概觀
AWS Lambda 是一項無伺服器運算服務,讓您無須佈建或管理伺服器,即可執行程式碼。輕鬆建立工作負載感知叢集擴展邏輯、維護事件整合和管理執行時間。有了 Lambda,您可以透過虛擬方式執行任何類型的應用程式或後端服務,全部免管理,且僅需按使用付費。費用依函數的請求數量和程式碼執行持續時間計算。
Lambda 每次開始執行以回應事件通知觸發器 (例如來自 Amazon Simple Notification Service (SNS) 或 Amazon EventBridge) 或叫用呼叫 (例如來自 Amazon API Gateway 或透過 AWS 開發套件) 時,都會對請求進行計數,包括從 AWS 主控台進行測試叫用。
持續時間是指從程式碼開始執行到傳回結果或終止之間的時間,四捨五入至最接近的 1 毫秒*。價格依您分配給函數的記憶體量而定。在 AWS Lambda 資源模式中,您可以選擇想為函數分配的記憶體量,並按 CPU 功率和其他資源的比例分配。函數的 CPU 數量也會隨著記憶體大小的提升而增加相等的數量。要進一步了解,請參閱函數組態文件。
您可以在建基於 x86 或 Arm 架構的處理器上執行您的 Lambda 函數。相較於在 x86 處理器上執行的函數,在 Graviton2 上執行的 AWS Lambda 函數使用 AWS 設計的以 ARM 為基礎的處理器架構,提供高達 34% 的性價比。這適用於各種無伺服器工作負載,例如 Web 和行動後端、資料和媒體處理。
* 期間收費適用於在函數的處理程式中執行的程式碼,以及在處理程式外聲明的初始化程式碼。對於使用 AWS Lambda Extensions 的 Lambda 函數,持續時間還包括上次執行擴展中的程式碼在關閉階段完成執行所需的時間。 對於使用 SnapStart 設定的 Lambda 函數,持續時間也包括執行期載入所需的時間、在執行期勾點中執行的任何程式碼,以及在為實現恢復能力而建立的快照複本建立期間執行的初始化程式碼。如需更多詳細資訊,請參閱 Lambda 程式設計模型文件。
AWS Lambda 免費方案包含合計每月 1 百萬個免費請求和每月 400,000 GB-秒的運算時間,可用於由 x86 和 Graviton2 處理器驅動的函數。 此外,免費方案還包含每月 100GiB 的 HTTP 回應串流,超過每個請求的前 6MB (免費)。Lambda 還為超過某些每月使用閾值的隨需持續時間,提供分級定價選項。AWS Lambda 加入 Compute Savings Plans,這是一種靈活的定價模式,可針對 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)、AWS Fargate 和 Lambda 用量提供低廉的價格,以換取在 1 年或 3 年期的用量承諾 (以 USD/小時計費)。透過 Compute Savings Plans,您在 AWS Lambda 上可節省最高達 17% 的費用。節省適用於持續時間和佈建並行。 進一步了解 »
AWS 定價計算器
一次估算即可計算您的 AWS Lambda 和架構成本。
AWS Lambda 定價
期間成本依您分配給函數的記憶體量而定。您可以為函數分配 128 MB 至 10,240 MB 之間任意數量的記憶體,增量為 1 MB。下表列出了一些與不同記憶體大小關聯的每 1 毫秒價格範例,適用於屬於第一個定價方案的用量 – 例如,美國東部 (俄亥俄) 最高每月 60 億 GB-秒。
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x86 價格
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Arm 價格
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x86 價格
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Arm 價格
