A escolha dos times de dados que rodam BigQuery em escala
Conecte em minutos
Uma service account. Visibilidade total do BigQuery.
Conecte o BigQuery com uma service account somente leitura e a DoiT ingere automaticamente o billing export, os metadados de jobs e armazenamento do INFORMATION_SCHEMA e o uso das reservas. Sem agentes, sem reescrita de queries, sem pipelines customizados. Em poucas horas depois de conectar, você já tem relatórios unificados na tela.
O que você ganha
Feito para a realidade de quem opera no BigQuery
O que líderes de dados e FinOps de fato pedem para a gente quando conectam o ambiente BigQuery.
Atribuição de custo no nível da query
Vincule bytes escaneados e slot-ms ao usuário, projeto, dataset ou job agendado que os consumiu.
Anomalias em tempo real
Receba alertas de picos de query e slot em minutos, e não no fechamento do mês.
Right-sizing de slots
Veja onde editions, autoscaling e tamanhos de reserva estão fora de sintonia com a demanda real.
Armazenamento vs. compute
Separe armazenamento ativo, de longo prazo e físico do gasto com queries em cada dataset.
Detecção de queries caras
Descubra as queries que mais consomem bytes escaneados e slots, incluindo as reincidentes que rodam em agenda.
Governança e orçamentos
Defina orçamentos por projeto e cotas de query sem precisar ficar caçando label na mão.
As views nativas do BigQuery mostram o que rodou. O Cloud Intelligence™ ajuda você a fazer algo a respeito.
Muito além do INFORMATION_SCHEMA
Rollups multi-projeto
Visões consolidadas de todos os projetos e pastas do BigQuery, com drilldown em qualquer dataset ou job.
Alertas de anomalia em tempo real
Detecção com machine learning por projeto, usuário e label, entregue no Slack ou por e-mail.
Planejamento de reservas
Modele editions do BigQuery e commitments de slot com base no histórico real de jobs antes de comprar capacidade.
Higiene de labels e alocação
Encontre gastos sem label, aplique regras de alocação e divida datasets compartilhados do jeito que o financeiro espera.
Alocação de custo por pipeline
Atribua queries agendadas, execuções de dbt e workflows do Dataform ao time responsável.
Forward Deployed Engineers
Arquitetos de nuvem de classe mundial que atuam como extensão do seu time para implementar otimizações.
Empresas em crescimento acelerado rodam com o Cloud Intelligence™
Economia média nos primeiros 90 dias
Tempo médio de implementação
“O foco da DoiT em confiabilidade, somado à flexibilidade do sistema, nos ajuda a otimizar com segurança nossos workloads no Amazon EKS, sem exigir nenhum esforço dos nossos engenheiros.”
Oren Ashkenazy
Director of DevOps and Cloud na Fiverr
Pronto para conectar seus projetos do BigQuery?
Transforme slot-ms e bytes escaneados em decisões.
Frequently asked
questions
Como consigo mais visibilidade dos custos do BigQuery em vários projetos?
Conecte sua billing account uma única vez. O Cloud Intelligence™ ingere o billing export do BigQuery e os metadados do INFORMATION_SCHEMA de cada projeto, para você fatiar o gasto por projeto, dataset, label, usuário ou tipo de job em uma única visão.
Qual é a melhor forma de integrar os dados de uso do BigQuery ao Cloud Intelligence™?
Conceda a uma service account somente leitura acesso ao seu billing export e ao INFORMATION_SCHEMA. A DoiT cuida da ingestão, da normalização e dos relatórios no nível de job. A maioria dos times entra no ar em até um dia.
Como vejo quais queries, usuários ou datasets concentram a maior parte do meu gasto no BigQuery?
Os relatórios de Cost & Usage permitem descer do gasto total do BigQuery até um job específico, uma query agendada ou um usuário. Você filtra por labels, projetos, datasets ou tipo de query sem precisar escrever seu próprio SQL no INFORMATION_SCHEMA.
Como monitoro anomalias de custo do BigQuery em tempo real?
A detecção de anomalias roda continuamente por projeto, usuário e label. Quando bytes escaneados ou consumo de slots disparam, você recebe um alerta no Slack ou por e-mail com a causa provável — muito antes de aparecer na fatura.
Como decido entre on-demand e editions do BigQuery com reservas?
O Cloud Intelligence™ modela seu histórico de jobs contra as editions on-demand, Standard, Enterprise e Enterprise Plus, e recomenda commitments de slot e configurações de autoscaling com base no uso real, sem achismo.
Como consigo visibilidade dos custos de armazenamento no BigQuery?
A gente separa armazenamento ativo, de longo prazo e cobrança física vs. lógica por dataset e tabela, e sinaliza as tabelas em que trocar o modelo de cobrança ou aplicar expiração de partição reduziria o gasto de forma relevante.
Como o Cloud Intelligence™ se diferencia das views nativas de admin e INFORMATION_SCHEMA do BigQuery?
As views nativas mostram os metadados brutos de jobs e armazenamento. O Cloud Intelligence™ é uma plataforma: visibilidade multi-cloud, recomendações proativas, detecção de anomalias em tempo real, governança, planejamento de reservas e Forward Deployed Engineers para ajudar você a agir sobre o que os dados mostram.
Meus dados ficam seguros quando conecto o BigQuery?
O Cloud Intelligence™ usa uma service account somente leitura, com permissões de menor privilégio no billing export e no INFORMATION_SCHEMA. A gente nunca consulta suas tabelas nem faz alterações sem sua aprovação, e a plataforma é certificada SOC 2 Type II.