Cloud Intelligence™
Custos do Google Cloud detalhados por localização
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About Vadim Solovey
Founded DoiT in 2011 and have been here ever since — in every flavor of CTO, co-CEO, and now CEO. I started my career in 1999 building data centers before anyone called it "the cloud," and I've spent the two decades since trying to deliver on what the cloud was actually supposed to be. I still write code most weeks.
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Uma das perguntas que mais recebo é: "como detalhar meus custos do Google Cloud por localização?". Hoje vou mostrar como combinar o Iris e o Cloud Intelligence™ para coletar e visualizar essas informações.
Mapeando custos do Google Cloud por regiões, zonas e localizações
Antes de entrar nos detalhes, vamos a uma rápida recapitulação sobre o Iris e o Cloud Intelligence™, para que quem ainda não conhece essas ferramentas aproveite melhor o restante do artigo.
Iris é um software open source que atribui labels automaticamente a recursos do Google Cloud, geralmente para melhorar a descoberta e a observabilidade. Com o Iris, cada recurso no Google Cloud recebe labels gerados automaticamente, normalmente no formato [iris_name], [iris_region] e [iris_zone]. Por exemplo, se você tem uma instância do Google Compute Engine chamada `nginx`, o Iris vai anexar automaticamente a essa instância os labels [iris_name:nginx], [iris_region:us-central1] e [iris_zone:us-central1-f]. Você pode saber mais sobre como o Iris funciona em um dos nossos posts recentes no blog.
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Como o Iris é open source e extensível via plugins, dá para coletar praticamente qualquer informação do Google Cloud e adicioná-la como label aos seus recursos. Alguns exemplos populares são iris_instance-cores, iris_instance-memory e iris_ip.
Cloud Intelligence™™ é uma plataforma de descoberta e otimização de custos de nuvem. Com o Cloud Intelligence™, fica fácil responder perguntas como:
- Quais serviços do Google Cloud estou pagando?
- Quanto vou gastar com o Google Cloud este mês?
- Como posso otimizar meus gastos no Google Cloud?
Um dos recursos mais populares do DCI é a possibilidade de gerar relatórios personalizados. Eles são bem parecidos com as tabelas dinâmicas que você provavelmente já conhece de planilhas como Google Spreadsheets ou Microsoft Excel.
Relatórios do Cloud Intelligence™
O Cloud Intelligence™ inclui as "Cost Labels", uma forma prática de enriquecer os relatórios com informações de labels. Se você marca seus recursos com algo como "env:production" ou "app:backend", dá para filtrar ou agrupar seus relatórios de billing usando esses labels.
Configurar Cost Labels no Cloud Intelligence™ é fácil!
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Como você viu, o Iris adiciona automaticamente os labels `iris_name`, `iris_region` e `iris_zone` a cada recurso. Assim que esses labels estiverem preenchidos e propagados para os dados de billing do Google, você pode configurá-los como "Cost Labels" e gerar relatórios que levam a localização em conta:
Detalhamento de custos por zona do Google Cloud
Dá até para acompanhar o custo de instâncias individuais, buckets ou datasets/tabelas do BigQuery usando o label iris_name:
Custo dos buckets do Google Cloud Storage por nome
Praticamente não existe limite para analisar seus custos do Google Cloud. Outro exemplo é o detalhamento por zona e tipo de instância ao longo do tempo:
Detalhamento dos custos do Google Compute Engine por zona e tipo de instância
As Cost Labels não são o único recurso bacana do Cloud Intelligence™. Você também pode criar "Cost Allocations", que são interseções de Serviço, SKU, Projeto e Labels. Com as cost allocations, fica simples acompanhar os custos de aplicações ou serviços inteiros, ambientes e por aí vai.
Um bom exemplo é monitorar o tráfego de network egress usando a seguinte Cost Allocation:
Configurando Cost Allocations no Cloud Intelligence™
Com base nas cost allocations, você pode configurar orçamentos inteligentes ou criar usuários com visualização restrita para acompanhar apenas partes da sua infraestrutura.
Estamos sempre em busca de contribuidores para nos ajudar a evoluir nossa stack de ferramentas open source para o Google Cloud, como Shamash, Iris, Zorya, kubeIP e outras.
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