統合

BigQueryインテリジェンス

何がBigQueryのコストにつながっているかを推測する必要はありません。負荷の高いワークロードを特定し、パフォーマンスを効率化し、無駄なくデータ戦略を拡張するために必要なジョブレベルのインテリジェンスを得ることができます。

概要

BigQueryスロットの使用状況、クエリステージ、ストレージパターンをDoiT Cloud Intelligenceに取り込むことで、非効率なSQLを洗い出し、無駄な計算を排除し、、データプラットフォーム全体のストレージを最適化します。

セットアップ

監査ログエンリッチメントを有効にして、既存のBigQuery請求データの上にジョブレベルのシグナルを重ねます。どのプロジェクト、クエリ、ユーザーが使用量とコストを増加させたかを正確に把握し、請求書エクスポートよりも詳細で、通常では見過ごされるパフォーマンスと効率のパターンを明らかにします。

視認性

BigQueryの使用量と使用状況がプロジェクト、ジョブ、チーム間でどのように変化しているかを一箇所で確認でき、コストと使用量のシグナルを組み合わせることで、ゼロからレポートを作成しなくてもトレンドや異常値を特定できます。

詳細分析

BigQueryの使用状況をユーザー、予約、ジョブのレベルまで調査することで、どのチームやワークロードに費用がかかり、どこを最適化すべきかを特定できます。

異常検知

BigQueryのオンデマンドワークロードをほぼリアルタイムで監視し、プロジェクト、ジョブ、ユーザーごとに異常な支出やクエリ量にフラグを立てることで、請求ファイルに異常が表示される前に対処できます。

インサイト

無駄なオンデマンド・ジョブや、最適とは言えないパーティショニングやクラスタリングを強調表示します。クエリのパフォーマンスを軌道に乗せながらコストを削減できるよう、明確な推奨を得ることができます。

クラウドフロー

BigQueryの使用量とコストのシグナルをワークフローに変換することで、ジョブの暴走を監視し、適切なオーナーに通知し、承認をトリガーし、タスクをクリーンアップします。