Cloud-এর বিল — on-demand, reserved, spot আর data transfer

১ · বিল পড়া — একটি মাস, সারি ধরে ধরে

পর্ব ৭১-এ বলেছিলাম, এবার আসল বিলের গঠন দেখব। মডিউলের শুরুতেই একটি সত্য মনে রাখুন: cloud-এর বিল কোনো রহস্য নয়। এটি অনেকগুলো মিটারের যোগফল।

বিলের প্রতিটি সারিকে বলে line item. এর তিনটি অংশ: কী ব্যবহার হয়েছে, কতটা (quantity), আর এককের দাম (unit price). সব provider-এর বিল শেষ পর্যন্ত এই সূত্রেই চলে: cost = quantity × unit price. পর্ব ০৪-এর কাল্পনিক অনলাইন বাজার অ্যাপ-এর হিসাবে মাসে $৪,৭০০ ধরা হয়েছিল (staff বাদে)। সেই অ্যাপের আসল ধরনের একটি বিল এবার দেখুন।

অনুমান ছিল $৪,৭০০, বিল এল $৫,৭৩৪। ব্যবধান $১,০৩৪, মানে ২২% বেশি। অনুমানে compute, disk, egress আর support ঠিকই ছিল। বাড়তি টাকার বড় অংশ এসেছে সেই সারিগুলো থেকে, যা কেউ হিসাবে ধরেননি: NAT, zone পার হওয়া, log আর snapshot.

বাস্তব বিলে হাজারো সারি থাকে, তাই কেউ হাতে হাতে পড়েন না, script বা tool দিয়ে পড়েন। Provider-রা বিস্তারিত ব্যবহারের ফাইল দেন। AWS-এ Cost and Usage Report (CUR), Azure-এ Cost Management export, Google Cloud-এ billing export. নিচের নমুনা সেই ধরনের একটি ছোট CSV, কলামের নাম সরল করা। Script-টি পাতার ভেতর থেকেই একটি দূরের Linux sandbox-এ চলে, কোনো account লাগে না।

# Top cost items from a fictional CUR-style CSV. All prices are ASSUMED.
set -euo pipefail
cat > bill.csv <<'CSV'
service,usage_type,resource,quantity,unit_price,cost
Compute,BoxUsage,web-fleet,7200,0.50,3600.00
Compute,BoxUsage,forgotten-vm,720,0.50,360.00
Storage,DiskGB,data-disks,2000,0.10,200.00
Storage,ObjectGB,media-bucket,5000,0.02,100.00
Storage,ObjectGET,media-bucket,40,0.50,20.00
Storage,SnapshotGB,old-snapshots,1600,0.05,80.00
Storage,DiskGB,unattached-disks,300,0.10,30.00
Network,InternetOut,web-fleet,3000,0.10,300.00
Network,CrossAZ,app-to-db,8000,0.02,160.00
Network,NatHours,nat-gateways,1440,0.05,72.00
Network,NatData,nat-gateways,6000,0.05,300.00
Network,LbHours,load-balancers,1440,0.025,36.00
Network,PublicIP,public-ips,7200,0.005,36.00
Logging,LogIngest,app-logs,400,0.50,200.00
Support,Plan,business-support,1,240,240.00
CSV
total=$(awk -F, 'NR>1 {s+=$6} END {printf "%.2f", s}' bill.csv)
echo "total: \$$total"
echo "--- by service ---"
awk -F, 'NR>1 {s[$1]+=$6} END {for (k in s) printf "%.2f %s\n", s[k], k}' bill.csv |
  LC_ALL=C sort -rn |
  awk -v t="$total" '{printf "%-9s %9s %5.1f%%\n", $2, $1, 100*$1/t}'
echo "--- top 5 line items ---"
tail -n +2 bill.csv | LC_ALL=C sort -t, -k6,6 -rn | head -n 5 |
  awk -F, '{printf "%-12s %-17s %8s\n", $2, $3, $6}'
echo "--- check quantity x unit_price ---"
awk -F, 'NR>1 { d=$4*$5-$6; if (d>0.005 || d<-0.005) {print "BAD", $0; bad++} }
  END {print bad+0, "rows do not match"}' bill.csv

