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搜索[API计费]，共10007篇文章

SpringBoot2更换Tomcat为Jetty，小型站点的福音

Jetty是使用Java语言编写的，它的API以一组JAR包的形式发布。

2025-09-05

SpringBoot2初体验，简单认识spring boot2并且搭建基础工程

Spring Boot 1.x 到 2.x 中间更新了很多 API 以及依赖组件。

2025-09-05

ISP 企业级带宽计费怎么做？网络流量计费的 6 大核心能力

2026 年远程办公成为常态，企业级带宽计费已从 ISP/IDC 专属场景，扩展到所有"多租户/多部门/多接口"的企业网络运维场景——园区网、连锁机构、多分支机构、出海企业都面临类似挑战。

2026-09-04

腾讯云计费策略调整，部分 AI 模型涨价 400%

腾讯云智能体开发平台宣布，将对部分模型的计费策略进行优化调整。本次调整主要涉及两类变更：模型价格调整与公测模型结束免费。

2026-03-12

闲置计费 | 冷启动与成本间的最优解

闲置计费根据预留实例是否在处理请求，我们将实例区分为闲置、活跃两种状态，并为两种状态分别设置了计费单价。

2022-05-06

MaxCompute按量计费计算任务消费监控告警

MaxCompute 按量计费资源为弹性伸缩资源，对于计算任务，按任务需求提供所需资源，对资源使用无限制，同时MaxCompute按量计费的账单为天账单，即当天消费需要第二天才出账，因此，有必要对计算任务的消费进行监控以免超预期消费而不可知

2019-11-24

MaxCompute（原ODPS）开发入门指南——计量计费篇

MaxCompute（原ODPS）开发入门指南写在最前面 >>>进入了解更多>>>阿里云数加·MaxCompute大数据计算服务. 近期介绍大量数据上云用户关于MaxCompute的一些问题，现就MaxCompute产品线的一些工具栈可以和大家进行交流，也欢迎大家拍砖和来扰，一起学习一起进步！也希望能够在帮助到大家！系列文章会涉及到的内容 0.MaxCompute概述：是什么？可以做什么？收费模式？ 1.数据上云工具介绍：Log、Logstash、Flume、Fluentd、DataX等 2.MaxCompute开发工具：Data IDE和MaxCompute Studio 3.数据分析展现工具概述：Quick BI MaxCompute概述 MaxCompute（原ODPS）是一项大数据计算服务，它能提供快速

2017-06-06

腾讯云多模态文档解析概念辨析与计费指南

很多团队的需求是从一句话开始的："帮我们找一个 PDF 转 Markdown 的工具。"这句话背后，往往藏着三种完全不同的诉求——文本型 PDF 的轻量格式转换、扫描件的文字识别、面向知识库与大模型的

