Echtzeit-Kostenerkennung von Anomalien jetzt verfügbar für Google BigQuery On-Demand & Reservations

Wir freuen uns, ein bedeutendes Upgrade vorzustellen, mit dem DoiT Ihnen hilft, Ihre Google Cloud-Ausgaben noch besser im Griff zu behalten: Echtzeit-Anomalieerkennung für Google BigQuery – sowohl für On-Demand- als auch für Reservation-Workloads. Nach der Aktivierung erhalten Sie Benachrichtigungen über unerwartete BigQuery-Kostenspitzen in weniger als einer Stunde.

Was ist neu

Bisher basierten Anomalie-Insights für BigQuery auf der Aufnahme der Abrechnungsdatei vom Vortag. Das bedeutete: Wenn um 14 Uhr eine problematische Abfrage lief, erfuhren Sie davon erst am nächsten Tag.

Mit unserer neuen Echtzeit-Erkennungspipeline für BigQuery On-Demand erfassen und analysieren wir kontinuierlich Live-BigQuery-Nutzungsmetadaten, erkennen ungewöhnliche Nutzungsmuster und senden Ihnen Slack- oder E-Mail-Benachrichtigungen in weniger als einer Stunde – nicht erst am nächsten Tag.

Warum das wichtig ist

Echtzeit-Erkennung für BigQuery bedeutet, dass Sie:

• Außer Kontrolle geratene Abfragen in Minuten erkennen: Verhindern Sie, dass versehentliche oder ineffiziente Abfragen unbemerkt Kosten verursachen.
• Vor operativen Fehlern geschützt sind: Erhalten Sie Benachrichtigungen, wenn ungewöhnliche Abfrageaktivitäten Ihre Ausgaben beeinflussen.
• Ihre Sicherheitslage stärken: Kostenveränderungen in Echtzeit können auf unbefugten Datenzugriff oder kompromittierte Systeme hinweisen.

Wie DoiTs BigQuery-Experte Sayle Matthews bestätigen kann, ist das Risiko, dass unkontrollierte Abfragen in kürzester Zeit erhebliche Kosten verursachen, sehr hoch:

"Eines der größten Probleme ist, den aktuellen Rechnungsbetrag jederzeit einsehen zu können und Benachrichtigungen zu erhalten, wenn eine außer Kontrolle geratene Abfrage auftritt. Wir haben Fälle erlebt, in denen einzelne Abfragen von Kunden 2.000 USD gekostet haben und in weniger als einer Minute ausgeführt wurden – und natürlich wurden diese in schneller Folge mehrfach ausgeführt. Solche Fehler führen zu massiven Rechnungen, die erst Tage oder Wochen später entdeckt werden."

Sehen Sie sich dieses Video an, um ein detailliertes Beispiel einer solchen außer Kontrolle geratenen Abfrage zu erhalten, die einen Kunden Tausende an unnötigen Kosten hätte verursachen können.

Was Sie tun müssen

Diese Funktion steht allen DoiT-Kunden mit einem kostenpflichtigen Enhanced-, Premium- oder Enterprise-Abonnement und einem verbundenen Google Cloud-Konto zur Verfügung.

Sie können die Echtzeit-Anomalieerkennung für BigQuery aktivieren, wenn Sie ein neues Projekt verbinden oder ein bestehendes bearbeiten. Für ein neues Projekt gehen Sie wie folgt vor:

1. Melden Sie sich in der DoiT Cloud Intelligence-Konsole an, wählen Sie Integrate in der oberen Navigationsleiste und dann Google Cloud.
2. Wählen Sie im Dropdown-Menü Connect die Option Project.
3. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Real-time Anomalies – BigQuery. Sie können die Funktion erweitern, um die erforderlichen Berechtigungen einzusehen.
4. Wählen Sie Generate gcloud commands.
5. Befolgen Sie die Anweisungen im Seitenpanel, um Ihr Dienstkonto zu konfigurieren. Weitere Informationen finden Sie unter Connect a Google Cloud project.
6. Wenn die Verbindung erfolgreich eingerichtet wurde, zeigt der Status der Funktion Real-time Anomalies – BigQuery den Wert Healthy an.

Um die Funktion für mehrere Projekte zu aktivieren, müssen Sie den Vorgang für jedes Projekt wiederholen. So fügen Sie Echtzeit-Anomalien zu einem verbundenen Projekt hinzu:

1. Wählen Sie auf dem Integrate-Tab die Option Google Cloud und suchen Sie das Projekt, für das Sie die Funktion aktivieren möchten.
2. Wählen Sie das Kebab-Menü (⋮) neben der Projektverbindung und dann "Edit".
3. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Real-time Anomalies – BigQuery, um die Funktion hinzuzufügen.
4. Wählen Sie Generate gcloud commands.
5. Befolgen Sie die Anweisungen im Seitenpanel, um Ihre benutzerdefinierte Rolle zu aktualisieren.
6. Wählen Sie Done, um die Funktion zu aktivieren.

Nächste Schritte

Weitere Informationen zur Echtzeit-Anomalieerkennung finden Sie in unserer Hilfedokumentation oder erstellen Sie ein Support-Ticket.