total: $5734.00
--- by service ---
Compute     3960.00  69.1%
Network      904.00  15.8%
Storage      430.00   7.5%
Support      240.00   4.2%
Logging      200.00   3.5%
--- top 5 line items ---
BoxUsage     web-fleet          3600.00
BoxUsage     forgotten-vm        360.00
NatData      nat-gateways        300.00
InternetOut  web-fleet           300.00
Plan         business-support    240.00
--- check quantity x unit_price ---
0 rows do not match

২ · Compute-এর তিন দর — on-demand, অঙ্গীকার আর spot

একই VM, একই কাজ, অথচ কেনার ধরনে দাম বদলায়। ঢাকা থেকে যাতায়াতের কথা ভাবুন। হঠাৎ দরকারে CNG (on-demand): যখন খুশি, দাম বেশি। মাসিক চুক্তির গাড়ি (commitment): না চালালেও ভাড়া, তবে প্রতি কিলোমিটার সস্তা। আর ফাঁকা ট্রাকে ফিরতি পথের জায়গা (spot): খুব সস্তা, কিন্তু মালিক ডাকলেই নেমে যেতে হয়।

Commitment-এর ভেতরে দুটি বড় ধরন আছে। Reserved instance নির্দিষ্ট ধরনের ক্ষমতার ওপর অঙ্গীকার, যেমন একটি instance family, region. Savings plan অঙ্গীকার করে ঘণ্টাপ্রতি খরচের ওপর, যেমন “ঘণ্টায় $৩.৫০”, ফলে instance type বদলালেও ছাড় থাকতে পারে। সাধারণত নমনীয়তা যত বেশি, ছাড় তত কম। পুরো টাকা আগাম দিলে (upfront payment) ছাড় আরও বাড়তে পারে।

নামগুলো লেখার সময়ের, আর শর্ত provider-ভেদে আলাদা। একটি বিভ্রান্তি দূর করে নিন: এই ছাড়গুলোর বেশিরভাগই শুধু বিলের হিসাব। এগুলো সাধারণত VM চালু হওয়ার নিশ্চয়তা দেয় না। নিশ্চিত ক্ষমতা চাইলে আলাদা capacity reservation লাগে।

এবার একটি VM-এর পুরো মাস তিন দরে পাশাপাশি দেখুন। VM চলছে, মাঝে ৫ দিন বন্ধ, আর spot-এ দুবার interruption. প্রতিবার ২ ঘণ্টার কাজ আবার করতে হয়।

৩ · Break-even — কতটা চালালে অঙ্গীকার লাভজনক

পর্ব ০৪-এ break-even ছিল কেনা server বনাম cloud-এর। এখানে একই যুক্তি, অনেক সরল চেহারায়। ঘণ্টায় on-demand দাম p, ছাড় d, আর utilisation U. মাসে H ঘণ্টা।

ফলটি সুন্দর: VM-এর দাম বা মাসের দৈর্ঘ্য কিছুই লাগে না। ৩০% ছাড়ে ৭০%, ৫০% ছাড়ে ৫০%. পুরো চালালে সময়ের হিসাবেও এটি একই কথা: ১ বছরের অঙ্গীকার শোধ হয় ১২ × ০.৭ = ৮.৪ মাসে, আর ৩ বছরের অঙ্গীকার ৩৬ × ০.৫ = ১৮ মাসে। মানে ১৮ মাসের আগে কাজটি বন্ধ হলে ৩ বছরের অঙ্গীকার লোকসান।