2026-10-13

闲置计费 | Serverless 冷启动与成本间的最优解

闲置计费根据预留实例是否在处理请求，我们将实例区分为闲置、活跃两种状态，并为两种状态分别设置了计费单价。

2022-05-05

Twitter 广告平台实时计费系统的架构增强之道

Twitter 是广告商吸引受众的一个热门平台。当广告商发起一个新的广告活动，它们会限定一个广告预算。Twitter 的广告服务器会检查广告活动的预算，以便确定是否还能继续投放广告。如果没有这个检查机制，我们可能会在广告活动达到预算限额后继续提供广告服务。我们把这种情况叫作超支。超支会导致 Twitter 的收入损失(由于机会成本的增加——例如，我们本可以在那个位置显示其他广告)。所以，我们要建立一个可靠的系统来防止发生超支。 - 背景简述 - 在深入研究超支是如何发生前，先来了解一下我们的广告系统是如何提供广告服务的。下面是我们广告服务管道的高级架构图：支出缓存（Spend Cache）——一个分布式缓存服务，可以跟踪每个广告活动的当前预算支出。实时广告支出计数器(Live Spend Counter，LSC)——一个基于 Apache Heron 的服务，负责聚合广告活动并更新支出缓存。广告回调（Ads Callback）——处理用户浏览事件的管道，为事件添加上下文信息，并将它们发送到 LSC。广告服务器（Ad Server）——在处理请求时，决定是否应该从广告支出缓存中获取当前活动的支出。需要注意的是，这里所说的广告服务器包括了向用户提供广告的多种服务。当用户在 Twitter 上浏览广告时，我们会向广告回调管道发送一个事件。一旦活动支出计数器收到这个事件，它将计算活动的总支出，并在支出缓存中更新活动的支出。对于每个传入的请求，广告服务器管道都会查询支出缓存，以便获得活动的当前支出，并根据剩余的预算确定是否继续提供服务。 - 广告预算超支 - 因为我们处理的广告活动的规模比较大(数据中心每秒有数以百万计的广告浏览事件)，所以延迟或硬件故障随时都可能在我们的系统中发生。如果支出缓存没有更新最新的活动支出，广告服务器就会获取到陈旧的信息，并继续为已经达到预算上限的活动提供广告服务。我们将永远无法收取超出广告预算的那部分费用，导致 Twitter 的收入损失。例如，假设有一个每天预算为 100 美元的广告活动，每一次点击的价格为 0.01 美元。在没有超支的情况下，这将为活动创造每天 10000 次点击的机会。假设广告回调管道或 LSC 出现故障，导致支出缓存没有更新，丢失了价值 10 美元的事件，支出缓存只会报告支出为 90 美元，而实际上活动已经支出了 100 美元，那么该活动将获得额外的 1000 次免费点击机会。 - 跨数据中心一致性 - Twitter 有多个数据中心，每个数据中心都部署了整个广告服务管道的副本，包括广告回调管道、实时支出计数器和支出缓存。当用户点击广告时，回调事件被路由到其中的一个数据中心，这个数据中心里的回调管道将负责处理这个事件。那么，问题就来了：每个数据中心计算的总支出只计算该数据中心接收到的事件，不包括其他数据中心的数据。由于广告客户的预算是跨数据中心的，这意味着每个数据中心的支出信息是不完整的，可能会少算了广告客户的实际支出。为了解决这个问题，我们给回调事件队列添加了跨数据中心复制功能，以便让每个数据中心都能够处理所有的事件。这确保了每个数据中心中的支出信息是完整和准确的。 - 单个数据中心的故障 - 尽管复制事件为我们带来了更好的一致性和更准确的支出信息，但系统的容错能力仍然不是很强。例如，每隔几周，跨数据中心复制失败就会导致支出缓存由于事件丢失或滞后而失效。通常，广告回调管道会出现系统问题，例如垃圾收集停顿或数据中心的不可靠网络连接导致的事件处理延迟。由于这些问题发生在数据中心本地，该数据中心中的 LSC 接收到的事件与延迟成正比，因此支出缓存的更新也将延迟，从而导致超支。在过去，如果一个数据中心发生这些故障，我们会禁用这个数据中心的 LSC，并让其他数据中心的 LSC 同时更新本地缓存和发生故障的数据中心的 LSC，直到出现滞后的广告调管道和 LSC 重新追上来。这种解决方法有效地避免了临时性的超支问题，但仍然有几个不足的地方：手动切换：启用跨数据中心写入是一个手动执行的过程，需要按一定的顺序进行多个设置更改。我们最终使用了脚本，但仍然需要一个待命工程师手动执行脚本。手动选择数据中心：需要一个包含多个步骤的手动执行过程来确定哪个数据中心是健康的以及启用跨数据中心写入是否安全。当故障恢复需要回到初始配置时，必须重复类似的过程。有时候，这个过程需要来自不同团队的多个待命工程师共同努力。高运维成本：由于管理工作区涉及了多个手动步骤，回调基础设施问题会带来很高的运维成本。 - 跨数据中心写入方案 - 由于这种架构存在很多问题，我们重新设计了管道，让它能更有弹性地应对故障，并减少运维人员的干预。这个解决方案有两个主要组成部分：跨数据中心写入：LSC 总是同时更新“备用”数据中心的支出缓存和本地缓存。它还会写入一些有关数据运行状况的元数据。每个 LSC 实例维护两个单独的数据集，一个只计算本地的信息，另一个只计算来自远程实例写入的数据。数据集健康检查：在处理请求时，广告服务器管道读取两个版本的数据，并根据哪个数据集更健康自动选择使用哪个版本。