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依據帳戶內同一區域、相同架構 (分別為 x86 或 Arm) 上所執行函數的彙總每月持續時間,套用 Lambda 隨需持續時間定價方案。如果您在 AWS Organizations 中使用合併帳單,依據組織各帳戶同一區域、相同架構上所執行函數的彙總每月持續時間,套用 Lambda 定價方案。
Lambda 暫時性儲存定價
暫時性儲存成本取決於您分配給函數的暫時性儲存量及函數執行持續時間,以毫秒計量。您可以為函數分配 512 MB 至 10,240 MB 之間的任意額外儲存量,增量為 1 MB。您可以針對在 x86 和 Arm 架構上執行的函數設定暫時性儲存。每個 Lambda 函數都可以免費使用 512 MB 的暫時性儲存。您只需為設定的額外暫時性儲存付費。
下方所有的範例都使用美國東部 (維吉尼亞北部) 價格。
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範例 1:行動應用程式後端
假設您是一名行動應用程式開發人員,正在建置一個食品訂購應用程式。客戶可以使用該應用程式從特定餐廳位置訂購食物,接收訂單狀態更新,並在訂單準備好後取餐。由於您預計一天中的時間和餐廳位置的需求變化很大,因此,您使用無伺服器服務 (包括 AWS Lambda) 建置您的行動後端。假設您是一名行動應用程式開發人員,正在建置一個食品訂購應用程式。客戶可以使用該應用程式從特定餐廳位置訂購食物,接收訂單狀態更新,並在訂單準備好後取餐。由於您預計一天中的時間和餐廳位置的需求變化很大,因此,您使用無伺服器服務 (包括 AWS Lambda) 建置您的行動後端。為簡單起見,我們假設您的應用程式每月處理 300 萬個請求。平均函數執行持續時間為 120 毫秒。您已在基於 x86 的處理器上為您的函數設定了 1536 MB 記憶體。您的費用計算方式如下:
每月運算費用
每月運算價格為每 GB-秒 0.0000166667 USD,免費方案提供 400,000 GB-秒。
總運算 (秒) = 3 百萬* 120 毫秒 = 360,000 秒
總運算 (GB-秒) = 360,000 * 1536MB/1024 MB = 540,000 GB-秒
總運算 – 免費方案運算 = 每月計費運算 GB-秒
540,000 GB-秒 – 400,000 免費方案 GB-秒 = 140,000 GB-秒
每月運算費用 = 140,000 * 0.0000166667 USD = 2.33 USD每月請求費用
每月請求價格為每 100 萬個請求 0.20 USD,免費方案每月提供 100 萬個請求。
總請求 – 免費方案請求 = 每月計費請求
3 百萬請求 – 1 百萬免費方案請求 = 2 百萬每月可計費請求
每月請求費用 = 2 M * 0.2 USD/M = 0.40 USD每月總費用
總費用 = 運算費用 + 請求費用 = 2.33 USD + 0.40 USD = 每月 2.73 USD
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範例 2:使用附加中繼資料豐富串流遙測
假設您是一家物流公司,在現場擁有一支車隊,每輛車都配備傳感器和 4G/5G 連接,以將遙測資料傳送到 Amazon Kinesis 資料串流中。您希望使用您開發的機器學習 (ML) 模型來推斷車輛的運作狀態,並預測何時可能需要對特定組件進行維護。假設您是一家物流公司,在現場擁有一支車隊,每輛車都配備傳感器和 4G/5G 連接,以將遙測資料傳送到 Amazon Kinesis 資料串流中。您希望使用您開發的機器學習 (ML) 模型來推斷車輛的運作狀態,並預測何時可能需要對特定組件進行維護。假設您在現場有 10,000 輛汽車,每輛汽車每小時以交錯的方式發射一次遙測資料,並具有足夠的抖動。您打算對每個有效酬載執行此推斷,以確保及時安排車輛進行維護並確保您的車隊處於最佳運作狀態。
