Cloud Intelligence™
Google-Cloud-Kosten nach Standort aufschlüsseln
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About Vadim Solovey
Founded DoiT in 2011 and have been here ever since — in every flavor of CTO, co-CEO, and now CEO. I started my career in 1999 building data centers before anyone called it "the cloud," and I've spent the two decades since trying to deliver on what the cloud was actually supposed to be. I still write code most weeks.
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Eine der häufigsten Fragen an mich lautet: "Wie schlüssele ich meine Google-Cloud-Kosten nach Standort auf?" In diesem Beitrag zeige ich Ihnen, wie Iris und Cloud Intelligence™ zusammenspielen, um genau diese Informationen zu erfassen und zu visualisieren.
Google-Cloud-Kosten nach Regionen, Zonen und Standorten zuordnen
Bevor wir ins Detail gehen, ein kurzer Überblick zu Iris und Cloud Intelligence™ – damit auch alle, die diese Tools noch nicht kennen, dem Rest des Artikels mühelos folgen können.
Iris ist eine Open-Source-Software, die Google-Cloud-Ressourcen automatisch mit Labels versieht – in der Regel, um Auffindbarkeit und Observability zu verbessern. Mit Iris bekommt jede Ressource in Google Cloud automatisch generierte Labels, typischerweise in der Form [iris_name], [iris_region] und [iris_zone]. Haben Sie etwa eine Google-Compute-Engine-Instanz namens `nginx`, hängt Iris automatisch die Labels [iris_name:nginx], [iris_region:us-central1] und [iris_zone:us-central1-f] an diese Instanz an. Wie Iris im Detail funktioniert, lesen Sie in einem unserer aktuellen Blogposts.
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Da Iris Open Source und über Plugins erweiterbar ist, lassen sich praktisch beliebige Informationen aus Google Cloud abgreifen und als Labels an Ihre Ressourcen hängen. Beliebte Beispiele sind iris_instance-cores, iris_instance-memory und iris_ip.
Cloud Intelligence™™ ist eine Plattform für Cloud Cost Discovery und Optimierung. Mit Cloud Intelligence™ beantworten Sie Fragen wie diese im Handumdrehen:
- Für welche Google-Cloud-Services bezahle ich eigentlich?
- Wie hoch werden meine Google-Cloud-Ausgaben in diesem Monat ausfallen?
- Wie kann ich meine Google-Cloud-Ausgaben optimieren?
Eines der beliebtesten Features von DCI ist das Erstellen individueller Reports. Diese funktionieren ähnlich wie Pivot-Tabellen, wie Sie sie aus Google Spreadsheets oder Microsoft Excel kennen.
Cloud Intelligence™ Reports
Cloud Intelligence™ bringt "Cost Labels" mit – eine komfortable Möglichkeit, Reports um Label-Informationen anzureichern. Wenn Sie Ihre Ressourcen mit Labels wie "env:production" oder "app:backend" auszeichnen, können Sie Ihre Abrechnungsreports darüber filtern oder gruppieren.
Cost Labels in Cloud Intelligence™ einzurichten ist denkbar einfach!
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Wie eingangs erwähnt, ergänzt Iris an jeder Ressource automatisch die Labels `iris_name`, `iris_region` und `iris_zone`. Sobald diese Labels befüllt und in die Google-Abrechnungsdaten übernommen sind, können Sie sie als "Cost Labels" hinterlegen und standortbezogene Reports erstellen:
Kostenaufschlüsselung pro Google Cloud Zone
Über das Label iris_name lassen sich sogar die Kosten einzelner Instanzen, Buckets oder BigQuery-Datasets bzw. -Tabellen nachverfolgen:
Kosten von Google Cloud Storage Buckets nach Name
Den Möglichkeiten, Ihre Google-Cloud-Kosten zu analysieren, sind praktisch keine Grenzen gesetzt. Ein weiteres Beispiel: die Aufschlüsselung nach Zone und Instanztyp im Zeitverlauf:
Google Compute Engine Kosten aufgeschlüsselt nach Zone und Instanztyp
Cost Labels sind nicht das einzige Highlight von Cloud Intelligence™. Sie können auch "Cost Allocations" anlegen – Schnittmengen aus Service, SKU, Projekt und Labels. Damit behalten Sie die Kosten kompletter Anwendungen, Services, Umgebungen und vielem mehr mühelos im Blick.
Ein schönes Beispiel ist das Tracking von Network-Egress-Traffic über die folgende Cost Allocation:
Cost Allocations in Cloud Intelligence™ einrichten
Auf Basis der Cost Allocations können Sie intelligente Budgets definieren oder Nutzern eingeschränkte Sichten einrichten, sodass sie nur bestimmte Teile Ihrer Infrastruktur einsehen.
Wir suchen aktiv nach Mitwirkenden, die unseren Open-Source-Stack für Google Cloud weiterentwickeln – darunter Shamash, Iris, Zorya, kubeIP und einige weitere.
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