Data-Teams, die BigQuery im großen Maßstab betreiben, vertrauen auf uns
In wenigen Minuten angebunden
Ein Service Account. Volle Transparenz über BigQuery.
Sie binden BigQuery mit einem Read-only Service Account an – DoiT übernimmt automatisch Billing Export, INFORMATION_SCHEMA-Job- und Storage-Metadaten sowie die Reservierungsnutzung. Keine Agents, keine Query Rewrites, keine eigenen Pipelines. Wenige Stunden nach der Anbindung stehen einheitliche Reports bereit.
Das erwartet Sie
Gebaut für den Alltag mit BigQuery
Genau das, wonach Data- und FinOps-Verantwortliche uns fragen, sobald sie ihre BigQuery-Umgebung anbinden.
Kostenzuordnung auf Query-Ebene
Ordnen Sie gescannte Bytes und Slot-ms direkt dem User, Projekt, Dataset oder Scheduled Job zu, der sie verursacht hat.
Anomalien in Echtzeit
Alerts bei Query- und Slot-Spitzen in Minuten – nicht erst zum Monatsende.
Slot-Right-Sizing
Erkennen Sie, wo Editions, Autoscaling und Reservierungsgrößen am tatsächlichen Bedarf vorbeigehen.
Storage vs. Compute im Blick
Trennen Sie Active, Long-Term und Physical Storage sauber von den Query-Kosten – für jedes Dataset.
Teure Queries aufspüren
Sehen Sie die Top-Queries nach gescannten Bytes und Slot-Verbrauch – inklusive der Wiederholungstäter, die planmäßig laufen.
Governance und Budgets
Setzen Sie Budgets je Projekt und Query-Quotas – ganz ohne manuelle Label-Pflege.
Native BigQuery-Views zeigen, was gelaufen ist. Cloud Intelligence™ hilft Ihnen, daraus etwas zu machen.
Mehr als INFORMATION_SCHEMA
Multi-Projekt-Rollups
Konsolidierte Sicht über alle BigQuery-Projekte und -Ordner – mit Drilldown bis in jedes Dataset und jeden Job.
Anomalie-Alerts in Echtzeit
Machine-Learning-Erkennung über Projekte, User und Labels hinweg – direkt in Slack oder per E-Mail.
Reservierungsplanung
Simulieren Sie BigQuery Editions und Slot-Commitments gegen echte Job-Historien, bevor Sie Kapazität einkaufen.
Saubere Labels und Allocations
Finden Sie Kosten ohne Labels, erzwingen Sie Allocation-Regeln und teilen Sie gemeinsam genutzte Datasets so auf, wie es Finance erwartet.
Kostenzuordnung für Pipelines
Weisen Sie Scheduled Queries, dbt-Runs und Dataform-Workflows dem verantwortlichen Team zu.
Forward Deployed Engineers
Erstklassige Cloud-Architekten, die als verlängerter Arm Ihres Teams Optimierungen direkt umsetzen.
Schnell wachsende Unternehmen setzen auf Cloud Intelligence™
Durchschnittliche Einsparung in den ersten 90 Tagen
Durchschnittliche Implementierungsdauer
“Die Kombination aus Zuverlässigkeit und Flexibilität bei DoiT hilft uns, unsere Amazon-EKS-Workloads sicher zu optimieren – ganz ohne Zutun unserer Engineers.”
Oren Ashkenazy
Director of DevOps and Cloud bei Fiverr
Bereit, Ihre BigQuery-Projekte anzubinden?
Machen Sie aus Slot-ms und gescannten Bytes fundierte Entscheidungen.
Frequently asked
questions
Wie bekomme ich projektübergreifend besseren Überblick über BigQuery-Kosten?
Verbinden Sie Ihr Billing-Konto einmalig. Cloud Intelligence™ liest den BigQuery Billing Export und die INFORMATION_SCHEMA-Metadaten aller Projekte ein – so lassen sich die Kosten aus einer einzigen Sicht nach Projekt, Dataset, Label, User oder Job-Typ aufschlüsseln.
Wie binde ich BigQuery-Nutzungsdaten am besten an Cloud Intelligence™ an?
Geben Sie einem Read-only Service Account Zugriff auf Ihren Billing Export und das INFORMATION_SCHEMA. DoiT übernimmt Ingestion, Normalisierung und Reporting auf Job-Ebene. Die meisten Teams sind innerhalb eines Tages live.
Wie sehe ich, welche Queries, User oder Datasets den Großteil meiner BigQuery-Kosten verursachen?
Mit den Cost & Usage Reports drillen Sie von den gesamten BigQuery-Kosten bis auf einen einzelnen Job, eine Scheduled Query oder einen User herunter. Filtern Sie nach Labels, Projekten, Datasets oder Query-Typ – ganz ohne eigenes INFORMATION_SCHEMA-SQL.
Wie überwache ich BigQuery-Kostenanomalien in Echtzeit?
Die Anomalie-Erkennung läuft kontinuierlich über Projekte, User und Label-Dimensionen. Sobald gescannte Bytes oder der Slot-Verbrauch ausschlagen, erhalten Sie einen Slack- oder E-Mail-Alert mit der wahrscheinlichen Ursache – lange bevor es auf der Rechnung auftaucht.
Wie entscheide ich zwischen On-Demand und BigQuery Editions mit Reservierungen?
Cloud Intelligence™ modelliert Ihre historischen Job-Muster gegen On-Demand, Standard, Enterprise und Enterprise Plus Editions und empfiehlt Slot-Commitments sowie Autoscaling-Einstellungen auf Basis realer Nutzung statt Bauchgefühl.
Wie erhalte ich Einblick in die BigQuery-Speicherkosten?
Wir trennen Active Storage, Long-Term Storage sowie Physical vs. Logical Billing pro Dataset und Tabelle und markieren Tabellen, bei denen ein Wechsel des Billing-Modells oder eine Partition Expiration die Kosten spürbar senken würde.
Wie unterscheidet sich Cloud Intelligence™ von den nativen Admin- und INFORMATION_SCHEMA-Views in BigQuery?
Native Views zeigen rohe Job- und Storage-Metadaten. Cloud Intelligence™ ist eine Plattform: Multi-Cloud-Transparenz, proaktive Empfehlungen, Anomalie-Erkennung in Echtzeit, Governance, Reservierungsplanung – plus Forward Deployed Engineers, die Sie dabei unterstützen, die Erkenntnisse in konkrete Schritte zu übersetzen.
Sind meine Daten sicher, wenn ich BigQuery anbinde?
Cloud Intelligence™ nutzt einen Read-only Service Account mit minimalen Berechtigungen auf Billing Export und INFORMATION_SCHEMA. Wir fragen Ihre Tabellen niemals ab und nehmen ohne Ihre Freigabe keine Änderungen vor. Die Plattform ist SOC 2 Type II zertifiziert.