资源包选购案例

了解资源包类型和选购建议后,评估资源用量或根据历史资源用量进行资源包选购。

前提条件

已了解资源包类型和选购建议。更多信息,请参见资源包介绍

操作步骤

  1. 导出一个月的资源用量明细。

    1. 登录费用与成本

    2. 在左侧导航栏,选择账单 > 账单详情

    3. 用量明细页签中,完成如下设置。

      image

      参数

      说明

      产品名称

      选择表格存储

      计量规格

      选择表格存储

      使用时间

      选择您要查询的时间范围。

      • 计算按量读CU和按量写CU时,由于资源包是按照月为周期计算累加量,建议选择一个月的时间周期评估。

        仅支持自然月内的用量查询。例如开始时间为2022-02-01,结束时间最大为2022-02-28,不支持选择2022-03-01。

      • 计算预留CU和存储用量时,建议选择最近1天的时间范围。

      计量粒度

      选择小时

    4. 单击导出

  2. 下载资源用量明细。

    导出记录页面,等待CSV文件导出成功,单击目标文件操作列的下载

  3. 根据资源用量评估要购买的套餐规格。

    1. 使用Excel打开下载的CSV文件。

    2. 插入页签,单击数据透视表

    3. 创建数据透视表对话框,选择要分析的数据为表中的数据区域,选择要放置数据透视表的位置为新工作表,单击确定

      fig_newtable

    4. 在新工作表中配置数据透视表字段。

      区域中,将行数据按照实例类型地域实例名称表名称排列。

      区域中,将值数据按照数据存储-平均值/最大值预留读吞吐量-平均值/最大值预留写吞吐量-平均值/最大值按量读吞吐量-求和以及按量写吞吐量-求和排列。

      fig_field

      配置字段后,得到的数据透视表如下图所示。

      说明

      评估数据存储量资源包时,下表中的数据存储量需要转换为GB单位的相应数值进行近似评估。

      fig_tabledata

    5. 根据数据透视表中的各数据用量评估所需资源包规格。

      重要
      • 此处地域以全国通用(中国内地)为例介绍,实际场景中可以根据实例所属地域结合各地域资源包进行使用。

      • 购买时长越长能享受的折扣越多,请根据实际业务需要选择。

      计量项

      用量

      推荐资源包规格

      容量型存储(GB)

      260 GB

      • 资源包类型:存储套餐

      • 地域:全国通用(中国内地)

      • 实例类型:容量型实例

      • 存储规格:400G

      容量型按量读吞吐(CU)

      204亿

      • 资源包类型:按量读CU套餐

      • 地域:全国通用(中国内地)

      • 实例类型:容量型实例

      • 读套餐规格:叠加购买4亿200亿

      容量型按量写吞吐(CU)

      50亿

      • 资源包类型:按量写CU套餐

      • 地域:全国通用(中国内地)

      • 实例类型:容量型实例

      • 写套餐规格:叠加购买10亿40亿

      高性能存储(GB)

      658 GB

      • 资源包类型:存储套餐

      • 地域:全国通用(中国内地)

      • 实例类型:高性能实例

      • 存储规格:1T

      高性能预留读吞吐(CU)

      1004

      预留读写吞吐的总和为1004+331=1335。

      • 资源包类型:预留CU套餐

      • 地域:全国通用(中国内地)

      • 实例类型:高性能实例

      • 预留CU套餐:2000CU

      高性能预留写吞吐(CU)

      331

      高性能按量读吞吐(CU)

      300亿

      • 资源包类型:按量读CU套餐

      • 地域:全国通用(中国内地)

      • 实例类型:高性能实例

      • 读套餐规格:叠加购买100亿200亿

      高性能按量写吞吐(CU)

      95亿

      • 资源包类型:按量写CU套餐

      • 地域:全国通用(中国内地)

      • 实例类型:高性能实例

      • 写套餐规格:叠加购买1亿4亿10亿80亿