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藉助 D1 GA 版以及 Hyperdrive、Queues 和 Workers Analytics Engine 更新簡化現狀

2024-04-01

閱讀時間:6 分鐘
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簡化完整堆疊

今天是愚人節,儘管我們也希望像其他人一樣玩個痛快,但更希望利用這一天發佈嚴肅的公告。實際上,截至今天,有 200 多萬開發人員在 Cloudflare 的平台上進行構建,這可不是開玩笑!

在 Developer Week 活動週初始之際,我們針對以下三種產品撥動了重要的「生產就緒」開關:D1,這是我們的無伺服器 SQL 資料庫Hyperdrive,可讓您的_現有_資料庫感覺是分佈式的(並且更快速!);Workers Analytics Engine,這是我們的時間序列資料庫。

一段時間以來,我們始終致力於讓開發人員將整個堆疊移轉至 Cloudflare,但基於 Cloudflare 構建的應用程式可能是什麼樣子呢?

該圖表本身看起來與您已經熟悉的工具應該沒有太大的差異:您需要一個資料庫用於核心使用者資料;需要一個物件儲存體用於資產和使用者內容;可能需要一個佇列用於背景工作,如電子郵件或上傳處理;需要一個快速鍵值儲存,用於執行階段設定;甚至可能需要一個時間序列資料庫,用於彙整使用者事件和/或效能資料。這是我們使用 AI 之前的情況,而現在,在搜尋、建議和/或影像分析工作(至少!)中,AI 越來越成為很多應用程式的核心部分。

而且,想都不用想,此架構是在全球執行的,而這意味著可擴展、可靠和快速,並且全部現成可用。

D1 正式上市:生產就緒

您的核心資料庫是組成基礎架構的一個最關鍵部分。它需要超級可靠;它不能遺失資料;它必須能夠擴展。因此,在過去的一年中,我們專注於將這些部分部署到位,以確保 D1 生產就緒。現在,我們無比興奮地宣佈,我們的全球無伺服器 SQL 資料庫 D1 正式上市了。

D1 的 GA 版實現了一些最受歡迎的功能,包括:

  • 支援 10GB 的資料庫,且每個帳戶可擁有 50,000 個資料庫;

  • 全新的資料匯出功能;以及

  • 增強的查詢偵錯功能(我們稱之為「D1 Insights」),它可讓您瞭解哪些查詢耗費最多時間和成本,或者哪些查詢完全低效……

……從而讓開發人員能夠使用 D1 構建生產就緒應用程式,來滿足所有關聯式 SQL 需求。重要的是,在一個「免費方案」或「業餘愛好方案」概念似乎面臨風險的時代,我們並不打算移除 D1 的免費方案,也不會減少每月 5 美元的 Workers Paid 方案中所包含的 250 億列讀取

方案

Plan

Rows Read

Rows Written

Storage

Workers Paid

First 25 billion / month included

+ $0.001 / million rows

First 50 million / month included

+ $1.00 / million rows

First 5 GB included


+ $0.75 / GB-mo

Workers Free

5 million / day

100,000 / day

5 GB (total)

讀取的列數

寫入的列數

儲存

export default {
  async fetch(request: Request, env: Env) {
    const {pathname} = new URL(request.url);
    let resp = null;
    let session = env.DB.withSession(token); // An optional commit token or mode

    // Handle requests within the session.
    if (pathname === "/api/orders/list") {
      // This statement is a read query, so it will work against any
      // replica that has a commit equal or later than `token`.
      const { results } = await session.prepare("SELECT * FROM Orders");
      resp = Response.json(results);
    } else if (pathname === "/api/orders/add") {
      order = await request.json();

      // This statement is a write query, so D1 will send the query to
      // the primary, which always has the latest commit token.
      await session.prepare("INSERT INTO Orders VALUES (?, ?, ?)")
        .bind(order.orderName, order.customer, order.value);
        .run();

      // In order for the application to be correct, this SELECT
      // statement must see the results of the INSERT statement above.
      //
      // D1's new Session API keeps track of commit tokens for queries
      // within the session and will ensure that we won't execute this
      // query until whatever replica we're using has seen the results
      // of the INSERT.
      const { results } = await session.prepare("SELECT COUNT(*) FROM Orders")
        .run();
      resp = Response.json(results);
    }

    // Set the token so we can continue the session in another request.
    resp.headers.set("x-d1-token", session.latestCommitToken);
    return resp;
  }
}

Workers Paid

包含前 250 億列/月

+ 超出部分 0.001 美元/百萬列

包含前 5000 萬列/月

+ 超出部分 1 美元/百萬列

包含每月前 5GB

// Use the popular 'pg' driver? Easy. Hyperdrive just exposes a connection string
// to your Worker.
const client = new Client({ connectionString: env.HYPERDRIVE.connectionString });
await client.connect();