একটি VM-এর জন্য নিয়ম সরল। কিন্তু fleet-এ প্রশ্নটি অন্য: কতগুলো VM-এর অঙ্গীকার নেব? নিচের সিমুলেটরের শেষ অংশ সেটি হিসাব করে। চাহিদা পর্ব ০৪-এর সেই দিন: ৪ ঘণ্টার ব্লকে ১, ১, ৩, ৪, ৫, ১০টি VM. পাতার ভেতরেই চলে, ছাড় বা blocks বদলে দেখুন।

// Commitment vs on-demand, by utilisation. All prices are ASSUMED.
const OD = 0.50, HOURS = 720;             // $ per VM-hour, 30-day month
const plans = [["1-year", 0.30, 12], ["3-year", 0.50, 36]]; // name, discount, months
const usd = (x) => "$" + x.toFixed(2);

console.log("one VM, one month");
console.log("util  on-demand   1-year   3-year  cheapest");
for (const u of [0.3, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 1.0]) {
  const od = OD * HOURS * u;
  const paid = plans.map(([, off]) => OD * (1 - off) * HOURS);
  const best = od < Math.min(...paid) ? "on-demand" : paid[1] < paid[0] ? "3-year" : "1-year";
  console.log(String(u * 100).padStart(3) + "%" + usd(od).padStart(11)
    + usd(paid[0]).padStart(9) + usd(paid[1]).padStart(9) + "  " + best);
}
for (const [name, off, months] of plans)
  console.log(`${name}: break-even utilisation ${(1 - off) * 100}%, `
    + `or ${(months * (1 - off)).toFixed(1)} full months out of ${months}`);

// A fleet: how many VMs should the commitment cover? Demand per 4-hour block:
const blocks = [1, 1, 3, 4, 5, 10];
const month = (n, off) => {               // n VMs committed, the rest on-demand
  const extra = blocks.reduce((s, d) => s + Math.max(0, d - n) * 4, 0) * 30;
  return n * OD * (1 - off) * HOURS + extra * OD;
};
console.log("\nfleet: VMs committed -> monthly bill");
console.log("  n   1-year   3-year");
for (const n of [0, 1, 2, 3, 4, 5, 10])
  console.log(String(n).padStart(3) + usd(month(n, 0.30)).padStart(10)
    + usd(month(n, 0.50)).padStart(10));

one VM, one month
util  on-demand   1-year   3-year  cheapest
 30%    $108.00  $252.00  $180.00  on-demand
 50%    $180.00  $252.00  $180.00  3-year
 60%    $216.00  $252.00  $180.00  3-year
 70%    $252.00  $252.00  $180.00  3-year
 80%    $288.00  $252.00  $180.00  3-year
100%    $360.00  $252.00  $180.00  3-year
1-year: break-even utilisation 70%, or 8.4 full months out of 12
3-year: break-even utilisation 50%, or 18.0 full months out of 36

fleet: VMs committed -> monthly bill
  n   1-year   3-year
  0  $1440.00  $1440.00
  1  $1332.00  $1260.00
  2  $1344.00  $1200.00
  3  $1356.00  $1140.00
  4  $1428.00  $1140.00
  5  $1560.00  $1200.00
 10  $2520.00  $1800.00

দুটি মাপ এখানে আলাদা করে শিখে রাখুন। Coverage বলে মোট ব্যবহারের কত অংশ অঙ্গীকারে ঢাকা। Commitment utilisation বলে কেনা অঙ্গীকারের কত অংশ কাজে লাগছে। দ্বিতীয়টি ১০০%-এর নিচে নামা মানে আপনি অব্যবহৃত জিনিসের দাম দিচ্ছেন। নিচে সেই ঘটনাটিই দেখুন। ১০টি VM-এর ১ বছরের অঙ্গীকার: মাসে ১০ × $২৫২ = $২,৫২০। মাস ৫-এ কোড ভালো হলো, ৫টি VM-এই কাজ চলে।

