek för varje datatyp:
| Datatyp | Storlek (i byte) |
|---|---|
| INT4 | 4 |
| WSTRING(15) | min(15/2, 200) = 7,5 |
| NCLOB | 200 |
| BLOB | 200 |
Vi kan nu beräkna den uppskattade radstorleken som summan av kolumnstorlekarna: 4 + 7,5 + 200 + 200 = 411,5 bytes. Multiplicerat med 100 rader ger detta en total datavolym på 41 150 bytes.
Omvandling av tredjepartsdata
Dessa mätvärden gäller alal datauppsättningar som har registrerats med datauppgiften för registrerade data. Tredjepartstransformeringar mäts i $/GB från början av månaden.
GB för tredje parts datatransformeringar beräknas med samma logik som flyttade data: antal rader i datauppsättningen multiplicerat med uppskattad radstorlek. Se Flyttade data för mer information om hur du uppskattar storleken på arken finns på.
När data bearbetas med uppgiften registrerade data räknas fullständig eller ursprunglig laddningsbearbetning mot kapaciteten. Påföljande körningar detekterar ändrade rader och räknar enbart ändrade rader mot kapaciteten.
Open Lakehouse-beräkning
Open Lakehouse-beräkning är ett användningsmått som mäts i kärntimmar. Det gäller för strömningarbetsbelastningar som körs på strömningaktiverade Qlik Open Lakehouse kluster.
Strömningarbetsbelastningar stöds av dessa uppgiftstyper:
-
Mellanlagring för strömmande data
-
Transformering av dataströmmar
Strömmade betsbelastningar kan endast köras på strömningaktiverade kluster. För mer information, se Hantera datasjöhuskluster.
Hur kärntimmar beräknas
Open Lakehouse-beräkning visar det totala antalet kärntimmar som används för strömmade arbetsbelastningar på Qlik Open Lakehouse-kluster under faktureringsmånaden.
Kärntimmar räknas endast medan en strömningsuppgift (eller en associerad underhållsuppgift) körs på klustret. Om klustret körs men inga strömningsuppgifter körs, räknas inga kärntimmar.
Kluster med fler CPU-kärnor förbrukar kärntimmar snabbare. Exempel:
-
Ett 8-kärnigt system som körs i 1 timme använder 8 kärntimmar.
-
Ett 16-kärnigt system som körs i 1 timme använder 16 kärntimmar.
Exempel: Beräkna kärntimmar
Ett strömningsaktiverat sjöhuskluster med två 8-kärniga instanser, som körs 24 timmar om dygnet i 31 dagar (ingen autoskalning), använder:
2 × 8 × 24 × 31 = 11 904 kärntimmar
Progressiv konverteringsskala för stora arbetsbelastningar
För storskaliga arbetsbelastningar tillämpas följande konverteringsskala på Open Lakehouse-beräkning:
-
0–48 000 kärntimmar: 100 % av timmarna räknas.
-
48 001–186 000 kärntimmar: 50 % av timmarna räknas.
-
Mer än 186 000 kärntimmar: 10 % av timmarna räknas.
Jobbutförande och jobbvaraktighet
Jobbutförande och jobbvaraktighet är de viktigaste mätvärdena för Talend Data Fabric-funktioner som ingår i Qlik Talend Cloud-prenumerationer.
Hur jobbutförande räknas
Jobbutföranden är det totala antalet jobbkörningar som utförts och avslutats under en viss månad. Ett jobb identifieras som ett distinkt artefakt-ID som rapporteras i Talend Management Console. Jobb som alltid är aktiva räknas en gång per månad som jobbet körs.
Hur jobbvaraktighet beräknas
Med jobbvaraktighet avses den totala varaktigheten i minuter, mätt från det att ett jobb startar till dess att det avslutas. För batchjobb redovisas varaktigheten i den månad då jobbet avslutades. För jobb som alltid är aktiva mäts varaktigheten från startkörningstiden för varje månad som jobbet körs.
Den faktiska varaktigheten omvandlas till ett debiterbart mått med hjälp av en progressiv omvandlingsskala:
- 0–24 000 timmar: 5 % av timmarna räknas.
- Över 24 000 timmar: 1 % av timmarna räknas.
Anonymous Capacity
Anonymous Capacity är endast relevant för Qlik Anonymous Access-prenumerationer. Denna värdemätare avser den totala RAM-användningen som alla appar som är inlästa i minnet kan använda vid en viss tidpunkt. Detta inkluderar klientorganisationens användarsessioner (sessioner som öppnas av användare och administratörer i klientorganisationen) och anonyma användarsessioner (sessioner som öppnas av användare som inte är inloggade i Qlik Cloud-klientorganisationen).
Anonymous Capacity för en klientorganisation definieras av det inköpta antal som köpts inom prenumerationen.
Anonymous Concurrent Sessions
Anonymous Concurrent Sessions är endast relevant för Qlik Anonymous Access-prenumerationer. Denna värdemätare definierar det maximala antalet appsessioner som kan köras samtidigt av anonyma användare (användare som inte är inloggade på Qlik Cloud-klientorganisationen).
Anonymous Concurrent Sessions för en klientorganisation definieras av det inköpta antal som köpts inom prenumerationen. Du kan köpa upp till 1000 sessioner. Mer information finns i Specifikationer och kapacitetsbegränsningar för Qlik Anonymous Access.