# 理解訂閱值量表

值量表衡量資源使用情況，藉此判定 Qlik Cloud 訂閱的定價和計費。基於容量的訂閱主要使用資料量，但具體的值量表取決於訂閱類型。

## 依訂閱類型劃分的訂閱值量表

下表顯示每個訂閱類型的主要值量表：

訂閱值量表

| 訂閱選項 | 值量表 |
| --- | --- |
| Qlik Cloud 分析 入門 | 使用者 |
| Qlik Cloud 分析標準版 | 用於分析的資料 |
| Qlik Cloud 分析進階版 | 用於分析的資料 |
| Qlik Cloud 企業 | 分析用資料，移動的資料 |
| Qlik Talend Cloud 啟動器 | 移動的資料 |
| Qlik Talend Cloud 標準版 | 移動的資料、Open Lakehouse 運算 |
| Qlik Talend Cloud 進階版 | 移動的資料、第三方資料轉換 ($/GB)、工作執行、工作持續時間、Open Lakehouse 運算 |
| Qlik Talend Cloud 企業版 | 移動的資料、第三方資料轉換 ($/GB)、工作執行、工作持續時間、Open Lakehouse 運算 |
| Qlik Anonymous Access | Anonymous Capacity、Anonymous Concurrent Sessions |

## 監控資源使用情況

管理員可以在 管理 活動中心和 資料容量報告應用程式 中追蹤分析用資料、移動的資料和其他資源的使用情況。

如需詳細資訊，請參閱：

* [監控資源取用](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/mc-monitor-consumption.htm)

* [監控基於容量的訂閱的詳細取用情況](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/usage-metrics-app.htm)

如需更多關於授權指標的資訊，請參閱 [Qlik Cloud® 訂閱](https://www.qlik.com/us/legal/product-terms)產品描述。

## 用於分析的資料

會針對分析量按照資料測量 Qlik Cloud 分析。此值量表計算載入到 Qlik Cloud 中並進行分析的資料總量。會針對您購買的容量比較您的每用峰值使用量。超出您的容量可能會產生超額情況。

如需包含哪些資料、如何計算使用量以及管理資料的最佳做法的詳細資訊，請參閱 [用於分析的資料](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/subscription-value-meters-data-for-analysis.htm)。

## 移動的資料

移動的資料指標是所有移動至目標之資料的總和。您可以將資料移至任何目標類型。您可以移動資料的來源類型取決於您的訂閱。對目標或來源的數量沒有限制。

### 如何計算移動的資料

移動的資料從該月月初起開始衡量。這在登陸於目標時計入。這表示，複寫到兩個不同目標的相同資料會計為兩次。新表格或檔案的初始完整載入是免費，不會計入。

移動的資料量計算為資料集中的列數乘以預估列大小。預估列大小根據每欄的資料類型計算為列中所有欄的總大小。如需關於資料類型的內部呈現如何對應至目標結構描述的詳細資訊，請參閱[連線至資料專案中的雲端資料平台](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/TargetConnections/data-project-connections.htm)並前往雲端資料平台主題中的資料類型區段。

資訊備註

用於移動的資料量計算的列計數可能會與預期的值稍微不同。這些小差異可以預期，原因是 Qlik 無法控制的技術成品。

例如，載入大表格時，資料庫可能會傳送相同的列兩次 (假體讀取) 或將列計為載入和變更列。變更造成觸發執行時，差異也可能會出現在變更計數，這會造成其他意外變更，並且從交易記錄或變更來源讀取變更計數。

移動的資料計算是根據登陸資料集，如 Qlik Cloud 中顯示。對此資料集的變更將會被納入考量，例如新增欄。若您嘗試複製移動的資料量計算，請確認您使用如 Qlik Cloud 中顯示的合適資料類型而非來源，因為這會影響計算中的欄大小。例如，使用 varchar(20) 而非 varchar(10) 會加倍欄對於預估列大小的占比。

### 計算中使用的資料類型和大小

下表列出每個資料類型的大小。用於位元組、字串和 wstring 的 min() 函數會傳回最小的兩個值，長度/2 或 200。

Qlik CloudQlik Cloud 資料類型的大小

| 資料類型 | 大小 (單位為位元組) |
| --- | --- |
| 未指定 | 1 |
| 布林值 | 1 |
| 位元組(長度) | 分(長度/2, 200) |
| 日期 | 4 |
| 時間 | 4 |
| 日期時間 | 8 |
| INT1 | 1 |
| INT2 | 2 |
| INT4 | 4 |
| INT8 | 8 |
| REAL4 | 2 |
| REAL8 | 4 |
| UINT1 | 1 |
| UINT2 | 2 |
| UINT4 | 4 |
| UINT8 | 8 |
| 數字 | 2 |
| 字串(長度) | 分(長度/2, 200) |
| WSTRING(長度) | 分(長度/2, 200) |
| BLOB | 200 |
| CLOB | 200 |
| NCLOB | 200 |
| JSON | 200 |

