Google BigQuery

Wissen, welche Queries Ihre BigQuery-Rechnung in die Höhe treiben.

Cloud Intelligence™ liest Ihren Google Cloud Billing-Export und Ihre BigQuery-Audit-Logs – so sehen Sie Kosten nach Projekt, Nutzer, Tabelle, Reservation und Query, plus Empfehlungen für Compute und Storage. Direkt neben Ihren übrigen Cloud-Ausgaben.

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Billing-Export · 30 Tage Job-Historie · Anomalie-Checks alle 30 Minuten

Google BigQuery · October

$128,300

On-demand analysis44%Editions slots38%Storage18%

TB scanned

1,920

Average slots

640

Storage

410 TB

By user

dbt-runner@data-prod service account$26,400

looker@bi-prod service account$18,700

airflow@ingest service account$12,100

[email protected] user$4,300

Not yet allocated unparsed queries$2,900

Datenteams, die BigQuery im großen Maßstab betreiben, vertrauen auf uns

Was wir importieren

BigQuery-Daten in den Dimensionen, mit denen Sie ohnehin arbeiten.

Die BigQuery-Kosten stammen aus Ihrem Billing-Export. BigQuery Intelligence ergänzt Audit-Log-Dimensionen wie Nutzer, Reservation, Statement-Typ, Query-Priorität und Region sowie Metriken zu Slots und Bytes.

Cloud AnalyticsGoogle BigQueryExample

UserauthenticationInfo.principalEmail[email protected]

Project/Account namejobName.projectIddata-prod

ReservationJobStatistics.reservationunreserved

Statement TypejobConfiguration.query.statementTypeSELECT

Query PriorityjobConfiguration.query.queryPriorityQUERY_INTERACTIVE

RegionjobName.locationUS

ResourceprotoPayload.resourceNameprojects/data-prod/datasets/events/tables/page_views

Plus Google BigQuery labels

Event nameJob StatusCaller IPSlots UsedTotal Slots MsTotal Billed BytesTotal Processed BytesTotal Tables ProcessedTotal Load Output Bytes

Billing refreshed hourly · 30 days of job history backfilled

Was Sie damit erreichen

Von der BigQuery-Rechnung zur Entscheidung

Kosten nach Nutzer und Tabelle

Vom Billing-Projekt bis hinunter zu Nutzer, Dataset, Tabelle und Query.

Einsparungen beim Physical Storage

Empfehlungen zeigen Datasets, die mit Physical-Storage-Abrechnung günstiger sind.

On-Demand vs. Editions

Gescannte TB und Slot-Nutzung über alle Preismodelle hinweg – im direkten Vergleich.

Neben Ihren anderen Plattformen

BigQuery-Kosten direkt neben Ihren anderen Datenplattformen und Clouds.

Budgets und Anomalien

Budgets für BigQuery-Ausgaben, plus Echtzeit-Anomalie-Checks alle 30 Minuten.

Allocations

Ordnen Sie BigQuery-Ausgaben Teams zu – nach Google-Cloud-Projekt und Label.

Einmal einrichten

BigQuery in drei Schritten anbinden

Billing-Konto verbinden.

Aktivieren Sie den detaillierten Export der Nutzungskosten und gewähren Sie unserem Service-Account Lesezugriff.

BigQuery Intelligence einrichten.

Verbinden Sie Ihre Google-Cloud-Organisation und erteilen Sie die Berechtigungen für BigQuery Intelligence.

Dashboard innerhalb eines Tages.

Wir laden 30 Tage Job-Historie nach. Billing-Daten sind in 24 bis 72 Stunden verfügbar.

Unsere Analyse-Queries laufen in Ihrem Billing-Projekt und nutzen dessen Slots.

Kostenlos starten

Frequently asked
questions

Wie kommen BigQuery-Daten in Cloud Intelligence?

Die BigQuery-Kosten stammen aus Ihrem Google Cloud Billing-Export – zusammen mit Ihren übrigen Ausgaben für Google Cloud und andere Anbieter. BigQuery Intelligence ergänzt Details auf Job-Ebene über eine BigQuery-Audit-Log-Senke, die es in Ihrem Billing-Projekt einrichtet.

Was ist nötig, um das Billing-Konto zu verbinden?

Aktivieren Sie den detaillierten Export der Nutzungskosten in ein BigQuery-Dataset und gewähren Sie unserem Service-Account die Rolle Billing Account Viewer auf dem Billing-Konto sowie BigQuery READER auf diesem Dataset. Eigenständige Billing-Konten benötigen einen Cloud Intelligence Enhanced- oder Enterprise-Plan.

Was führt BigQuery Intelligence in unserem Projekt aus?

Es erstellt in Ihrem Billing-Projekt ein Dataset und eine Audit-Log-Senke für Ihre BigQuery-Jobs und führt dort geplante Queries aus – für die Tabellenerkennung, stündliche Kosten-Updates, Reservation-Mapping und tägliche Dashboard-Berechnungen. Die Kosten hängen von Ihrem Audit-Log-Volumen und Ihrem Preismodell ab; die Jobs nutzen Slots aus einer dem Projekt zugewiesenen Reservation.

Wie viel Historie erhalten wir – und wie aktuell sind die Daten?

BigQuery Intelligence lädt die letzten 30 Tage an Jobs nach; bis alle Daten vollständig vorliegen, kann es bis zu 24 Stunden dauern. Kosten werden stündlich aktualisiert, die meisten Dashboard-Widgets täglich um 01:00 UTC, und Cloud Analytics aktualisiert Billing-Daten jede Stunde.

Wie funktioniert die Echtzeit-Anomalieerkennung für BigQuery?

Sie aktivieren sie pro Projekt. Alle 30 Minuten rufen wir Query-Jobs ab und wenden On-Demand-Preise an, um die Kosten als Basiswert zu schätzen. Um Slot-Reservations zu überwachen, aktivieren Sie die Erkennung auf jedem Projekt, das Reservations verwaltet.

Was deckt BigQuery Intelligence nicht ab?

Das Dashboard erfasst nur BigQuery-Jobs und Reservations aus den Data-Access-Logs von Google, die Lücken haben können – etwa bei Streaming-Inserts. Storage-Kosten für Clones und Snapshots kann es nicht berechnen (diese erscheinen aber weiterhin in Ihrem Billing-Export), und die Kosten pro Job während des Slot-Autoscalings sind Näherungswerte.

BigQuery anbinden. Wissen, was jede Query kostet.

Nur Lesezugriff auf das Billing. Empfehlungen innerhalb eines Tages.