Data Platformの料金体系の理解
Data Platformは利用量に応じた課金方式です。初期費用やユーザーごとのライセンス料、データ転送料は一切かかりません。実行したコンピュートに対して課金されます
目的
Data Platformは利用量に応じた課金方式です。初期費用やユーザーごとのライセンス料、データ転送料は一切かかりません。実行したコンピュートに対して、分単位で課金され、保存およびクエリ実行したデータの容量に応じて課金されます。
このページでは、コストが発生する要因、そのコストがどの単位で計測されるか、そして現在の価格をどこで確認できるかを説明します。ただし、価格の一覧は掲載していません。それらはOVHcloudのパブリッククラウド価格表に記載されており、それらの価格に関する唯一の信頼できる情報源です。
課金対象
Data Platformプロジェクトの総コストは、少数のコンポーネントの合計です。
ストレージ。 Lakehouse Managerに保持されているデータ、テーブルやバケットも同様に、その月間の保存容量に応じて課金されます。
データ処理。 Data Processing Engineジョブで消費されるコンピュート：ロード、集計、SQL、カスタムPythonおよびPySpark。各実行の期間中に割り当てられたコンピュートに応じて課金されます。
分析クエリ。 Analytics Managerから実行されたクエリや外部のコンサマーを通じて実行されたクエリは、スキャンされたデータの容量に応じて課金されます。
アプリケーションサービス。 配置されたAPIおよびアプリの背後にあるコンピュートは、各デプロイメントがアップしている時間に応じて課金されます。リクエストごとではなく、デプロイメントごとに課金されます。
サポート。 OVHcloudの標準サポートレベルを超えるサポートレベルは、総OVHcloud請求額のパーセンテージとして課金されます。各サポートレベルに含まれる内容は、OVHcloudサポートレベルを参照してください。
課金対象外
Data Platformでは、以下の項目について課金されません。
- アカウント内外へのデータ移動に関するデータ転送料
- データインゲスト料
- サービスAPIコール
課金単位
コンピュートはData Platform Unitsで表されます。
1 DPUは1 vCPUと4 GBのRAMです。 したがって、コンピュートコストは、通常DPU時間で表される、割り当てられたDPUの時間をDPUで乗算したものです。
その他の単位は、測定するリソースに従っています：月間の保存容量はGBまたはTB、分析クエリはスキャンされたTBです。
どのコンポーネントがDPUを保持し、どのくらいの時間保持するかを知ることは、コスト管理の大部分を占めます：
- サーバーレスモードのジョブは、実行中のみDPUを保持します。
- ジョブが常時アップモードの場合、実行モードがサーバーレスに戻されるまで、DPUを連続的に保持します。
- ノートブックは、コードが実行されているかどうかに関係なく、割り当てられたすべてのDPUを、オンになっている間中保持します。
- 配置されたAPIまたはアプリは、配置されている間、DPUを保持します。
ワークドコスト例
小規模、中規模、大規模のプロジェクトの実践的なコストの3つの例です。これらは、各ワークロードがどのコンポーネントを消費し、どのような量を消費するかを示しており、ビルを構築する前に請求書の形が見えます。
2026年9月1日現在の数字は、見積もりではなく、イラストです。料金は変動します:価格表は唯一の現在の情報源です。
See three worked cost examples
次の3つの例は、OVHcloud Data Platformを運用してデータを読み込み、処理し、クエリを実行し、ダッシュボードを公開する総コストについての洞察を提供します。
コスト例：小規模企業
この仮定の顧客は、BIのためのData Platformデータウェアハウス機能を活用する小規模の小売業者です。彼らは毎営業日2GBのデータを取り込み、月間で40GB（8000万行）になります。データを読み込むには、毎日2DPUを2時間使用し、さらにテーブルを集約するために毎日2DPUを2時間使用する必要があります。その結果、彼らの月間DPU使用量は合計160時間（2DPU x 4時間/日 x 20営業日）に達します。彼らの総ストレージ量は現在500GBで、分析チームは月間で平均2TBの保存データをスキャンしています。
コスト例：中規模市場