範例： 計算移動的資料量

在此範例中，我們有產品類別的資料集。該資料集有 100 列和下列欄：

| 欄位名稱 | 資料類型 |
| --- | --- |
| CategoryID | INT4 |
| CategoryName | WSTRING(15) |
| 描述 | NCLOB |
| 圖片 | BLOB |

每個資料類型有固定大小：

| 資料類型 | 大小 (單位為位元組) |
| --- | --- |
| INT4 | 4 |
| WSTRING(15) | 分(15/2, 200) = 7.5 |
| NCLOB | 200 |
| BLOB | 200 |

我們現在可以將預估列大小計算為欄大小的總和：4 + 7.5 + 200 + 200 = 411.5 個位元組。乘以 100 列後，這會得出 41,150 個位元組的總資料量。

## 第三方資料轉換

此指標套用至對已註冊的資料使用資料任務註冊的所有資料集。第三方轉換從該月一開始以 $/GB 進行衡量。

會透過與移動的資料相同的邏輯計算的第三方資料轉換 GB：資料集中的列數乘以預估列大小。如需更多關於預估列大小的資訊，請參閱 [移動的資料](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Admin/subscription-value-meters.htm#Data2)。

透過已註冊的資料任務處理資料時，完整或初始載入處理會計入容量。後續執行將會偵測變更的列，並且只會計入變更的記錄。

## Open Lakehouse 運算

Open Lakehouse 運算是以核心時數來衡量的使用指標。這適用於在啟用串流的 Qlik 開放湖倉庫 叢集上執行的串流工作負載。

串流工作負載由這些任務類型支援：

* 串流登陸

* 串流轉換

串流工作負載只能在啟用串流的叢集上執行。如需詳細資訊，請參閱 [管理湖存放庫叢集](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataIntegration/Lakehouse/manage-clusters.htm)。

資訊備註在啟用 CDC 的湖存放庫叢集上執行的 CDC 和其他非串流工作負載，則由移動的資料指標來衡量。

### 核心時數的計算方式

Open Lakehouse 運算會顯示在計費月份期間，用於 Qlik 開放湖倉庫 叢集上串流工作負載的總核心時數。

核心時數僅在串流任務 (或相關維護任務) 在叢集上執行時才會計入。如果叢集正在執行，但沒有串流任務正在執行，則不會計入核心時數。

具有更多 CPU 核心的叢集會更快速地取用核心時數。例如：

* 一個 8 核心系統執行 1 小時會使用 8 核心時數。

* 一個 16 核心系統執行 1 小時會使用 16 核心時數。

範例： 計算核心時數

啟用串流的湖存放庫叢集，具有兩個 8 核心執行個體，每天執行 24 小時，持續 31 天 (無自動調整)，使用：

2 × 8 × 24 × 31 = 11,904 核心時數

### 適用於大量工作負載的漸進式轉換比例

對於大規模工作負載，會將下列轉換比例套用至 Open Lakehouse 運算：

* 0–48,000 核心時數：會計入 100% 的時數。

* 48,001–186,000 核心時數：會計入 50% 的時數。

* 超過 186,000 核心時數：會計入 10% 的時數。

## 工作執行和工作持續時間

工作執行和工作持續時間是 Talend Data Fabric 功能的主要指標，包含在 Qlik Talend Cloud 訂閱中。

### 如何計入工作執行

工作執行是給定月份中執行和推斷的工作執行總數。工作識別為相異成品 ID，如 Talend Management Console 中所報告。永遠開啟工作在每個工作執行的月份計為一次。

### 如何計算工作持續時間

工作持續時間是以分鐘為單位的持續時間總計，從工作開始時間衡量，直到停止為止。對於批次工作，持續時間會計入工作成功結束的月份。對於永遠開啟工作，持續時間在工作執行的每個月份從開始執行時間衡量。

使用漸進轉換比例將實際持續時間轉換為收費指標：

* 0–24,000 時數：會計入 5% 的時數。
* 超過 24,000 時數：會計入 1% 的時數。

## Anonymous Capacity

Anonymous Capacity 僅適用於 Qlik Anonymous Access 訂閱。 此值計量指的是在給定時間載入到記憶體中的所有應用程式可以取用的總 RAM 使用量。這包括租用戶使用者工作階段 (由租用戶內的使用者和管理員開啟的工作階段) 和匿名使用者工作階段 (由未登入 Qlik Cloud 租用戶的使用者開啟的工作階段)。

租用戶的 Anonymous Capacity 由訂閱內購買的購買金額來定義。

## Anonymous Concurrent Sessions

Anonymous Concurrent Sessions 僅適用於 Qlik Anonymous Access 訂閱。 此值計量定義匿名使用者 (未登入 Qlik Cloud 租用戶的使用者) 可以同時執行的應用程式工作階段的數量上限。

租用戶的 Anonymous Concurrent Sessions 由訂閱內購買的購買金額來定義。您最多可以購買 1000 個工作階段。如需詳細資訊，請參閱[Qlik Anonymous Access 規格和容量限制](https://help.qlik.com/zh-TW/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Introduction/qcs-specs-capacity-anonymous-access.htm)。