পথ কি একেবারে বন্ধ? Provider-ভেদে কিছু উপায় থাকে: কোনো কোনো ক্ষেত্রে reservation বদলানো, বাতিল করা বা AWS-এর মতো marketplace-এ বিক্রি করা যায়, শর্তসহ। Savings plan-এর মতো খরচভিত্তিক অঙ্গীকার অন্য instance type-এ কাজে লাগতে পারে। এগুলোর ওপর ভরসা করে বড় অঙ্গীকার নেবেন না। আগাম টাকার হিসাবেও পর্ব ০৪-এর discount rate লাগে: ১০% হারে $২৫২-এর ১২ কিস্তির আজকের মূল্য প্রায় $২,৮৯৬। পুরো $৩,০২৪ আগাম দিলে যদি বাড়তি ৫% ছাড় মেলে, দাঁড়ায় $২,৮৭২.৮০, মাত্র সামান্য লাভ, অথচ টাকা আটকে গেল।

৪ · Spot — সস্তা, কিন্তু যেকোনো সময় ফেরত

পর্ব ১৯-এ কোন কাজ spot-এ চলে দেখেছেন: batch, render, CI, ML training. এখানে শুধু খরচ আর ঝুঁকির হিসাব। লেখার সময়ে ফেরত নেওয়ার আগে AWS-এ প্রায় দুই মিনিট, Azure আর Google Cloud-এ প্রায় ৩০ সেকেন্ডের নোটিশ আসে। সেই সময়ে তিনটি কাজ:

• নোটিশ ধরা: VM-এর ভেতরে metadata দেখা বা event শোনা। Kubernetes-এ node drain আর PodDisruptionBudget এই কাজে লাগে।
• কাজ বাঁচানো: Checkpoint বাইরের storage-এ লেখা। নোটিশের ওপর পুরো ভরসা না করে নিয়মিত লিখতে হবে।
• কাজ ফিরিয়ে দেওয়া: অসম্পূর্ণ কাজ queue-তে ফেরত যাবে, অন্য VM তুলে নেবে। কাজ idempotent হতে হবে, পর্ব ৭১-এর সেই নিয়ম।

Spot-এর ঝুঁকি বেছে নেওয়া যায়। প্রতিটি instance type, zone-এর জোড়া একটি আলাদা capacity pool, আর একটি pool-এর ফেরত নেওয়া প্রায়ই একসাথে ঘটে। একাধিক type আর zone মিলিয়ে চালানোকে বলে diversification, ডিম এক ঝুড়িতে না রাখা। নিচের সিমুলেটর একই কাজ ৩০০টি ভিন্ন seed-এ চালায়। ধরে নেওয়া হয়েছে, প্রতি ঘণ্টায় একটি pool ফেরত যাওয়ার সম্ভাবনা ২%, আর ফেরত গেলে সেটি ৬ ঘণ্টা ফাঁকা পাওয়া যায় না। PRNG-র seed স্থির, তাই ফল প্রতিবার এক।