假設 ML 模型與函數一起打包,大小為 512 MB。對於推論,您已為函數設定 1 GB 記憶體,在基於 x86 的處理器上函數執行平均需要兩秒鐘才能完成。
每月請求費用:
每個月,車輛將發出 10,000 * 24 * 31 = 7,440,000 則訊息,這些訊息將由 Lambda 函數處理。每月請求費用 → 7.44M * 0.20 USD/百萬 = 1.488 USD ~= 1.49 USD
每月運算費用:
每個月,每則訊息將執行一次功能,持續兩秒鐘。每月運算持續時間 (秒) → 7.44 百萬 * 2 秒 = 14.88 百萬秒
每月運算 (GB-秒) → 14.88M 秒 * 1024 MB/1024 MB = 14.88 GB-秒
每月運算費用 → 14.88M GB-秒 * 0.0000166667 USD = 248.00 USD每月總費用:
每月總費用 = 請求費用 + 運算費用 = 1.49 USD + 248.00 USD = 249.49 USD -
範例 3:對客戶支援票證和互動執行機器學習 (ML) 以改善客戶體驗
假設您是一家金融服務公司,希望更好地了解主要客戶服務問題。您的目標是改善客戶體驗,並減少客戶流失。您的客戶可以透過您提供的行動應用程式與客戶支援人員進行即時聊天。您決定部署自然語言處理 (NLP) 模型。假設您是一家金融服務公司,希望更好地了解主要客戶服務問題。您的目標是改善客戶體驗,並減少客戶流失。您的客戶可以透過您提供的行動應用程式與客戶支援人員進行即時聊天。您決定部署自然語言處理 (NLP) 模型。在此情況下,您將使用 AWS Lambda 中熱門的來自轉換器的雙向編碼器 (BERT) 模型表示。該模型可協助您透過行動應用程式解析、分析和理解客戶服務互動,以顯示相關支援內容或將客戶轉接到適當的客戶服務人員。您的推論模型處理的支援查詢數量在一周內變化很大。
假設您執行推論模型的函數每月收到 600 萬個請求。平均函數執行持續時間為 280 毫秒。您可以在基於 x86 的處理器上使用 4096 MB 記憶體設定您的功能。
您還可以將函數配置為使用 2048 MB 的暫時性儲存。
您的費用計算方式如下:
每月運算費用︰
每月運算價格為每 GB-秒 0.0000166667 USD,免費方案提供 400,000 GB-秒。
總運算 (秒) = 6M * 280 毫秒 = 1,680,000 秒
總運算 (GB-秒) = 1,680,000 * 4096 MB/1024 MB = 6,720,000 GB-秒
總運算 – AWS 免費方案運算 = 每月計費運算 GB-秒
6,720,000 GB-秒 – 400,000 免費方案 GB-秒 = 6,320,000 GB-秒
每月運算費用 = 6,320,000 * 0.0000166667 USD = 105.33 USD每月請求費用︰
每月請求價格為每 100 萬個請求 0.20 USD,免費方案每月提供 100 萬個請求。
總請求 – 免費方案請求 = 每月計費請求
6 百萬請求 – 1 百萬免費方案請求 = 5 百萬每月可計費請求
每月請求費用 = 5 百萬 *0.2 USD/百萬 = 1 USD每月暫時性儲存費用︰
每月暫時性儲存價格為每 GB-秒 0.0000000309 USD,Lambda 提供 512 MB 儲存,無需額外費用。
總運算 (秒) = 6M * 280 毫秒 = 1,680,000 秒
可計費暫時性儲存總計 = 2048 MB – 512 MB = 1536 MB
暫時性儲存總計 (GB-秒) = 1,680,000 * 1536 MB/1024 MB = 2,520,000 GB-秒
每月暫時性儲存費用 = 2,520,000 * 0.0000000309 USD = 0.08 USD每月總費用︰
總費用 = 運算費用 + 請求費用 = 105.33 USD + 1 USD + 0.08 USD = 每月 106.41 USD
佈建並行定價
