Mise en place
Un seul compte de service. Une visibilité BigQuery complète.
Connectez BigQuery avec un compte de service en lecture seule : DoiT ingère automatiquement l'export de facturation, les métadonnées de jobs et de stockage d'INFORMATION_SCHEMA, ainsi que l'utilisation des réservations. Pas d'agents, pas de réécriture de requêtes, pas de pipelines sur mesure. Vous consultez des rapports unifiés quelques heures après la connexion.
Ce que vous obtenez
Conçu pour la réalité des environnements BigQuery
Ce que les responsables data et FinOps nous demandent réellement lorsqu'ils connectent leur environnement BigQuery.
Attribution des coûts par requête
Reliez les octets analysés et les slot-ms à l'utilisateur, au projet, au dataset ou au job planifié qui les a générés.
Anomalies en temps réel
Soyez alerté des pics de requêtes et de slots en quelques minutes, pas en fin de mois.
Right-sizing des slots
Identifiez où les éditions, l'autoscaling et les tailles de réservation ne correspondent pas à la demande réelle.
Répartition stockage / compute
Distinguez le stockage actif, à long terme et physique des dépenses de requêtes sur chaque dataset.
Détection des requêtes coûteuses
Identifiez les requêtes les plus gourmandes en octets analysés et en consommation de slots, y compris les requêtes récurrentes exécutées de manière planifiée.
Gouvernance et budgets
Définissez des budgets et des quotas de requêtes par projet, sans devoir gérer manuellement l'hygiène des labels.
Les vues natives de BigQuery vous montrent ce qui s'est exécuté. Cloud Intelligence™ vous aide à agir en conséquence.
Au-delà d'INFORMATION_SCHEMA
Consolidation multi-projets
Des vues consolidées sur l'ensemble de vos projets et dossiers BigQuery, avec exploration détaillée de chaque dataset ou job.
Alertes d'anomalies en temps réel
Détection par machine learning sur les projets, les utilisateurs et les labels, avec notification via Slack ou e-mail.
Planification des réservations
Modélisez les éditions BigQuery et les slot commitments à partir de votre historique réel de jobs avant d'acheter de la capacité.
Hygiène des labels et des allocations
Détectez les dépenses non labellisées, appliquez des règles d'allocation et répartissez les datasets partagés selon les attentes de la finance.
Allocation des coûts de pipelines
Attribuez les requêtes planifiées, les exécutions dbt et les workflows Dataform à l'équipe qui en est responsable.
Forward Deployed Engineers
Des architectes cloud d'exception qui travaillent comme une extension de votre équipe pour mettre en œuvre les optimisations.
Les entreprises en forte croissance s'appuient sur Cloud Intelligence™
D'économies moyennes durant les 90 premiers jours
Délai moyen d'implémentation
“L'attention que DoiT porte à la fiabilité, combinée à la flexibilité du système, nous aide à optimiser en toute sécurité nos workloads Amazon EKS sans aucune intervention de nos ingénieurs.”
Oren Ashkenazy
Directeur DevOps et Cloud chez Fiverr
Prêt à connecter vos projets BigQuery ?
Transformez les slot-ms et les octets analysés en décisions.
Frequently asked
questions
Existe-t-il une vue unique des coûts BigQuery sur plusieurs projets ?
Connectez votre compte de facturation une seule fois. Cloud Intelligence™ ingère l'export de facturation BigQuery et les métadonnées INFORMATION_SCHEMA de chaque projet, pour analyser les dépenses par projet, dataset, label, utilisateur ou type de job depuis une vue unique.
En quoi consiste la connexion des données d'utilisation BigQuery à Cloud Intelligence™ ?
Accordez à un compte de service en lecture seule l'accès à votre export de facturation et à INFORMATION_SCHEMA. DoiT se charge de l'ingestion, de la normalisation et du reporting à la granularité du job. La plupart des équipes sont opérationnelles en moins d'une journée.
Quelles requêtes, quels utilisateurs ou quels datasets représentent l'essentiel de mes dépenses BigQuery ?
Les rapports de coûts et d'utilisation vous permettent de passer du total des dépenses BigQuery à un job, une requête planifiée ou un utilisateur précis. Filtrez par labels, projets, datasets ou type de requête, sans écrire vos propres requêtes SQL sur INFORMATION_SCHEMA.
Serai-je alerté des anomalies de coûts BigQuery dès qu'elles surviennent ?
La détection d'anomalies s'exécute en continu sur les projets, les utilisateurs et les labels. En cas de pic d'octets analysés ou de consommation de slots, vous recevez une alerte Slack ou e-mail avec la cause probable, bien avant que cela n'apparaisse sur la facture.
Comment choisir entre le mode à la demande et les éditions BigQuery avec réservations ?
Cloud Intelligence™ modélise l'historique de vos jobs par rapport au mode à la demande et aux éditions Standard, Enterprise et Enterprise Plus, puis recommande des slot commitments et des paramètres d'autoscaling fondés sur votre usage réel plutôt que sur des estimations.
Cloud Intelligence™ couvre-t-il les coûts de stockage BigQuery ?
Nous distinguons le stockage actif, le stockage à long terme et la facturation physique ou logique pour chaque dataset et chaque table, et signalons les tables où un changement de modèle de facturation ou l'application d'une expiration de partition réduirait significativement les dépenses.
J'utilise déjà les vues d'administration et INFORMATION_SCHEMA natives de BigQuery. Qu'apporte Cloud Intelligence™ ?
Les vues natives affichent les métadonnées brutes de jobs et de stockage. Cloud Intelligence™ est une plateforme : visibilité multicloud, recommandations proactives, détection d'anomalies en temps réel, gouvernance, planification des réservations, et des Forward Deployed Engineers qui vous aident à agir sur ce que révèlent les données.
Quels accès Cloud Intelligence™ obtient-il sur BigQuery, et comment sont-ils protégés ?
Cloud Intelligence™ utilise un compte de service en lecture seule avec des permissions de moindre privilège sur l'export de facturation et INFORMATION_SCHEMA. Nous n'interrogeons jamais vos tables et n'effectuons aucune modification sans votre accord, et la plateforme est certifiée SOC 2 Type II.