// Spot fleet with interruptions: 2,000 VM-hours of work on 10 VMs. Prices ASSUMED.
const OD = 0.50, SPOT = 0.15, VMS = 10, WORK = 2000;
const P = 0.02, DOWN = 6;      // chance a pool is reclaimed each hour, hours it stays gone
const rng = (seed) => () => {   // mulberry32: same numbers on every run
  seed = (seed + 0x6D2B79F5) | 0; let t = Math.imul(seed ^ (seed >>> 15), 1 | seed);
  t = (t + Math.imul(t ^ (t >>> 7), 61 | t)) ^ t; return ((t ^ (t >>> 14)) >>> 0) / 4294967296;
};
function run(pools, ckpt, seed) {           // ckpt = hours between saved checkpoints
  const r = rng(seed), size = VMS / pools;
  const down = Array(pools).fill(0), since = Array(pools).fill(0);
  let done = 0, billed = 0, h = 0;
  while (done < WORK) {
    h++;
    for (let i = 0; i < pools; i++) {
      if (down[i] > 0) { down[i]--; continue; }
      if (r() < P) { done -= since[i] * size; since[i] = 0; down[i] = DOWN; continue; }
      done += size; billed += size; since[i] = (since[i] + 1) % ckpt;
    }
  }
  return { hours: h, cost: billed * SPOT };
}
function trial(name, pools, ckpt) {         // the same job, 300 different seeds
  const rs = Array.from({ length: 300 }, (_, s) => run(pools, ckpt, s + 1));
  const avg = (f) => rs.reduce((a, x) => a + f(x), 0) / rs.length;
  const worst = Math.max(...rs.map((x) => x.hours));
  console.log(name.padEnd(26) + ("$" + avg((x) => x.cost).toFixed(0)).padStart(6)
    + avg((x) => x.hours).toFixed(0).padStart(7) + String(worst).padStart(7));
}
console.log("design                      cost  hours  worst");
console.log("on-demand, never reclaimed".padEnd(26) + ("$" + WORK * OD).padStart(6) + "    200    200");
trial("spot, 1 pool, save 1h", 1, 1);
trial("spot, 5 pools, save 1h", 5, 1);
trial("spot, 5 pools, save 8h", 5, 8);
trial("spot, 1 pool, save 40h", 1, 40);

design                      cost  hours  worst
on-demand, never reclaimed $1000    200    200
spot, 1 pool, save 1h       $300    229    284
spot, 5 pools, save 1h      $301    229    245
spot, 5 pools, save 8h      $322    245    274
spot, 1 pool, save 40h      $457    348    622

৫ · Storage-এর বিল — GB, operation আর retrieval

গুদামঘরের ভাড়া তিনভাবে আসে: কতটা জায়গা, মাল কতবার ঢুকল-বেরোল, আর দূরের গুদাম থেকে আনার খরচ। Storage-এর তিন মিটারও তাই। ধাপগুলোর বিস্তারিত পর্ব ২১-এ আছে, দরও সেখান থেকে নেওয়া: hot $০.০২০, cold জমা $০.০০৪ আর পড়া প্রতি GB $০.০৩।

কাজ করা হিসাব: ১০,০০০ GB ব্যাকআপ। Hot-এ মাসে ১০,০০০ × $০.০২ = $২০০। Cold-এ জমা ১০,০০০ × $০.০০৪ = $৪০। যদি মাসে ২০% পড়া লাগে, ২,০০০ × $০.০৩ = $৬০ যোগ হয়, মোট $১০০, এখনো অর্ধেক। কিন্তু ৬০% পড়লে ৬,০০০ × $০.০৩ = $১৮০, মোট $২২০, hot-এর চেয়ে বেশি। সীমাটি বের করা সহজ:

এখানেও সেই একই ধাঁচ: কম স্থির দাম বনাম বেশি ব্যবহারের দাম, আর মাঝখানে একটি break-even. Operation-এর একটি উদাহরণ: ১,০০০ GB ডেটা ১০০ KB ফাইলে মানে ১ কোটি ফাইল। PUT প্রতি মিলিয়নে $৫ (অনুমিত) হলে শুধু তুলতেই $৫০, অথচ এক মাসের জমা মাত্র $২০। তাই ছোট ফাইল জোড়া দিয়ে বড় করে রাখাও একটি খরচের কৌশল। Lifecycle rule দিয়ে storage class বদলানোর সময়ও transition ফি থাকতে পারে।

৬ · Data transfer — ভেতরে আসা সস্তা, বেরোনো দামি

Data transfer সবচেয়ে কম বোঝা সারি। লঞ্চঘাট ভাবুন: ঘাটে নামতে টাকা লাগে না, মাল তুলে অন্য ঘাটে নিতে লাগে। একই ঘাটের ভেতরে ঠেলাগাড়ি বিনা খরচে, নদী পার হলে ভাড়া, আর দূরের জেলায় আরও বেশি। Provider-এর হিসাবও এমন দূরত্বের সিঁড়ি।

