Scelto dai team dati che usano BigQuery su larga scala
Attiva l'integrazione in pochi minuti
Un solo service account. Visibilità totale su BigQuery.
Basta collegare BigQuery con un service account in sola lettura e DoiT acquisisce in automatico il billing export, i metadati dei job e dello storage da INFORMATION_SCHEMA e l'utilizzo delle reservation. Nessun agent, nessuna riscrittura delle query, nessuna pipeline da costruire. I report unificati sono pronti poche ore dopo la connessione.
Cosa include
Progettato per chi lavora con BigQuery ogni giorno
Quello che i responsabili di dati e FinOps ci chiedono davvero quando collegano il loro ambiente BigQuery.
Attribuzione dei costi a livello di query
Ricollega byte scansionati e slot-ms all'utente, al progetto, al dataset o al job schedulato che li ha generati.
Anomalie in tempo reale
Avvisi sui picchi di query e slot in pochi minuti, non a fine mese.
Right-sizing degli slot
Scopri dove editions, autoscaling e dimensione delle reservation non sono allineati alla domanda reale.
Storage vs compute
Separa lo storage attivo, a lungo termine e fisico dalla spesa per query, dataset per dataset.
Individuazione delle query costose
Fai emergere le query con più byte scansionati e più slot consumati, inclusi i job schedulati che si ripetono nel tempo.
Governance e budget
Definisci budget per progetto e quote sulle query senza dover controllare a mano l'igiene delle label.
Le viste native di BigQuery ti dicono cosa è stato eseguito. Cloud Intelligence™ ti permette di intervenire davvero.
Oltre a INFORMATION_SCHEMA
Rollup multi-progetto
Viste consolidate su tutti i progetti e le cartelle BigQuery, con drilldown su qualunque dataset o job.
Avvisi di anomalia in tempo reale
Rilevamento in machine learning su progetti, utenti e label, con notifiche su Slack o via email.
Pianificazione delle reservation
Simula le editions BigQuery e i commitment sugli slot sullo storico reale dei job, prima di acquistare capacità.
Igiene di label e allocation
Individua la spesa senza label, applica regole di allocazione e ripartisci i dataset condivisi come si aspetta il finance.
Allocazione dei costi delle pipeline
Attribuisci scheduled query, esecuzioni dbt e workflow Dataform al team che ne è proprietario.
Forward Deployed Engineers
Cloud architect di primo livello che lavorano come estensione del tuo team per mettere a terra le ottimizzazioni.
Le aziende in rapida crescita scelgono Cloud Intelligence™
Risparmio medio nei primi 90 giorni
Tempo medio di implementazione
“L'attenzione di DoiT all'affidabilità, unita alla flessibilità del sistema, ci permette di ottimizzare in sicurezza i nostri workloads Amazon EKS senza alcun intervento dei nostri engineer.”
Oren Ashkenazy
Director of DevOps and Cloud, Fiverr
Pronto a collegare i tuoi progetti BigQuery?
Trasforma slot-ms e byte scansionati in decisioni concrete.
Frequently asked
questions
Come ottengo una visibilità migliore sui costi di BigQuery su più progetti?
Colleghi il billing account una volta sola. Cloud Intelligence™ acquisisce il billing export di BigQuery e i metadati INFORMATION_SCHEMA di ogni progetto, così può analizzare la spesa per progetto, dataset, label, utente o tipo di job da un'unica vista.
Qual è il modo migliore per integrare i dati di utilizzo di BigQuery con Cloud Intelligence™?
Basta concedere a un service account in sola lettura l'accesso al billing export e a INFORMATION_SCHEMA. DoiT si occupa di acquisizione, normalizzazione e reporting con granularità a livello di job. La maggior parte dei team è operativa nell'arco di un giorno.
Come faccio a capire quali query, utenti o dataset generano la maggior parte della spesa su BigQuery?
I report Cost & Usage permettono di scendere dalla spesa totale di BigQuery fino al singolo job, alla scheduled query o all'utente. Può filtrare per label, progetti, dataset o tipo di query, senza dover scrivere query SQL su INFORMATION_SCHEMA.
Come posso monitorare in tempo reale le anomalie di costo su BigQuery?
Il rilevamento delle anomalie è attivo in modo continuo su progetti, utenti e dimensioni delle label. Quando i byte scansionati o il consumo di slot registrano un picco, riceve un avviso su Slack o via email con la probabile causa, molto prima che compaia in fattura.
Come scelgo tra on-demand ed editions BigQuery con reservation?
Cloud Intelligence™ confronta lo storico dei job con le edition on-demand, Standard, Enterprise ed Enterprise Plus, e suggerisce i commitment di slot e le impostazioni di autoscaling in base all'utilizzo reale, non a stime approssimative.
Come ottengo visibilità sui costi di storage di BigQuery?
Separiamo active storage, long-term storage e billing fisico rispetto a quello logico per ogni dataset e tabella, segnalando dove cambiare modello di billing o applicare una partition expiration ridurrebbe la spesa in modo significativo.
In cosa Cloud Intelligence™ è diverso dalle viste admin e INFORMATION_SCHEMA native di BigQuery?
Le viste native mostrano i metadati grezzi di job e storage. Cloud Intelligence™ è una piattaforma: visibilità multi-cloud, raccomandazioni proattive, rilevamento anomalie in tempo reale, governance, pianificazione delle reservation e Forward Deployed Engineers che la aiutano a trasformare i dati in azioni.
I miei dati sono al sicuro quando collego BigQuery?
Cloud Intelligence™ utilizza un service account in sola lettura con permessi minimi su billing export e INFORMATION_SCHEMA. Non interroghiamo mai le sue tabelle né apportiamo modifiche senza la sua approvazione, e la piattaforma è certificata SOC 2 Type II.