為 Lambda 函數啟用佈建並行,以便更好地控制無伺服器應用程式效能。啟用後,佈建並行功能可讓函數保持初始化及 Hyper 就緒狀態,從而在兩位數毫秒時間內做出回應。您需要按設定的並行數量和設定的時間段付費。為您的函數啟用佈建並行及執行該功能後,您還需要依據以下價格按請求和持續時間付費。如果您的函數超出設定的並行,您將按照上方 AWS Lambda 定價部分所述費率,為執行超出的函數付費。您可以為在 x86 和 Arm 架構上執行的函數啟用佈建並行。若要進一步了解有關佈建並行的資訊,請閱讀文件。
佈建並行按函數從啟用到停用該功能的時間計算,捨入到最近的 5 分鐘。價格依您分配給函數的記憶體量及在其上設定的並行量而定。持續時間是指從程式碼開始執行到傳回結果或終止之間的時間,四捨五入至最接近的 1 毫秒**。價格依您分配給函數的記憶體量而定。
** 期間收費適用於在函數的處理程式中執行的程式碼,以及在處理程式外聲明的初始化程式碼。對於使用 AWS Lambda Extensions 的 Lambda 函數,持續時間還包括上次執行擴展中的程式碼在關閉階段完成執行所需的時間。對於使用佈建並行設定的函數,AWS Lambda 會定期回收執行環境並重新執行初始化程式碼。如需更多詳細資訊,請參閱 Lambda 程式設計模型文件。
Lambda 免費方案不適用於已啟用佈建並行的函數。為函數啟用佈建並行及執行該功能時,您需要依據以下價格按請求和持續時間付費。
下方所有的範例都使用美國東部 (維吉尼亞北部) 價格。
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範例 1:行動應用程式啟動
假設您是一名行動應用程式開發人員,正在建置一個食品訂購行動應用程式。客戶可以使用該應用程式從特定餐廳位置訂購食物,接收訂單狀態更新,並在訂單準備好後取餐。由於您預計一天中的時間和餐廳位置的應用程式需求變化很大,因此您使用無伺服器服務 (包括 AWS Lambda) 建置您的行動後端。假設您是一名行動應用程式開發人員,正在建置一個食品訂購行動應用程式。客戶可以使用該應用程式從特定餐廳位置訂購食物,接收訂單狀態更新,並在訂單準備好後取餐。由於您預計一天中的時間和餐廳位置的應用程式需求變化很大,因此您使用無伺服器服務 (包括 AWS Lambda) 建置您的行動後端。為簡單起見,我們假設您的應用程式每月處理 300 萬個請求。平均
函數執行持續時間為 120 毫秒。您已在基於 x86 的處理器上為您的函數設定了 1536 MB 記憶體。您正在推出新版本的行動應用程式,您已經大力推廣該應用程式。您預計在推出當天 (從中午到晚上 8 點) 需求會激增。您希望行動應用程式即使在需求快速增加和減少時也能快速回應,因此,您可以在 Lambda 函數上啟用佈建並行。您將佈建並行設定為 100。
在這八個小時內,您的函數收到了 500,000 個請求。啟用
佈建並行之後,平均函數執行持續時間為 100 毫秒。在本月剩下的時間裡,您的應用程式會收到額外的 250 萬個請求,並且您的函數會在未啟用佈建並行的情況下執行以回應它們。您的費用計算方式如下:
佈建並行費用:
佈建並行價格為每 GB-秒 0.0000041667 USD
啟用佈建並行的總時間 (秒) = 8 小時 * 3,600 秒 = 28,800 秒
設定的並行總量 (GB)︰100 * 1536MB/1024MB = 150 GB
佈建並行總量 (GB-秒) = 150 GB * 28,800 秒 = 4,320,000 GB-秒
佈建並行費用 = 4.32M GB-秒 * 0.0000041667 USD = 18 USD請求費用:
每月請求價格為每 100 萬個請求 0.20 USD,免費方案每月提供 100 萬個請求。
總請求 – 免費方案請求 = 每月計費請求
3,000,000 個請求 – 100 萬個免費方案請求 = 2,000,000 個每月計費請求
每月請求費用 = 2 * 0.2 USD = 0.40 USD啟用佈建並行後的運算費用:
運算價格為是每 GB-秒 0.0000097222 USD
運算總持續時間 (秒) = 500,000 * 100 毫秒 = 50,000 秒