লক্ষ করুন, ingress বিনা খরচে হলেও NAT পেরোলে নিস্তার নেই। Private VM internet থেকে ১০০ GB নামালে ingress $০, কিন্তু NAT processing $৫। আর একই GB একাধিক মিটার ঘোরাতে পারে: অন্য zone-এর NAT-এ গিয়ে, সেখান থেকে internet-এ গেলে zone পার + NAT + egress, মোট GB-তে $০.১৭। এবার অংশ ১-এর বিলের network সারিগুলো একটি architecture থেকেই বের করি।

// Monthly data transfer bill for one app, four designs. All prices are ASSUMED.
const R = { az: 0.02, net: 0.10, cdn: 0.05, natGb: 0.05, natHour: 0.05, hours: 720 };
const T = { db: 16000, bucket: 6000, users: 3000 };   // GB per month

const designs = [
  // cross = share of app-db traffic that crosses a zone
  { name: "same AZ",  cross: 0.0, nats: 0, natGb: 0,        cdn: false },
  { name: "cross-AZ", cross: 0.5, nats: 0, natGb: 0,        cdn: false },
  { name: "via NAT",  cross: 0.5, nats: 2, natGb: T.bucket, cdn: false },
  { name: "fixed",    cross: 0.5, nats: 2, natGb: 0,        cdn: true  },
];
const pad = (x) => ("$" + x.toFixed(0)).padStart(7);

console.log("design      x-AZ  NAT-hr  NAT-GB  egress    CDN   total");
const totals = {};
for (const d of designs) {
  const lines = [
    T.db * d.cross * R.az,              // app <-> database across zones
    d.nats * R.hours * R.natHour,       // NAT gateways, per hour
    d.natGb * R.natGb,                  // NAT processing, per GB
    d.cdn ? 0 : T.users * R.net,        // users, straight from the cloud
    d.cdn ? T.users * R.cdn : 0,        // users, through the CDN
  ];
  const total = lines.reduce((a, b) => a + b, 0);
  totals[d.name] = total;
  console.log(d.name.padEnd(9) + lines.map(pad).join("") + pad(total));
}
const gb = T.db + T.bucket + T.users;
console.log("\ntraffic " + gb + " GB, the same in every design");
console.log("NAT processing for bucket traffic: " + T.bucket + " GB x $"
  + R.natGb + " = $" + T.bucket * R.natGb);
console.log("zones cost $" + (totals["cross-AZ"] - totals["same AZ"])
  + " a month; NAT adds $" + (totals["via NAT"] - totals["cross-AZ"]));
console.log("fixing bucket path and CDN saves $" + (totals["via NAT"] - totals.fixed));

design      x-AZ  NAT-hr  NAT-GB  egress    CDN   total
same AZ       $0     $0     $0   $300     $0   $300
cross-AZ    $160     $0     $0   $300     $0   $460
via NAT     $160    $72   $300   $300     $0   $832
fixed       $160    $72     $0     $0   $150   $382

traffic 25000 GB, the same in every design
NAT processing for bucket traffic: 6000 GB x $0.05 = $300
zones cost $160 a month; NAT adds $372
fixing bucket path and CDN saves $450

Egress-এর বিল সাধারণত মাস শেষে চোখে পড়ে। একটি অনুসন্ধান দেখুন। অক্টোবরে Network খাতে হঠাৎ $১,২০০ বেশি। দল কোথা থেকে শুরু করবে? মোট অঙ্ক থেকে ধাপে ধাপে কারণের দিকে যেতে হয়।

