Preguntas frecuentes sobre los precios de BigQuery
Respuestas directas sobre BigQuery Editions, Autoscaling y Compressed Storage. Qué cambió, quién ahorra y a qué prestarle atención.
Aumento del precio on-demand desde julio de 2023
Descuento con un commit de Editions a 3 años
Incrementos de slots que usa el Autoscaler
Minuto mínimo de facturación en consultas de Editions
La versión corta
Qué cambió realmente en los precios de BigQuery
Tres cambios clave que conviene entender antes de tocar tus reservas o la configuración de almacenamiento.
El on-demand se encareció
El precio del análisis on-demand subió cerca de un 25%. Los workloads con picos y de corta duración siguen encajando mejor en este modelo.
Editions reemplazó al flat-rate
Ya no existen los slots mensuales, anuales ni Flex. Los commitments vigentes corren hasta su vencimiento y luego pasan a Editions con Autoscaling.
Llegó Compressed Storage
Se factura por bytes físicos en lugar de bytes lógicos. Gran ahorro en datos con muchos strings; ahorro menor en tablas con muchos enteros.
Editions y Autoscaling
Editions puede salir más barato, o mucho más caro
El Autoscaling factura por los slots asignados, no por los que se usan. Escala en incrementos de 100 con un scale-down de un minuto. Una consulta de 10 segundos en Editions te cuesta un minuto completo de slots.
A los workloads largos y estables, con mucho volumen de datos escaneados, les suele convenir Editions. Las consultas cortas y con picos normalmente salen más baratas en on-demand. La jugada práctica: separar los workloads en distintos proyectos y elegir el modelo de precios por proyecto.
Compressed Storage
Paga por bytes físicos, no lógicos
El Logical Storage se factura sobre el tamaño sin comprimir de tus datos. Compressed Storage se factura sobre los bytes físicos en disco: $0.04/GB activo y $0.02/GB a largo plazo. El precio por GB es más alto, pero la cantidad de GB suele ser mucho menor.
Mismas APIs, mismo comportamiento en las consultas, sin impacto en el rendimiento. Un detalle: las consultas on-demand se siguen facturando por bytes sin comprimir escaneados, así que el ahorro solo se ve en el storage, no en el compute.
Frequently asked
questions
¿El nuevo modelo Editions es más caro que el flat-rate anterior?
Depende del workload. Si tenías slots ociosos en flat-rate, Editions con Autoscaling puede reducir tu factura de compute. Compressed Storage puede bajar la parte de storage. Míralo como TCO, no como una sola línea del presupuesto.
¿Qué es un commit de BigQuery y es lo mismo que un commit de GCP?
Son cosas distintas. Un commit de BigQuery te da un mejor precio por slot/hora. Un commit a 3 años ofrece cerca de un 40% de descuento en los costos de análisis. Los precios de storage no tienen descuento.
¿Debería correr una POC antes de salir del on-demand?
Sí. El comportamiento de Editions, sobre todo los mínimos del Autoscaling y el scale-down de un minuto, puede alterar los costos de formas poco evidentes. Corre una POC sobre un workload representativo antes de comprometerte.
¿Qué workloads encajan en Editions y cuáles en on-demand?
A los workloads largos y estables que escanean mucho volumen de datos les conviene Editions. Las consultas cortas y con picos suelen salir más baratas en on-demand, porque el Autoscaling asigna bloques de 100 slots y factura un mínimo de un minuto completo.
¿Cómo sé si Compressed Storage me hará ahorrar?
Depende de la compresibilidad. Los datos con muchos strings se comprimen bien. Los que tienen muchos enteros se comprimen mal. Tenemos una consulta en este gist de GitHub que te permite comparar las opciones: https://gist.github.com/sayle-doit/264d28dd990c478beb90b90ac3923681
¿Existe una herramienta para modelar el impacto en mis costos?
Sí. Duplica nuestra hoja BigQuery Current Usage Analysis Tool y sigue las instrucciones: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Sv6SzATtAyGYID2Wg0qGdcpLfe7YdOsH4dFKHHtS59c/edit
Frequently asked
questions
¿Puedo combinar distintas Editions entre proyectos?
Sí. Un proyecto puede correr en on-demand, otro en Standard Edition y otro en Enterprise. Distribuir los workloads entre proyectos es una de las mejores palancas de optimización que tienes.
¿Necesito rediseñar mi data warehouse o cambiar el SQL?
El SQL corre tal cual. Si tienes código que compra slots Flex de forma dinámica, eso deja de funcionar. El soporte de Terraform está en desarrollo, así que usa ignore_changes mientras tanto. De todos modos, puede convenirte refactorizar para reducir el consumo total de slots.
Tenía un commit de flat-rate antes del 5 de julio. ¿Puedo seguir usando Editions encima?
Sí. Los commitments de flat-rate se convierten a Enterprise Edition al precio comprometido durante su vigencia. Los slots por encima de tu baseline se facturan al precio estándar de Enterprise. El Autoscaler puede escalar hasta el máximo que definas.
¿Puedo combinar Compressed Storage con un commit anual de flat-rate?
No. Las herramientas de Google bloquean activamente Compressed Storage cuando existe una reserva de flat-rate. Necesitas Editions o proyectos puramente on-demand.
En on-demand, ¿se factura por bytes escaneados comprimidos o sin comprimir?
Sin comprimir. Consultar datos comprimidos desde un proyecto on-demand no ofrece ninguna ventaja en el costo de compute. El ahorro está solo en el storage.
¿Pasarse a Compressed Storage rompe los descuentos por almacenamiento a largo plazo?
No. El mecanismo de almacenamiento a largo plazo sigue aplicándose tanto a los datos comprimidos como a los no comprimidos.
¿En Editions realmente se factura un minuto completo por las consultas cortas?
Sí. Las consultas en Editions tienen un mínimo de un minuto por el scale-down de un minuto del Autoscaler. Una consulta de 10 segundos cuesta un minuto de slots.
¿Cómo calculo cuántos slots necesito antes de elegir una Edition?
En la Google Cloud Console, abre Monitoring, ve a Metric Explorer y busca las métricas de slots. Los clientes de DoiT pueden abrir un ticket y revisarlo con un especialista en BigQuery.
¿Puedo poner un tope al gasto máximo con el Autoscaler?
Sí. Define un baseline de slots que uses siempre y un máximo dentro de tu techo cómodo. Si tienes períodos ociosos, pon el baseline en 0 para no pagar por slots asignados que no se usan.
¿Cómo afecta a los costos de dbt?
dbt sobre BigQuery consume mucho compute. Ahora el compute es más caro en Editions, así que los workloads de dbt suelen costar más, a menos que ajustes el uso de slots y los aísles en el proyecto adecuado.
Cargos por time-travel y fail-safe en Compressed Storage. ¿Se pueden desactivar?
El time-travel no se puede desactivar, pero puedes reducir la ventana de 7 a 3 días. El fail-safe sí se puede desactivar. Restaurar desde fail-safe requiere abrir un ticket de soporte de Google Cloud.
¿Hay workloads que salen más caros en Editions que en on-demand, aunque antes fueran gratis?
Sí. Los refresh de metadatos de BigLake, por ejemplo, consumen slot-horas pero escanean cero bytes, lo que en on-demand significa que son gratis. En Editions, pagas por los slots. Aísla esos jobs en un proyecto on-demand.
¿Tienes preguntas sobre los precios de BigQuery?
Trabaja con un especialista en BigQuery sobre tus workloads específicos.