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DataStage のオファリング・プラン

DataStage オファリング・プラン

IBM® DataStage® 用に選択するプランは、使用できるフィーチャーおよび機能に影響します。 サービスの説明および料金については、 IBM Cloud サービス・カタログの製品ページを参照するか、 IBM 営業担当員にお問い合わせください。

サービスとしての DataStage

DataStage as a Service では、以下のプランを使用できます。 すべてのプランは同じ機能を提供します。
  • ライト: この無料プランを利用して、サンプルプロジェクトを素早く開始し、独自のデータ統合フローを作成できます。
  • 標準: 柔軟な拡張性が必要な場合や、チームや企業におけるデータ統合のニーズに対応する場合にご利用ください。 毎月消費する計算使用量 (キャパシティー・ユニット時間 (CUH) で測定) に対して支払います。
  • 小規模エンタープライズ・バンドル: 5000 キャパシティー・ユニット時間 (CUH) の月額料金を割引料金で支払います。 より多くの CUH に対して通常の料金で支払います。
  • 中規模のエンタープライズ・バンドル: 10,000 CUH の月額料金を割引料金で支払います。 より多くの CUH に対して通常の料金で支払います。
  • 大規模エンタープライズ・バンドル: 25,000 CUH の月額料金を割引料金で支払います。 より多くの CUH に対して通常の料金で支払います。

ライト・プランから開始でき、準備ができたら他のプランのいずれかにアップグレードできます。 プランをアップグレードする方法について説明します。 また、既存のインスタンスを削除して、希望するオファリング・プランで新しいインスタンスをプロビジョンすることもできますが、リージョンごとにプロビジョンできる DataStage のインスタンスは 1 つのみです。 新しいインスタンスをプロビジョニングする前に、既存のインスタンスを削除する必要があります。

表 1. 計画の詳細
計画 CUH/月
ライト 15
Standard CUH 従量課金制
小規模エンタープライズ・バンドル 5,000 以上のお支払い
中規模エンタープライズ・バンドル 10,000 + より多くの料金を支払う
大規模エンタープライズ・バンドル 25,000 以上のお支払い

「キャパシティー・ユニット時間 (CUH)」 は、 DataStage PX エンジンの使用状況を表します。 キャパシティー・ユニット時間の数は、ジョブ実行の所要時間と、対応する PX ランタイム環境の vCPU の総数によって決まります。 各 vCPU は 1 キャパシティー・ユニット時間です。 例えば、2 つの vCPU をもつランタイム環境で PX エンジンを 10 分間使用すると、0.33 CUH を消費します。 標準プランの CUH が決定される場合、最小期間はありません。 ライト・プランでは、ジョブ実行に使用するCUHを決定する際に、30秒の最小継続時間が適用されます。

標準プランは、以下の方法で購入できます。
  • IBM Cloud カタログの DataStage ページから直接。 毎月従量課金 (ペイ・アズ・ユー・ゴー)。
  • クラウド・クレジット。 合計消費量の確約に基づいて、追加の割引を利用できる場合があります。

DataStage as a Service Anywhere

DataStage as a Service Anywhere では、以下のプランを使用できます。 すべてのプランは同じ機能を提供します。 プロジェクトで SaaS Anywhere を有効にすると、実行スタイルを IBM Cloud サーバーレス・ランタイムに戻すことはできません。 ジョブが IBM Cloud サーバーレス・ランタイムを使用する場合、ジョブ実行の最小所要時間が 1 分である CUH を使用して請求されます。

  • DataStage-aaSAnywhere エクストラスモールパッケージ:リモートランタイムエンジンを利用し、VPC/CUHごとに料金を支払います。
  • DataStage-aaSAnywhereスモールパッケージ:12 VPCを含みます。 追加の VPC は、通常料金で請求されます。
  • DataStage-aaSAnywhere Medium Package:24VPCを含む。 追加の VPC は、通常料金で請求されます。
  • DataStage-aaSAnywhere Large Package:60VPCを含む。 追加の VPC は、通常料金で請求されます。
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これらの回答は、製品資料の内容に基づいて、 watsonx.ai のラージ言語モデルによって生成されます。 詳細