৭ · লুকানো সারি, free tier আর pricing calculator

কিছু সারি কেউ “কেনেন” না, তবু আসে। মেসের পুরোনো সদস্য চলে গেলেও তাঁর নামে খাবারের হিসাব চলতে থাকলে যা হয়, ঠিক তাই। পর্ব ০৪-এর idle resource এখানেই থাকে।

এই তালিকায় পুরো অপচয় ধরি: VM $৩৬০ + load balancer $১৮ + disk $৩০ + snapshot $৮০ = $৪৮৮, বিলের ৮.৫%, বছরে $৫,৮৫৬। অংশ ৬-এর network সংশোধনের $৪৫০ মিলিয়ে বিল নামে $৫,৭৩৪ থেকে $৪,৭৯৬-এ, প্রায় পর্ব ০৪-এর অনুমানে। কোনো ব্যবহারকারী কিছু টের পাবেন না। Log নিয়ে একটি সতর্কতা: কেউ production-এ debug চালু করে ৫ গুণ log তুললে ২,০০০ GB × $০.৫০ = $১,০০০। পর্ব ৬৪-এ এর সমাধান আছে।

Free tier-এর ফাঁদ

• মেয়াদ ফুরায়: অনেক সুবিধা নির্দিষ্ট সময় বা credit-এর সাথে বাঁধা। শেষ হলে বিল নিজে থেকে শুরু হয়, resource বন্ধ হয় না (অনেক ক্ষেত্রে)।
• সীমা ছোট: নির্দিষ্ট instance type, নির্দিষ্ট ঘণ্টা বা GB. দুটি VM চালালে সীমা দ্বিগুণ দ্রুত ফুরায়।
• পাশের জিনিস বিনা খরচে নয়: VM ফ্রি হলেও NAT, load balancer, public IP বা বাড়তি disk আলাদা হতে পারে।
• Budget alert শুধু জানায়: সাধারণত থামায় না। পরিষ্কার করার নিয়ম আছে পর্ব ০৬-এ।

এসব শর্ত provider-ভেদে আলাদা আর সময়ের সাথে বদলায়, তাই pricing পাতা দেখে নিন।

Pricing calculator — যা পারে, যা পারে না

বড় provider-দের pricing calculator সাধারণত account ছাড়াই খোলা যায়। এটি দর ঠিক দেখায়, কিন্তু পরিমাণ আসে আপনার কাছ থেকে। আমাদের $১,০৩৪-এর ভুল calculator-এর নয়: সারিগুলো কেউ বসাননি। তাই GB-তে ট্রাফিক, NAT, log আর snapshot-ও বসান। হিসাবের সাথে region, তারিখ আর অনুমান লিখে রাখুন। Terraform ব্যবহার করলে Infracost-এর মতো tool plan থেকেই আনুমানিক পার্থক্য দেখাতে পারে। আসল resource চালু করে “দেখা” দরকার নেই, চালালে খরচ হবে। পরীক্ষা করলে শেষে মুছে ফেলার ধাপও মনে রাখুন।

৮ · GPU-র বিল, ডলার আর কার্ড

AI আর GPU: পর্ব ১৯-এর দরে GPU VM ঘণ্টায় $২, spot $০.৬০। সারা মাস চালু রাখলে ৭২০ × $২ = $১,৪৪০। দিনে ৬ ঘণ্টা কাজ হলে দরকার ১৮০ ঘণ্টা: বন্ধ করলে $৩৬০, আর spot-এ $১০৮। সাধারণ VM-এর মতোই অলস সময়ের হিসাব, শুধু এককের দাম অনেক বড়। তাই training সাধারণত সীমিত সময়ের, checkpoint-সহ কাজ, আর inference সবসময় চলে বলে সেখানে utilisation-ই আসল।