// Prefer using an ORM like Drizzle? Use it with Hyperdrive too.
// https://orm.drizzle.team/docs/get-started-postgresql#node-postgres
const client = new Client({ connectionString: env.HYPERDRIVE.connectionString });
await client.connect();
const db = drizzle(client);

+ 超出部分 0.75 美元/GB

Workers Free

500 萬列/天

Plan

Price per query

Connection Pooling

Workers Paid

$0 

$0

每天 100,000 列

5GB(總計)

對於那些從一開始就在關注 D1 的使用者來說:正式版與我們在公開測試版中宣布的定價相同

但我們並不會止步於正式上市:我們還為 D1 規劃了一些重要的新功能,包括全球讀取複製、更大的資料庫、更多的 Time Travel 功能(可讓您建立資料庫分支)以及全新的 API(可用於動態查詢和/或從 Worker 內建立新的即時資料庫)。

// Pull and acknowledge messages from a Queue using any HTTP client
$  curl "https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/${CF_ACCOUNT_ID}/queues/${QUEUE_ID}/messages/pull" -X POST --data '{"visibilityTimeout":10000,"batchSize":100}}' \
     -H "Authorization: Bearer ${QUEUES_TOKEN}" \
     -H "Content-Type:application/json"

// Ack the messages you processed successfully; mark others to be retried.
$ curl "https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/${CF_ACCOUNT_ID}/queues/${QUEUE_ID}/messages/ack" -X POST --data '{"acks":["lease-id-1", "lease-id-2"],"retries":["lease-id-100"]}' \
     -H "Authorization: Bearer ${QUEUES_TOKEN}" \
     -H "Content-Type:application/json"

D1 的讀取複製會根據需要自動部署讀取複本,從而讓資料更靠近使用者:並且您不必開發、管理擴展,也不會遇到一致性(複製滯後)問題。讓我們提前一覽 D1 即將推出的 Replication API 是什麼模樣:

重要的是,我們將讓開發人員能夠維護基於工作階段的一致性,以便使用者不僅可以看到自己的變更情況,同時仍然受益於複製帶來的效能和延遲改進。

// Apply a delay to a message when sending it
await env.YOUR_QUEUE.send(msg, { delaySeconds: 3600 })

// Delay a message (or a batch of messages) when marking it for retry
for (const msg of batch.messages) {
	msg.retry({delaySeconds: 300})
} 

您可以閱讀我們的深入解讀貼文,進一步瞭解 D1 的讀取複製如何在後台運作,如果您要立即開始在 D1 上進行構建,請前往我們的開發人員文件,建立您的第一個資料庫。

Hyperdrive: 正式上市

在去年 9 月的生日週期間,我們發佈了 Hyperdrive 開放測試版,現在它已正式上市了,換言之,它經過實戰考驗並可用於生產環境了。

如果您尚不瞭解 Hyperdrive 是什麼,那麼請允許我快速介紹一下,這款產品旨在讓您現有的集中式資料庫給人全球化的感覺。我們使用自己的全球網路,可以更快地路由至您的資料庫,確保連線集區準備就緒,並在盡可能靠近使用者的位置快取最經常執行的查詢。

重要的是,Hyperdrive 原生支援最熱門的驅動程式和 ORM(物件關係對應程式)庫,因此您無需重新學習或重新撰寫查詢:

但有關 Hyperdrive 的工作並不會因正式上市而停下來。在接下來的幾個月中,我們將為_另一個_部署最廣泛的資料庫引擎提供支援:MySQL。我們還將透過 Cloudflare TunnelMagic WAN,支援連線至私人網路(包括雲端 VPC 網路)內的資料庫。除此之外,我們還計劃為無效判定和快取策略提供更多的可設定性,以便您能夠針對效能與資料新鮮度做出更精細的決策。

當我們思考如何為 Hyperdrive 定價時,我們意識到,對它收費似乎不太合適。畢竟,Hyperdrive 不僅具有顯著的效能優勢,而且對連線至傳統的資料庫引擎至關重要。如果沒有 Hyperdrive,每次請求需要 6 次以上往返來連線和查詢資料庫,支付這筆延遲開支是不合理的。

因此,我們很高興地宣佈,對於採用 Workers Paid 方案的任何開發人員,免費提供 Hyperdrive。這不僅包括查詢快取和連線共用,還包括建立多個 Hyperdrive 的能力,這可用於分隔不同的應用程式(生產與暫存)或提供不同的設定(例如,快取與未快取)。