この仮定の顧客は、主な情報システムツールからデータ分析を中央集権化し、集約するためにData Platformを使用する中規模のテック企業です。彼らは毎月14億行の連続データストリーム720GBを取り込みます。データエンジニアリングチームはPySparkを使用して高度なデータ変換を実行します。全体として、データの読み込みと変換には、毎月平均20DPUを毎日6時間使用する必要があり、その結果、データ処理のためのDPU使用時間は合計2,400時間（20DPU x 6時間 x 20営業日）になります。彼らの総Lakehouseストレージ量は25TBで、データアナリストは合計50TBの保存データをスキャンするクエリを実行します。さらに、彼らはデプロイされたアプリケーションサービスを実行するために24/7で4DPUを使用し、合計2,920時間の追加DPU使用量（4DPU x 730時間）になります。
このクライアントは、30分以内の応答時間で24/7の技術専門家チームにアクセスするために、OVHcloudビジネスサポートに加入することを決めました。
コスト例：企業
この仮定の顧客は、複数の国で事業を展開する健康保険会社で、このソリューションを使用して子会社の分析ニーズをカバーし、グループレベルで集約しています。彼らは、高度なデータ探索と処理のために、毎日約10時間、週6日、平均40DPUを使用します。彼らはData Lakehouseに100TBのデータを保存しています。データアナリストチームは、クエリのためにData Lakehouse内でローカルに、および直接クエリを使用してリモートのオンプレミスストレージで合計500TBのデータをスキャンしています。さらに、彼らはAPIとアプリケーションサービスをホストするために、週5日（月400時間）、合計1,600時間の追加DPU使用量（4DPU x 400時間）で4DPUを使用しています。
このクライアントは、30分以内の応答時間で24/7の技術専門家チームにアクセスするために、OVHcloudビジネスサポートに加入することを決めました。
ご利用状況とご請求書
OVHcloudは、少なくとも1つのアクティブなサービスを持つすべての顧客に対して、毎月ご利用状況の明細書を作成します。プロジェクトまたは組織から、画面右上の設定ホイールを開き、請求情報を選択します。
この明細書は、その月のクレジット消費量と通貨消費量を項目別に示し、前回の請求書の履歴とともに、次のOVHcloud請求書の見積もりを提供します。
各Data Platformサービスについて、明細書にはその地域、種類、使用量、および関連するコストが表示されます。
Data Platformおよびその他のすべてのOVHcloudサービスの請求書は、OVHcloudコントロールパネルからアクセスおよび管理できます。OVHcloudの請求書の管理についての記事を参照してください。
Control Centerでは、コストではなくリソースの実時間消費量を確認できます：プロジェクトまたは組織レベルで、各コンポーネントのCPU、メモリ、ストレージ、ネットワーク使用量です。
サブスクリプションと請求アカウント
サブスクリプションプラン、コミットされたリソース、および請求アカウントの所有権は、プロジェクト内ではなく、OVHcloudコントロールパネルから、OVHcloudアカウントレベルで管理されます。
コストを抑える
- 請求データに基づいてダッシュボードを構築し、請求書に表示される前に消費量を可視化します。FOCUSとSupersetチュートリアルは、FinOpsレポートのために同じデータをさらに進めます。
- クォータを設定し、組織レベルで意図しない消費から保護します。
- 単一のアクションで常にアップ状態よりも、常にアップ状態の共有環境を優先し、同じリソースが複数のワークロードに役立つようにします。
- アクセスパターンに応じて、OVHcloudオブジェクトストレージにコールドデータをアーカイブします。Standard、Infrequent Access、またはCold Archiveクラスです。
- 構造的なレビューを行う場合、OVHcloudプロフェッショナルサービスおよびOVHcloudパートナープログラムのデータコンサルタンシーは、データアーキテクチャとコストを一緒に評価します。
さらに詳しく
当社のソリューションのトレーニングや技術的なサポートが必要な場合は、営業担当者にお問い合わせください。または、当社の専門家がプロジェクトを分析するために見積もりをリクエストするには、Professional Services ページをご覧ください。
Discord チャネル で Data Platform を構築するチームと直接やり取りし、質問をしたり、フィードバックを送信したりできます。
OVHcloud サービスについてサポートが必要な場合は、Help Centre でリクエストを作成してください。
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