আরেকটি পথ হলো ভাড়া করা model API, যেখানে বিল আসে token গুনে। ধরে নিই প্রতি মিলিয়ন token $৩। তাহলে নিজের GPU-র সাথে সমান হয় ১,৪৪০ / ৩ = ৪৮০ মিলিয়ন token প্রতি মাসে, যদি একটি GPU সেই ভার নিতে পারে। আবার সেই পরিচিত ছবি: স্থির ভাড়া বনাম প্রতি ব্যবহারের দাম। সিদ্ধান্ত আগের মতোই হিসাব করে নিন, আর model-এর বড় ফাইল region পার করলে transfer-এর সারিও ধরুন।

বাংলাদেশের প্রেক্ষাপট: Cloud-এর বিল সাধারণত ডলারে আসে। ধরে নিই $১ = ৳১২০ (গোল অনুমান, আজকের দর ব্যাংকে দেখুন)। তাহলে $৫,৭৩৪ = ৳৬,৮৮,০৮০। ব্যবহার না বদলালেও ডলারের দাম ১০% বাড়লে মাসে আরও ৳৬৮,৮০৮। এই exchange rate risk TCO-তে একটি আলাদা সারি হিসেবে ধরুন। কিছু বাস্তব বিষয়:

• কার্ড: বিদেশি মুদ্রায় অনলাইন পেমেন্ট, তার সীমা আর অনুমোদন বাংলাদেশ ব্যাংকের নিয়ম আর আপনার ব্যাংকের নীতির ওপর নির্ভর করে, আর এগুলো বদলাতে পারে। নিজের ব্যাংকে আগে জেনে নিন।
• পেমেন্ট ব্যর্থ হলে: কার্ড বাতিল বা সীমা শেষ হলে provider সতর্ক করে, পরে account স্থগিত করতে পারে। Production থাকলে বিকল্প পেমেন্ট পথ আর billing contact ঠিক রাখুন।
• ফি আর কর: ব্যাংকের রূপান্তর ফি, provider-এর যোগ করা কর, আর স্থানীয় কর-নিয়ম মোট খরচ বদলাতে পারে। এই বিষয়ে হিসাবরক্ষকের পরামর্শ নিন।
• স্থানীয় পরিবেশক: কিছু ক্ষেত্রে অনুমোদিত reseller-এর মাধ্যমে টাকায় বিল দেওয়া যায় কি না খোঁজ নেওয়া যায়; শর্ত, দর আর support আলাদা হতে পারে।

দীর্ঘ অঙ্গীকারে এই ঝুঁকি দুই দিকে কাজ করে। মাসিক কিস্তির অঙ্গীকার মানে আগামী ৩ বছর ডলারে দেনা, আর টাকার দাম পড়লে সেই দেনা ভারী হয়। Break-even হিসাব ডলারে ঠিক থাকলেও নগদ টাকার হিসাব আলাদা করে দেখুন।

৯ · AI-এর যুগে cloud-এর বিল

AI বিল বুঝতে ভালো সাহায্য করে: CSV থেকে query লেখা, সারি গুছানো, সন্দেহজনক অংশ দেখানো। কিন্তু AI আপনার চুক্তি আর আজকের দাম জানে না। সবচেয়ে বড় ভুলটি হলো দেখতে নির্ভুল একটি সংখ্যা।

AI সাধারণত যেসব ভুল করে

AI-এর বিল-বিশ্লেষণ হাতে পেলে — চেকলিস্ট

• মোট যোগফল আসল বিলের সাথে মিলিয়েছি
• প্রতিটি দর pricing পাতায় দেখেছি, আর তারিখ লিখে রেখেছি
• Commitment-এর হিসাব baseline থেকে এসেছে, peak থেকে নয়
• NAT, AZ পার হওয়া, log আর snapshot-এর সারি আছে
• কিছু মোছার আগে owner, backup আর tag দেখেছি
• terraform plan বা --dry-run চালিয়েছি, diff পড়েছি
• Throwaway পরিবেশে পরীক্ষা করেছি, budget alert চালু আছে, prompt-এ secret দিইনি