Plan

Data points written

Read queries

Workers Paid

10 million included per month


+$0.25 per additional million

1 million included per month


+$1.00 per additional million

Workers Free

100,000 included per day

10,000 included per day

方案

每次查詢的價格

連線共用

Workers Paid

$0 

$0

若要開始使用 Hyperdrive,請前往文件,瞭解如何連線現有的資料庫並從 Workers 開始查詢。

Queues:  隨時隨地提取

工作佇列在構建現代、完整堆疊應用程式方面發揮著越來越重要的作用,這也是我們最初推出 Queues 公開測試版時所考慮的因素。此後,我們一直致力於打造數種主要的 Queues 功能,本週我們將推出其中兩種:提取式取用者和全新的訊息傳遞控制。

任何 HTTP 語音用戶端現在都可從佇列中提取訊息:呼叫佇列上的新 /pull 端點來請求一批訊息,並在您成功處理它們時呼叫 /ack 端點來確認每條訊息(或一批訊息)

提取式取用者可在任何位置執行,讓您能夠同時執行佇列取用者以及現有的傳統雲端基礎架構。Cloudflare 內部的團隊很早就採用了這種方式,其中一個使用案例是從我們 310 多個資料中心將裝置遙測寫入至佇列,並在執行於 Kubernetes 之上的部分後台基礎架構內取用。重要的是,我們的全球分散式佇列基礎架構意味著訊息保留在佇列內,直到取用者準備好處理它們**。**

Queues 現在也支援延遲訊息,這同時涵蓋傳送至佇列和標記訊息進行重試。這可能對未來的佇列工作很有用,如果上游 API 或基礎架構的限速要求您調整處理訊息的速度,則也可用於套用輪詢機制。

在接下來的幾個月,我們也會大幅提高每個佇列的輸送量,來推動 Queues 正式上市。對我們而言,Queues 的_高度_可靠性極為重要:如果郵件遺失或被捨棄,則意味著使用者不會收到訂單確認電子郵件、密碼重設通知及/或處理的上傳數,每種情況都會影響使用者,且很難恢復。

Workers Analytics Engine 已正式上市

Workers Analytics Engine 透過一個內建 API 從 Workers 寫入資料點,並透過一個 SQL API 查詢該資料,從而提供大規模的無限基數分析。

Workers Analytics Engine 由基於 ClickHouse 的系統提供支援,我們 Cloudflare 多年來也依賴於該系統。我們用它來觀察自身服務的運作狀況,擷取產品使用資料進行計費,並回答有關具體客戶使用模式的問題。幾乎每次向 Cloudflare 的網路發出請求時,都會向此系統寫入至少一個資料點。Workers Analytics Engine 讓您使用相同的基礎架構構建自己的自訂分析,同時,我們會幫您管理最困難的部分。

推出測試版以來,開發人員開始依賴 Workers Analytics Engine 來處理這些使用案例以及更多其他使用案例,從大型企業到開放原始碼專案(如 Counterscale)。多年來,Workers Analytics Engine 一直以生產規模運作,處理任務關鍵型工作負載,但直到今天,我們從未分享過任何有關定價的資訊。

我們的 Workers Analytics Engine 定價非常簡單,基於以下兩個指標:

  1. 寫入的資料點數 每次在 Worker 中呼叫 writeDataPoint() 時,都會算作寫入了一個資料點。每個資料點的成本是相同的,與其他平台不同,新增維度或基數不會帶來額外成本,並且無需預測壓縮資料點的可能大小和成本。

  2. 讀取的查詢數:每次發佈到 Workers Analytics Engine SQL API,都會算作讀取了一次查詢。每次查詢的成本是相同的,與其他平台不同,查詢複雜性不會帶來額外成本,並且無需對每次查詢讀取的資料列數進行推理。

Workers Free 方案和 Workers Paid 方案都包含寫入資料點數和讀取查詢數的配額,額外使用量的定價如下:

方案

寫入的資料點數

讀取的查詢數

Workers Paid

每月包含 1,000 萬個

+ 每增加 100 萬個 0.25 美元

每月包含 100 萬個

+ 每增加 100 萬個 1.00 美元

Workers Free

每天包含 100,000 個

每天包含 10,000 個

採用此定價,您可以透過計算在 Worker 中呼叫函數的次數以及向 HTTP API 端點發出請求的次數,來回答「Workers Analytics Engine 將花費多少錢?」這一問題。這是用紙筆就可計算出來的簡單數學題,甚至用不上試算表。

此定價將在幾個月後向所有人提供。在此之前,Workers Analytics Engine 會繼續免費提供。您可以立即開始從 Worker 寫入資料點——只需幾分鐘的時間和不到 10 行程式碼,即可開始擷取資料。我們很樂意聽取您的想法!

本週才剛剛開始

明天是 Developer Week 的第二天,敬請期待我們為您準備的內容。如果您有問題或想要展示已經構建完成的好東西,請加入我們的開發人員 Discord

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