總運算 (GB-秒) = 50,000 秒 * 1536 MB/1024 MB = 75,000 GB-秒
每月運算費用 = 75,000 GB-秒 * 0.0000097222 USD = 0.73 USD
啟用佈建並行後的運算費用:
每月運算價格為每 GB-秒 0.0000166667 USD,免費方案提供 400,000 GB-秒。
總運算 (秒) = 2.5 M * 120 毫秒 = 300,000 秒
總運算 (GB-秒) = 300,000 * 1536 MB/1024 MB = 450,000 GB-秒
總運算 – 免費方案運算 = 每月計費運算 GB-秒
450,000 GB-秒 – 400,000 免費方案 GB-秒 = 50,000 GB-秒
每月運算費用 = 50,000 * 0.0000166667 = 0.83 USD
每月總費用:
總費用 = 佈建並行費用 + 請求費用 + 啟用佈建並行後的運算費用 + 停用佈建並行後的運算費用
總費用 = 18 USD + 0.40 USD + 0.73 USD + 0.83 USD = 19.96 USD
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範例 2:在 Cyber Monday 期間將客戶路由到最相關的支援解決方案內容
假設您是一家零售商,在 Cyber Monday (美國感恩節後的星期一發生的電子商務假期) 期間進行大甩賣。您的客戶可以透過您提供的行動應用程式與客戶支援進行即時聊天。您決定部署自然語言處理 (NLP) 模型。假設您是一家零售商,在 Cyber Monday (美國感恩節後的星期一發生的電子商務假期) 期間進行大甩賣。您的客戶可以透過您提供的行動應用程式與客戶支援進行即時聊天。您決定部署自然語言處理 (NLP) 模型。在此情況下,您將使用 AWS Lambda 中熱門的來自轉換器的雙向編碼器 (BERT) 模型表示。該模型可協助您透過行動應用程式解析、分析和理解客戶服務互動,以顯示相關支援內容或將客戶轉接到適當的客戶服務人員。在此次促銷期間,您將收到比平時更多的客戶支援諮詢,因此,您決定在您的 Lambda 函數上啟用佈建並行,以便您的應用程式即使在遇到流量高峰時也能快速回應。
假設您的函數在銷售活動的 24 小時內收到了 200 萬個請求,同時啟用了佈建並行。平均函數執行持續時間為 280 毫秒。您可以在基於 x86 的處理器上使用 4096 MB 記憶體設定您的函數,並將佈建並行設定在 7。
您的費用計算方式如下:
佈建並行費用:
佈建並行價格為每 GB-秒 0.0000041667 USD
啟用佈建並行的總時間 (秒) = 24 小時 * 3,600 秒 = 86,400 秒
設定的總並行數 (GB):7 * 4096 MB / 1024 MB = 28 GB
佈建並行總量 (GB-秒) = 28 GB * 86,400 秒 = 2,419,200 GB-秒
佈建並行費用 = 2,419,200 GB-秒 * 0.0000041667 USD = 10.08 USD啟用佈建並行後的運算費用:
運算價格為是每 GB-秒 0.0000097222 USD。
運算總持續時間 (秒) = 2,000,000 * 280 毫秒 = 560,000 秒
總運算 (GB-秒) = 560,000 秒 * 4096 MB/1024 MB = 2,240,000 GB-秒。
每月運算費用 = 2,240,000 GB-秒 * 0.0000097222 USD = 21.78 USD每月請求費用:
每月請求價格為每 1 百萬個請求 0.20 USD
每月請求費用 = 2 M * 0.2 USD/M = 0.40 USD每月總費用:
總費用 = 佈建並行費用 + 啟用佈建並行後的運算費用 + 請求費用 = 10.08 USD + 21.78 USD + 0.40 USD = 32.26 USD
SnapStart 定價
