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Detección de anomalías de costos en tiempo real ahora disponible para Google BigQuery On-Demand y Reservations
By Craig Lowell
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Detecta picos inesperados en los costos de BigQuery en menos de una hora, en lugar de esperar hasta el día siguiente, con alertas de anomalías en tiempo real.
Nos entusiasma presentar una mejora importante en la forma en que DoiT te ayuda a mantener el control de tu gasto en Google Cloud: detección de anomalías en tiempo real para Google BigQuery, incluyendo cargas de trabajo on-demand y de reservaciones. Una vez habilitada, recibirás alertas sobre picos inesperados en los costos de BigQuery en menos de una hora.
Qué hay de nuevo
Hasta ahora, los insights de anomalías para BigQuery dependían de la ingesta de archivos de facturación del día siguiente. Eso significaba que si una consulta problemática se ejecutaba a las 2 PM, no te enterabas hasta el día siguiente.
Con nuestro nuevo pipeline de detección en tiempo real para BigQuery on-demand, ingerimos y analizamos continuamente los metadatos de uso en vivo de BigQuery, identificamos patrones de uso inusuales y te enviamos alertas por Slack o correo electrónico en menos de una hora, no al día siguiente.
Por qué es importante
La detección en tiempo real para BigQuery te permite:
- Detectar consultas descontroladas en minutos: Evita que consultas accidentales o ineficientes acumulen costos antes de que alguien se dé cuenta.
- Protegerte contra errores operativos: Recibe alertas cuando una actividad de consultas anormal comienza a impactar el gasto.
- Fortalecer tu postura de seguridad: Los cambios de costos en tiempo real pueden señalar accesos no autorizados a datos o sistemas comprometidos.
Como puede confirmar Sayle Matthews, experto en BigQuery de DoiT, el riesgo de que consultas sin control acumulen costos significativos en un corto período de tiempo es muy alto:
"Uno de los mayores problemas es ver cuánto llevan gastado en cualquier momento y poder alertarlos cuando una 'consulta descontrolada' ocurre. Hemos visto ejemplos donde clientes tienen consultas individuales que cuestan $2,000 USD y se ejecutan en menos de un minuto, y por supuesto, se ejecutaron múltiples veces en rápida sucesión. Estos errores generan facturas enormes que no se detectan sino hasta días o semanas después."
Mira este video para un desglose más detallado de un ejemplo de una consulta descontrolada que podría haberle costado a un cliente miles en cargos innecesarios.
Qué necesitas hacer
Esta funcionalidad está disponible para todos los clientes de DoiT con una suscripción de pago Enhanced, Premium o Enterprise y una cuenta de Google Cloud conectada.
Puedes habilitar la detección de anomalías en tiempo real para BigQuery al conectar un nuevo proyecto o editar uno existente. Para un nuevo proyecto, sigue estos pasos:
- Inicia sesión en la consola de Cloud Intelligence de DoiT, selecciona Integrate en la barra de navegación superior y luego selecciona Google Cloud.
- En el menú desplegable Connect, selecciona Project.
- Marca la casilla Real-time Anomalies – BigQuery. Puedes expandir la funcionalidad para ver los permisos requeridos.
- Selecciona Generate gcloud commands.
- Sigue las instrucciones que aparecen en el panel lateral para configurar tu cuenta de servicio. Consulta Connect a Google Cloud project para más información.
- Si la conexión se configuró correctamente, el estado de la funcionalidad Real-time Anomalies – BigQuery mostrará
Healthy.
Para habilitar la funcionalidad en múltiples proyectos, deberás repetir el proceso para cada uno. Para agregar anomalías en tiempo real a un proyecto conectado:
- Desde la pestaña Integrate, selecciona Google Cloud y busca el proyecto en el que deseas habilitarla.
- Selecciona el menú kebab (⋮) junto a la conexión del proyecto y luego selecciona Edit.
- Marca la casilla Real-time Anomalies – BigQuery para agregar la funcionalidad.
- Selecciona Generate gcloud commands.
- Sigue las instrucciones que aparecen en el panel lateral para actualizar tu rol personalizado.
- Selecciona Done para habilitar la funcionalidad.
Próximos pasos
Para más información sobre la detección de anomalías en tiempo real, consulta nuestra documentación de ayuda o crea un ticket de soporte.