在正常情况下，新解决方案的工作原理与之前的设计完全一致。但是，如果本地支出缓存落后了，广告服务器能够检测到，并自动切换到包含来自远程写入数据的数据集。当本地的问题解决之后，广告服务器将自动切换回本地数据集。我们怎么知道哪个数据集更健康？我们通过常见的故障场景来决定数据集的健康情况：延迟：当广告回调管道/LSC 无法及时处理大量的事件，就会出现延迟。事件是按照它们到达的顺序处理的，所以我们更倾向于选择包含最新事件的数据集。丢失事件：在某些故障场景中，事件可能会完全丢失掉。例如，如果广告回调管道的跨数据中心复制失败，其中一个数据中心将丢失一些远程事件。因为所有的数据中心都应该处理所有的事件，所以我们应该选择处理了最多事件的那个数据集。为了构建一个包含这两个因素的健康检查机制，我们引入了支出直方图的概念。 - 支出直方图 - 假设我们有一个滚动窗口，显示每个数据中心的 LSC 在任意给定时刻正在处理的事件计数。滚动窗口包含最近 60 秒内每毫秒处理了多少事件的计数。当到达窗口的末尾，我们删除头部的计数，并计算后面 1 毫秒的计数。我们可以看到 LSC 在 60 秒内处理的“事件计数”的直方图。直方图如下图所示：为了能够选择最佳的数据集(在广告服务端)，我们利用了这个直方图和最近的事件时间戳。LSC 将这些元数据与支出数据一起写入支出缓存。 LSC 在写入时不会序列化/反序列化整个直方图。在写入之前，它会汇总窗口中所有计数器的计数，并写入一个聚合值。这里使用事件的近似值就足够了，近似值可以作为这个数据中心的 LSC 总体健康状况的信号。这是由故障的本质决定的——如果故障足够严重，我们将立即看到故障的影响，计数会显著下降。如果不是很严重的话，数量几乎是一样的。包含元数据的结构体是这样的： struct SpendHistogram { i64 approximateCount; i64 timestampMilliSecs;} 复制代码在处理请求时，广告服务器同时读取本地和远程的数据集。它使用 SpendHistogram 根据下面描述的数据中心选择逻辑来决定使用哪个数据集作为事实数据来源。 - 数据中心的选择 - 选择数据集的逻辑如下： · 从两个数据中心获取 SpendHistogram。 · 首选具有最新时间戳和最高事件计数的数据集。 · 如果它们非常相近且都处于正常状态，就首选本地数据集，这样可以避免由于小的延迟而在两个数据中心之间来回切换。这可以总结成以下的真值表： x = LocalTimeStamp - RemoteTimeStamp y = LocalApproxCount - RemoteApproxCount ts = ThresholdTimeStamp tc = ThresholdApproxCountPercent 在切换到使用来自远程数据中心的数据集之前，我们使用 ts 和 tc 来确定容忍度阈值。如果差值在阈值内，我们会更倾向于使用本地数据集。我们尝试找到阈值，以便在不需要进行数据中心切换的情况下尽早检测故障。广告服务器在处理每个请求时都会发生这个选择过程，因此我们会在本地进行缓存，每隔几秒刷新一次，以防止频繁的网络访问影响整体性能。下面是切换使用数据中心数据的可视化表示。当 DC1 的 LSC 发生故障时，会导致 DC1 的广告服务器自动选择使用 DC2 的数据。 - 扩展到多个数据中心 - 到目前为止，我们讨论的方法只涉及两个数据中心。通过引入跨数据中心复制因子的概念，我们可以将设计扩展到“N”个数据中心。复制因子控制每个 LSC 服务写入的远程数据中心的数量。在读取数据时，我们使用了相同的逻辑，并做了一些优化，比如一次读取(批读取)所有必要数据，而不是分多次读取。例如，假设 ReplicationFactor 设置为 2，DC1 中的 LSC 将写入到 DC1、DC2 和 DC3 的支出缓存，DC2 中的 LSC 将写入到 DC2、DC3 和 DC4 的支出缓存，DC3 中的 LSC 将写入到 DC3、DC4 和 DC1 的支出缓存。下图显示了三个数据中心的复制原理图。在每个数据中心中，广告服务器将读取三个支出直方图，并从所有这些数据中心选择首选的数据集。根据我们的网络和存储约束，我们选择 2 作为复制因子。 - 结论 - 在推出这些变更之后，我们注意到团队的运维成本发生了重大变化。之前每个季度由于系统问题会导致多次超支事件，而在过去的一年，都没有发生此类事件。这节省了大量的工程时间，并避免了由于基础设施问题而向广告商发放补偿。通过识别系统健康关键指标，设计出最简单的工程解决方案，并根据这些指标自动采取行动，我们解决了一个影响服务管道正确性的关键性问题。我们不仅构建了一个具有容错能力和弹性的系统，而且释放了工程资源，把它们用在更有价值的地方。 - END - 往期回顾 ◆使用契约测试提高分布式系统的质量 ◆构建前瞻性应用架构的优秀实践 ◆监控全覆盖，接入只需 5 分钟：爱奇艺内容中台基于 CAT 的服务监控实践本文分享自微信公众号 - 互联网后端架构（fullstack888）。如有侵权，请联系 support@oschina.cn 删除。本文参与“OSC源创计划”，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。