每次您在啟用 SnapStart 的情況下發布新版函數時,都會建立快照。您需要在函數版本處於作用中狀態的期間內支付快取快照的費用,最短計費時間為 3 小時,之後以每毫秒計費。價格依您分配給函數的記憶體量而定。每次 Lambda 還原快照來恢復執行環境時,系統也會向您收取費用,價格取決於您分配給函數的記憶體數量。
SnapStart 定價不適用於受支援 Java 受管執行時期。
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定價範例:使用附加中繼資料豐富串流遙測
假設您是一家物流公司,在現場擁有一支車隊,每輛車都配備傳感器和 4G/5G 連接,以將遙測資料傳送到 Amazon Kinesis 資料串流中。您希望使用您開發的機器學習 (ML) 模型來推斷車輛的運作狀態,並預測何時可能需要對特定組件進行維護。
假設您在現場有 10,000 輛汽車,每輛汽車每小時以交錯的方式發射一次遙測資料,並具有足夠的抖動。您打算對每個有效酬載執行此推斷,以確保及時安排車輛進行維護並確保您的車隊處於最佳運作狀態。
假設 ML 模型與函數一起打包,大小為 512 MB。對於推論,您已為函數設定 1 GB 記憶體,在 x86 處理器上計費執行持續時間為兩秒鐘。您可維護函數的單一版本。為簡便起見,假設所有請求中的 1% 會導致建立新的執行環境。
您注意到,端對端處理這些 1% 的請求需要幾秒鐘。由於您在初始化期間匯入大型軟體模組和 ML 模型,您的函數初始化需要幾秒鐘來驅動。您想要縮短這些請求的端對端處理時間,因此,您可在函數上啟用 SnapStart 並發布新版本。
您的費用計算方式如下:
請求費用
每個月,車輛將發出 10,000 * 24 * 31 = 7,440,000 則訊息,這些訊息將由 Lambda 函數處理。每月請求費用︰7.44M * 0.20 USD/百萬 = 1.49 USD
每月運算費用
每個月,每則訊息將執行一次函數,持續兩秒鐘。每月運算持續時間 (秒)︰7.44 百萬 * 2 秒 = 14.88 百萬秒
每月運算 (GB-秒)︰14.88M 秒 * 1024 MB/1024 MB = 14.88 GB-秒
每月運算費用︰14.88M GB-秒 * 0.0000166667 USD = 248.00 USDSnapStart 費用︰
啟用函數版本總時段 (秒):24 小時 * 31 天 * 3600 秒 = 2,678,400 秒
配置的函數記憶體:1024MB/1024MB -> 1 GB
使用的 SnapStart 快取總計:1 GB * 2,678,400 秒 -> 2,678,400 GB-秒
SnapStart 快取費用:268 萬 GB-秒 * 0.0000015046 USD = 4.03 USD使用 SnapStart 還原的請求數:744 萬的 1% = 74,400
使用的 SnapStart 還原總計:74,400 * 1 GB = 74,400 GB
SnapStart 還原費用:74,400 GB * 0.0001397998 USD = 10.4 USDSnapStart 費用總計:SnapStart 快取費用 + SnapStart 還原費用
SnapStart 費用總計:4.03 USD + 10.4 USD = 14.43 USD每月總費用
每月總費用 = 請求費用 + 運算費用 + SnapStart 費用
總費用 = 1.49 USD + 248.00 USD + 14.43 USD = 263.92 USD
Lambda HTTP 回應串流定價
下方所有的範例都使用美國東部 (維吉尼亞北部) 價格。
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定價範例:串流伺服器端轉譯的 Web 內容
假設您是 Web 應用程式開發人員,並且正在建置會以 Lambda 函數在伺服器端轉譯的網站。您的 Lambda 函數會根據請求和多個下游服務呼叫的結果,動態產生 HTML 內容。其中一些呼叫可能需要很長時間才能傳回回應。若要最佳化使用者的頁面載入體驗,您可以使用 Lambda 的 HTTP 回應串流功能,藉由在函數產生 HTML 的第一個區塊時,立即在瀏覽器中轉譯 HTML 的第一個區塊,藉此改善「第一位元組時間」效能。
