I CUD per BigQuery e Composer sono finalmente arrivati: riuscirà davvero a risparmiare?
Introduzione
Google ha annunciato di recente i Committed Use Discounts (CUD) per BigQuery e Cloud Composer, con potenziali risparmi per chi ha un consumo costante. Le promesse sono di uno sconto fino al 20% con un commitment a 3 anni e del 10% con uno a 1 anno. Il risparmio effettivo, però, dipende dal rispetto continuativo della soglia di spesa oraria sottoscritta.
La maggior parte dei dettagli si trova nella documentazione ufficiale (per esempio qui [1] e qui [2]), ma vale la pena aggiungere qualche elemento di contesto.
Questi CUD sono basati sulla spesa: ci si impegna a spendere un importo orario preciso sugli SKU idonei. L'acquisto avviene tramite il proprio billing account e gli sconti possono essere condivisi tra progetti all'interno della stessa region. Attenzione: i CUD sono specifici per ciascuna region, quindi vanno acquistati separatamente per ogni region in cui si vuole ottenere lo sconto.
Google dichiara che i CUD si applicano a tutti gli SKU PAYG di BigQuery[3]. In realtà l'ambito è limitato a:
- I modelli di consumo di BigQuery Editions (tutte le Editions!)
- Gli SKU di Composer 3 per il compute (ottimo!!)
- BigQuery Data Governance (in precedenza Dataplex)
Ci sono però esclusioni di rilievo: i costi di storage di BigQuery e i prezzi delle query di analisi on-demand non rientrano in questi CUD. È un limite da non sottovalutare.
Sul fronte delle inclusioni, l'arrivo dei CUD per Composer è una novità benvenuta e attesa da molti utenti. Curiosa anche l'inclusione di BigQuery Data Governance, soprattutto perché Google ha ricondotto questi SKU sotto il marchio BigQuery solo di recente; vedremo nel tempo quanto inciderà davvero su quei servizi specifici.
Per capire se questi nuovi CUD per BigQuery/Composer fanno al caso Suo, valuti questi aspetti:
- Sta usando BigQuery Editions in combinazione con Cloud Composer (versione 2 o 3) o BigQuery Data Governance? Il solo BigQuery Slot commitment può risultare più conveniente, ma se ha un consumo costante distribuito su una combinazione di questi servizi idonei, otterrà risparmi aggiuntivi grazie a questi nuovi CUD basati sulla spesa.
- Ha workloads stabili su questi servizi? L'ambiente Composer è attivo 24/7 e le query girano in modo continuativo durante la giornata?
- Ha già altri slot commitment per le BigQuery reservations [4]? A quanto pare, questi nuovi CUD basati sulla spesa per Editions/Composer/Governance non sono cumulabili con i commitment di slot reservation già attivi.
Come individuare la baseline di workload stabile
Individuare la baseline di workload stabile non è banale come potrebbe sembrare: occorre calcolare la spesa oraria di tutti gli SKU idonei.
Come primo passo, vada in "Committed use discounts analysis" nelle impostazioni del Suo billing account: lì vedrà l'utilizzo idoneo che può essere coperto dai CUD.
In alternativa, se ha configurato un export dettagliato di BQ, può usare questa query.
WITH base as (
SELECT *
FROM `project.dataset.billing_export*`
WHERE 1=1
AND TIMESTAMP_TRUNC(export_time, DAY) = TIMESTAMP("2025-04-20")
AND sku_group_description like "%PAYG%"
AND service_description = "BigQuery Reservation API"
)
SELECT
usage_start_time,
sku_group_description,
sku_description,
location.region,
SUM(cost)
FROM base
GROUP BY ALL
Se è cliente DoiT, abbiamo predisposto un report dedicato: si chiama BigQuery CUD eligible analysis spend. Non esiti ad aprire una richiesta di supporto se desidera confrontarsi con uno dei nostri SME di BigQuery.
Report DoiT DCI: BigQuery CUD eligible analysis spend.
In linea generale, sottoscrivere un BigQuery Slot commitment resta la scelta più vantaggiosa. Tuttavia, se utilizza Cloud Composer 3 o i servizi BigQuery Data Governance, i CUD di BigQuery sono un'ottima opzione.
Confronto: CUD vs Slot commitment
Un esempio pratico
Prendiamo questo semplice scenario reale:
Costo degli SKU idonei raggruppati per region
In base a questo esempio, acquistare CUD per us-east1 o us-central potrebbe non essere conveniente, dato che la spesa oraria sugli SKU idonei è inferiore a 1 $. Sulla multi-region US, invece, questo cliente potrebbe risparmiare il 10% (fino a 500 $ al giorno; 230 di spesa baseline × 24 ore × 0,1) sottoscrivendo un CUD. C'è però un dettaglio: ha già attiva una BigQuery slot reservation di 1 anno, che gli garantisce uno sconto del 20% per ogni slot/ora. In questo caso specifico, aggiungere un commit basato sulla spesa non avrebbe senso.
In generale, consigliamo spesso di puntare su un mix di CUD a 1 e 3 anni, evitando di mettere tutte le uova nello stesso paniere. Inoltre, può scegliere di coprire con i CUD solo il 60–75% della spesa idonea, mantenendo un margine di flessibilità per futuri interventi di ottimizzazione dei costi o per eventuali variazioni nei pattern di utilizzo.
In sintesi
I CUD hanno senz'altro senso per servizi 'always-on' come le VM e perfino Cloud SQL, ma potrebbero non sposarsi alla perfezione con i pattern d'uso tipici di BigQuery. I workloads di BigQuery sono spesso a picchi e possono scendere a zero quando non sono in uso, il che è anzi uno dei principali vantaggi di un cloud data warehouse.
Lo scenario però cambia se nel calcolo si includono Cloud Composer e BigQuery Data Governance. Sono servizi che tendono a funzionare in modo più costante, magari 24/7, consumando risorse di compute (come slot o DCU) per tutta la giornata.
Se Le piace ciò che facciamo, dia un'occhiata alla nostra pagina dei servizi https://doit.com/services
[1] https://cloud.google.com/bigquery/docs/bigquery-cud
[2] https://cloud.google.com/docs/cuds-spend-based#purchasing