2021-03-31

IBM抛弃分层计费模式，正式加入云存储价格大战

然而IBM公司结合现代分析与认知工具，意识到客户可能需要频繁考量归档或者类归档型数据的存在，并将这部分数据传输至AWSGlacier或者GoogleNearline等低成本存储服务以继续保持当前计费层的成本优势

2018-04-15

普惠科技 | 阿里云ECS全球启用秒级计费

为进一步提升弹性计算服务体验，2017年9月29日，阿里云宣布全球所有服务地域的ECS云服务器按量付费模式升级为按秒计费。这一升级同时适用于“入门级”与“企业级”ECS产品线。

2017-10-08

阿里云邮推定制版首创按量计费模式

本文讲的是阿里云邮推定制版首创按量计费模式【IT168资讯】5月8日消息，阿里云邮正式对外发布升级定制版，首创全新的按量计费模式。

2017-09-25

云主机引发传统计费模式突破性变革

本文讲的是云主机引发传统计费模式突破性变革，【IT168 资讯】世纪互联公布1元云主机的推广活动第一期调查问卷结果，接近半数的主机租用用户表示希望主机租用活动按月付费，这一结论直接印证了主机租用用户多数支持按月付费的结论

2017-09-19

IBM抛弃分层计费模式正式加入云存储价格大战

然而IBM公司结合现代分析与认知工具，意识到客户可能需要频繁考量归档或者类归档型数据的存在，并将这部分数据传输至AWS Glacier或者Google Nearline等低成本存储服务以继续保持当前计费层的成本优势

2017-07-03

国际计费系统基于Sharding-Proxy大数据迁移方案实践

1 背景计费数据量剧增，需要将老库进行数据拆分到多个分库，数据分片；拆分规则为收付款对象（或ID）字段，进行HASH，取模(32)，分32个库 2 目标实现数据从老库，按照分片规则，迁移到分库中

