Apresentando preços Always-On: economia automática para Databricks Lakebase

A maioria dos bancos de dados operacionais gerenciados força você a uma escolha: opte por "Serverless" para flexibilidade, mas pague um extra, ou opte por "Provisioned" para um preço unitário menor, mas perca agilidade. Essa é uma escolha falsa. Hoje, estamos introduzindo o preço Always-On para Databricks Lakebase: flexibilidade Serverless com um preço baixo e previsível para uso de linha de base. Defina seus parâmetros de escalonamento de computação e receba automaticamente um preço 25% menor na sua capacidade de linha de base.

Por que isso importa:

• Sem Tarefas de Otimização: Chega de redimensionamento manual ou compromissos de longo prazo de "use ou perca" para economizar custos.
• Elasticidade Contínua: Seu banco de dados ainda escala automaticamente para lidar com picos; você apenas paga menos pelos recursos de linha de base.
• Transparência Total: Uma chave, um preço baixo, zero atrito.

Pare de gastar suas noites e fins de semana ajustando instâncias. Mude a chave, mantenha seu desempenho e guarde mais do seu orçamento.

A troca que estamos removendo

Produtos Postgres na nuvem historicamente forçaram os operadores a escolher entre duas opções. Produtos provisionados legados exigem pagamento contínuo pelo uso de pico, resultando em superdimensionamento para absorver picos de demanda. Produtos Serverless escalam de forma elástica, mas a taxa por hora é materialmente mais alta, tornando-os caros para cargas de trabalho que nunca ficam ociosas. Mudar entre os dois significava tempo de inatividade ou manutenção.

O Lakebase já removeu várias trocas do Postgres, como a separação de armazenamento de computação, a inserção de escritas de página completa na camada de armazenamento e a adição de ramificações instantâneas. O preço Always-On inova o modelo comercial: a troca entre uma linha de base previsível e de menor custo e computação elástica que absorve picos acabou. Você não escolhe uma arquitetura para cada. Você obtém ambos no mesmo banco de dados.

Como funciona o preço Always-On

1. Desative o scale-to-zero e defina a faixa de autoscaling: Em qualquer projeto Databricks Lakebase Postgres Autoscaling, desative o scale-to-zero e defina a faixa de autoscaling. A capacidade mínima se torna sua linha de base Always-On, ou seja, a capacidade de computação que seu banco de dados sempre tem disponível.
2. A capacidade de linha de base é faturada na taxa menor Always-On: Após 24 horas de uso contínuo, seu uso de linha de base é faturado na taxa menor 'Always-On'. Sem compromisso, sem provisionamento excessivo. Cobramos automaticamente a melhor taxa para sua carga de trabalho.
3. Escalone acima do mínimo na taxa padrão: O Lakebase escalará automaticamente, até a capacidade máxima definida na faixa de autoscaling, quando a carga do seu banco de dados exceder a capacidade de linha de base. O uso acima da linha de base é faturado nas taxas regulares de Autoscaling.

Se necessário, ative-o novamente mais tarde, e sua instância voltará ao preço padrão de autoscaling.

Como isso se compara a outras opções de Postgres

A maioria dos produtos PostgreSQL gerenciados força uma escolha estrutural entre uma versão provisionada e uma serverless no momento do provisionamento. Para obter um preço melhor para suas cargas de trabalho 24/7, você pode escolher um produto provisionado e pagar pela capacidade subutilizada ou fazer um compromisso de vários anos, "use ou perca", em um produto serverless.

O que isso lhe garante na prática?

• Preços sem compromisso: Obtenha automaticamente o melhor preço sem fazer compromissos de longo prazo ou provisionar capacidade em excesso. Você pode alterar a configuração do banco de dados e os parâmetros de escalonamento a qualquer momento, conforme suas necessidades mudam.
• Um produto unificado: Uma única oferta que escala com sua carga de trabalho, eliminando a escolha inicial entre instâncias 'provisionadas' e 'serverless'.
• Todas as instâncias qualificadas, incluindo instâncias HA, se beneficiam automaticamente: Réplicas de Alta Disponibilidade e as maiores instâncias do Lakebase não escalam para zero por design. Com o Always-On, elas agora são faturadas na taxa menor sem nenhuma alteração de configuração.

Quando usar Always-On e quando manter o scale-to-zero

Use Always-On para linhas de base estabelecidas. Cargas de trabalho de produção cuja história de carga mostra um piso consistente de atividade com picos sobrepostos nunca se beneficiaram do scale-to-zero porque a computação nunca ficava ociosa. Até hoje, elas pagavam a taxa padrão de Autoscaling por cada hora de CU. A partir de hoje, a porção de linha de base é faturada com um preço 25% menor, e o autoscaling ainda lida com os picos.

Mantenha o scale-to-zero para cargas de trabalho novas ou intermitentes. Para um novo projeto, você geralmente não sabe. Você não tem o histórico de carga para definir um mínimo de CU sensato, e o custo de errar é real: muito alto e você pagará por capacidade extra de que não precisa; muito baixo e o autoscaling passará a maior parte do tempo acima do mínimo, anulando o propósito da taxa menor. É exatamente por isso que o scale-to-zero é agora o padrão para novos projetos. Conheça o formato da carga de trabalho ao longo de algumas semanas e, em seguida, tome uma decisão informada.

Para uma carga de trabalho com carga intermitente, mantenha o scale-to-zero ativado. Para um banco de dados que fica ocioso 75% do tempo, é muito melhor pagar $0 por essas horas. Se o seu histórico de autoscaling mostra que a computação passa muito tempo em zero, deixe o scale-to-zero ativado.

Pronto para parar de pagar o imposto da elasticidade?

Abra seu projeto Lakebase, desative o scale-to-zero e defina um mínimo de CU que reflita sua linha de base real. Essa é toda a alteração de configuração. Após 24 horas de uso contínuo, sua capacidade de linha de base é faturada automaticamente na taxa Always-On, e o autoscaling permanece em vigor quando o tráfego aumenta. Nenhum compromisso para assinar, nenhum novo produto para provisionar, nenhum tempo de inatividade para agendar.

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(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original