為簡單起見,我們假設您的應用程式每月處理 300 萬個請求。假設您已用盡 AWS 免費方案中包含的 100 GB 回應串流。平均函數持續期間為 500 毫秒。您已在 x86 型處理器上為您的函數設定了 1536 MB 記憶體。每個請求的平均承載大小為每月前 200 萬個請求 100 KB,而每月最後 100 萬個請求的平均承載大小為 7 MB。計算範例假設 1 GB = 1,024 MB。
您的費用計算方式如下:
每月運算費用
每月運算價格為每 GB-秒 0.0000166667 USD,免費方案提供 400,000 GB-秒。
總運算 (秒) = 300 萬 * 500 毫秒 = 1,500,000 秒
總運算 (GB-秒) = 1,500,000 * 1536MB/1024 MB = 2,250,000 GB-秒
總運算 – 免費方案運算 = 每月計費運算 GB-秒
2,250,000 GB-秒 – 400,000 免費方案 GB-秒 = 1,850,000 GB-秒
每月運算費用 = 1,850,000 * 0.0000166667 USD = 30.83 USD每月請求費用
每月請求價格為每 100 萬個請求 0.20 USD,免費方案每月提供 100 萬個請求。
總請求 – 免費方案請求 = 每月計費請求
300 萬個請求 – 100 萬個免費方案請求 = 200 萬個每月可計費請求
每月請求費用 = 2 M * 0.2 USD/M = 0.40 USD處理位元組費用
每月串流處理的位元組價格為每串流處理 1 GB 為 0.008 USD,而免費方案則每月提供 100 GB。每個請求串流處理的前 6 MB 也是免費的。
串流處理的免費位元組 (GB) = 200 萬個請求 * 100 KB = 190.7 GB
由於每個請求 100 KB < 6 MB,因此串流處理的 190.7 GB 是免費的。
串流處理的可收費位元組 (GB) = 100 萬個請求 * (7 MB — 6 MB) = 976.56 GB
每月串流處理的位元組費用 = 976.56 GB * 0.008 美元 = 7.81 美元每月總費用:
費用總計 = 運算費用 + 請求費用 + 串流處理的位元組費用 = 30.83 美元 + 0.40 美元 + 7.81 美元 = 每月 39.04 美元
事件來源映射 (ESM) 的佈建模式定價
事件來源映射 (ESM) 的佈建模式可讓您透過分配稱為事件輪詢器的最小和最大資源數目,並在設定的最小和最大限制之間自動調整比例,來最佳化 ESM 的輸送量。此功能非常適合流量突然激增的即時事件驅動型應用程式。事件輪詢器是支援佈建模式下的 ESM 的可設定資源,並提供高達 5 MB/s 的輸送量。定價依據佈建的最小事件輪詢器數目,以及自動調整規模期間取用的事件輪詢器。使用稱為事件輪詢器單元 (EPU) 的計費單位來計算費用。每個 EPU 支援最多 20 MB/s 的事件輪詢輸送量,而在 EPU 上分配的事件輪詢器數目則取決於每個事件輪詢器取用的輸送量。您依據使用的 EPU 數目和持續時間付費 (以時間輪詢器單位-時數衡量)。
資料傳輸:您需支付標準 AWS 資料傳輸費。
持續時間︰定價以秒為單位計算,最短計費時間為 1 分鐘。
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定價範例:
範例:使用 Kafka 進行即時串流資料分析範例:使用 Kafka 進行即時串流資料分析假設您是全球客戶聯絡中心解決方案供應商,並且擁有管道,可將通話體驗相關的中繼資料傳送至 Amazon MSK (Kafka) 主題以進行即時分析。由於流量可能達到尖峰且不可預測,因此,您想要使用 ESM 的佈建模式來微調 ESM 的效能。假設處理這些訊息的 Lambda 函數設定為搭配 x86 處理器的 1,024MB 記憶體,並且每天經歷 100 萬次調用,平均持續時間為 2 秒。假設您為 ESM 啟動了佈建模式,並使用預設的 1 個事件輪詢器,而 ESM 在美國東部 (維吉尼亞北部) 每月取用 800 EPU-小時。