2022-08-09

【元气云妹】如何变更云服务器ECS计费方式

一键订阅云服务月刊微博阿里云客户满意中心头条号阿里云服务知乎号阿里云服务

2018-06-14

注意这五点跳出云供应商的计费陷阱

有一个公认的事实是，将业务迁移到云上将有助于节约小型业务的成本。然而，使用云服务是要付出一些关联代价的，虽然那些代价一开始看起来微不足道，但如果你不加以关注的话，它就会像滚雪球一样由小变大，这是云服务供应商“温水煮青蛙”的陷阱。如果你想继续在云端获得基本的收益，就必须采取措施，压低你的云计算成本。以下是一些小小的建议，关于如何防止云变得过于昂贵。若掉进供应商挖的坑云服务也不便宜不选择独立服务云服务的类型是多种多样的，而且有许多服务是独立的，这毫无疑问将会使云成本增加。正如上面所说，如果你不够小心，云计算的成本就会增加。而对于独立服务，成本就更高。很容易就会落入“50美元一个月/100美元一个月真的有差别?”的陷阱。而在你意识到问题的所在之前，你的云服务预算已经扶摇直上九万里了。解决这一问题的最好办法之一，就是找到一个提供一整套产品的服务供应商。这个方法往往比独立的产品要昂贵一点点。此外，从一个能够为你提供问题中心点解决方案的供应商处购买云服务，可以节约你很多时间，过一段时间之后，也将因此为你省下很多成本。经验很重要如果你确实需要一个独立的云服务来集成套件，最好确保你身边有一个经验丰富的集成顾问来做这个工作。集成往往是非常复杂的，一位经验丰富的顾问通常可以在较短时间内完成这项工作，从而达到节约成本的目的。另外，集成有误将导致服务停机和错误，这两种情况都会消耗大量的资源。在你把他们拉上船之前，至少要确保那些顾问知道自己要做什么。优先考虑备份如果你把自己的所有数据都看得同样重要，云备份的存储就会在短期内变得非常昂贵。为了保持低成本，你需要检查储存在云上的数据防止出现以下问题： ·需要你长期存储的这些数据有多少个版本?版本越多，云存储的成本就会约稿。 ·你需要满足什么样的监管需求?你的某些数据可能需要访问五年，另外一些数据或许可以在九十天后就删除。 ·你需要多块的备份访问速度?如果你可以等待一两天，那么你就可以将数据存放在更便宜一些的服务器上或者甚至从你的供应商数据中心脱机。删除用户很多云服务供应商会根据你的业务在其系统中所拥有的用户数量收费。如果你不去维护你的用户列表，你就可能会为那些已经脱离业务很久的用户支付额外的费用。为了避免这种情况，你需要在必要的时候将那些用户从系统中删除。此外，定期进行审计是很有用的，比如每隔六个月到一年的时间，以确保云中的用户列表是最新的。主动监控最后，向你的云服务供应商询问是否可以主动监控你的账户，这样他们就能够在问题变得严重之前对你发出警报。这是非常重要的，你必须拥有“按需支付”许可，让费用的产生基于资源和存储的使用。这样会避免你在打开每月云服务账单时，看到一个“大大的惊喜”。如果你真的收到这样一个“惊喜”，最好在未来与你的云服务供应商一同工作，以监控你的使用程度。另外，向他们询问成本管理建议。虽然看起来，向你的云服务供应商询问如何节约云服务成本是违反常理的，但是对于他们来说，你作为一个长期客户的价值远远高于每月高出的那一点点费用。本文转自d1net（转载）

2017-07-04

基于腾讯云大模型知识引擎的调用计费核对实践

当企业通过腾讯云大模型知识引擎接入多个模型后，费用核对通常会遇到两类问题：一是厂商账单金额和平台侧记录对不上，二是不同模型计费方式不同（按 Token、按次、按时长），只看汇总容易误判。

2026-09-20

以 Token 计费到底怎么算？输入和输出价格差多少？

很多开发者第一次跑通大模型 API，最懵的不是代码，而是账单。同样是问一句话，为什么扣的钱忽多忽少？为什么同一段文字，不同模型价格差好几倍？

2026-09-02

GitHub Actions 按量计费后，有没有更省钱的替代方案

摘要： GitHub Actions 按量计费后团队 CI/CD 成本上升。本文对比 GitHub Actions 与腾讯云 CNB 云原生构建的计费、功能和本地化差异，帮助开发者找到更经济的替代方案

2026-08-27

OctaFuse Gateway 2.6.0：完善 Vertex AI 鉴权、图片计费与日常调试

OctaFuse Gateway 2.6.0 重点完善项目级 Vertex AI 的服务账号鉴权与文生图计费，让供应商接入、分时定价和异常请求扣费更明确、更容易核验。

2026-08-19

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。