每月運算費用
每月運算價格為每 GB-秒 0.0000166667 USD,免費方案提供 400,000 GB-秒
運算總時間 (秒) = 1,000,000 * 30 * 2 秒 = 60,000,000 秒
總運算 (GB-秒) = 60,000,000 * 1024MB/1024 = 60,000,000 GB-秒
總運算 – 免費方案運算 = 每月計費運算 GB-秒
60,000,000 GB-秒 – 400,000 免費方案 GB-秒 = 59,600,000 GB-秒
每月運算費用 = 59,600,000 * 0.0000166667 USD = 993.3 USD每月請求費用
每月請求價格為每 1 百萬個請求 0.20 USD。
每月請求費用 = 60M 個請求 * 0.20 USD = 12.00 USDESM 佈建模式每月費用
EPU 費用 = 800 EPU-小時 * 0.185 USD = 148 USD
ESM 佈建模式每月費用 = 148 USD總費用
總費用 = 運算費用 + 請求費用 + ESM 佈建模式費用
總費用 = 993.3 USD + 12 USD + 148 USD = 1,153.3 USD
資料傳輸費與其他費用
資料傳輸
資料從區域之外傳入和傳出 AWS Lambda 函數,其中執行的功能將以「資料傳輸」中列出的 Amazon EC2 資料傳輸費率計費。
在以下服務之間的同一個 AWS 區域中,使用 AWS Lambda 函數進行資料傳輸是免費的:Amazon Simple Storage Service (S3)、Amazon Glacier、Amazon DynamoDB、Amazon Simple Email Service (SES)、Amazon Simple Queue Service (SQS)、Amazon Kinesis、Amazon Elastic Container Registry (ECR)、Amazon Simple Notification Service (SNS)、Amazon Elastic File System (EFS) 和 Amazon SimpleDB。
使用 Amazon Virtual Private Cloud (VPC) 或 VPC 對等互連以及 AWS Lambda 函數將產生額外費用,如 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 隨需定價頁面所述。VPC 對等互連是兩個 VPC 之間的網路連線,可讓您使用私有 IPv4 地址或 IPv6 地址在它們之間路由流量。
如需 AWS 服務定價的詳細資訊,請參閱相關 AWS 服務詳細資訊頁面的定價部分。
Lambda@Edge 定價
Lambda@Edge 函數是以資料精細度為 1 毫秒來測量
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定價範例:
如果您的 Lambda@Edge 函數在一個月內執行了 1 千萬次,且每次執行 10 毫秒,您的費用計算如下:如果您的 Lambda@Edge 函數在一個月內執行了 1 千萬次,且每次執行 10 毫秒,您的費用計算如下:每月運算費用
每月運算價格為每 128 MB-秒 0.00000625125 USD
總運算 (秒) = 10 M * (0.01 秒) = 100,000 秒
每月運算費用 = 100,000 * 0.00000625125 USD = 0.63 USD
每月請求費用每月請求價格為每 1 百萬個請求 0.60 USD。
每月請求費用 = 10 M * 0.6 USD/M = 6.00 USD
每月總費用
總費用 = 運算費用 + 請求費用 = 0.63 USD + 6.00 USD = 每月 6.63 USD