BigQuery ML 가격 책정

항상 무료 사용량 한도

Google Cloud 무료 등급 혜택 중 하나로 BigQuery의 일부 리소스를 특정 한도까지 무료로 사용할 수 있습니다. 무료 사용량은 무료 체험 기간 및 그 이후에도 사용할 수 있습니다. 그러나 무료 체험 기간 종료 이후 이 사용량 한도를 초과하는 경우에는 이 페이지의 가격 책정에 따라 요금이 청구됩니다.

리소스 월별 무료 사용량 한도 세부정보
스토리지 매월 10GB까지는 무료입니다. BigQuery에 저장된 BigQuery ML 모델 및 학습 데이터는 BigQuery 스토리지 무료 등급에 포함됩니다.
쿼리(분석) 매월 1TB까지는 쿼리 데이터가 무료로 처리됩니다. BigQuery ML 예측, 검사, 평가 기능을 사용하는 쿼리는 BigQuery 분석 무료 등급에 포함됩니다. CREATE MODEL 문을 포함하는 BigQuery ML 쿼리는 포함되지 않습니다.
안정적인 월별 요금을 선호하는 대량 사용 고객은 BigQuery 정액제를 이용할 수도 있습니다.
BigQuery ML CREATE MODEL 쿼리 매월 10GB까지는 CREATE MODEL 문이 포함된 쿼리 데이터가 무료로 처리됩니다. BigQuery ML CREATE MODEL 쿼리는 BigQuery 분석 무료 등급에 포함되지 않습니다.

BigQuery ML 가격 책정

BigQuery ML 가격은 현재 지원되는 모델 전체에 적용됩니다. BigQuery ML 가격은 사용 패턴에 따라 정액제 또는 주문형으로 나뉩니다.

BigQuery ML 정액제 가격 책정

BigQuery는 모델 생성, 평가, 검사, 예측에 따른 주문형 가격보다 안정적인 월정액 요금을 선호하는 기업 고객 또는 대용량 사용 고객을 위해 정액제를 제공합니다.

현재 모델에는 BigQuery ML용 추가 정액제 요금이 없습니다. 정액제를 선택할 경우 BigQuery ML 비용은 BigQuery 월정액에 포함됩니다.

BigQuery ML 주문형 가격 책정

주문형 쿼리에 대한 BigQuery ML 가격은 모델 유형, 모델 생성, 모델 평가, 모델 검사, 모델 예측 등 작업 유형에 따라 달라집니다.

행렬 분해 모델은 정액제 고객 또는 예약 고객만 사용할 수 있습니다. 주문형 고객은 탄력 슬롯을 통해 행렬 분해를 사용하는 것이 좋습니다.

BigQuery ML 주문형 가격은 다음과 같습니다.

BigQuery ML 연습 실행

일부 모델 유형의 기본 알고리즘 특성과 결제상의 차이 때문에 초기 예상이 복잡하여 일부 모델 유형에서는 학습이 완료될 때까지 처리된 바이트가 계산되지 않습니다.

BigQuery ML 가격 책정 예시

BigQuery ML 요금은 청구서에 별도 항목으로 표기되지 않습니다. 현재 모델에서 BigQuery 정액제를 사용하는 경우 BigQuery ML 요금이 정액제 요금에 포함됩니다.

주문형 가격을 사용하는 경우 BigQuery ML 요금이 BigQuery 분석(쿼리) 요금에 포함됩니다.

검사, 평가, 예측을 수행하는 BigQuery ML 작업 시 주문형 쿼리 작업과 동일한 요금이 부과됩니다. CREATE MODEL 쿼리의 경우 발생하는 요금이 다양하므로 Stackdriver 감사 로그를 사용해 CREATE MODEL 작업 비용을 별도로 계산해야 합니다. 감사 로그를 사용하면 BigQuery ML CREATE MODEL 작업별로 BigQuery ML 서비스에서 청구되는 바이트를 파악할 수 있습니다. 그런 다음 청구되는 바이트를 리전 또는 멀티 리전 위치에서 CREATE MODEL 쿼리에 적용되는 적절한 요금과 곱하면 됩니다.

예를 들어 US에서 BigQuery ML CREATE MODEL 문을 포함하는 쿼리 작업의 비용을 확인하려면 다음 안내를 따르세요.

  1. GCP Console에서 Stackdriver Logging 페이지를 엽니다.

  2. 제품이 BigQuery로 설정되었는지 확인합니다.

  3. '라벨 또는 텍스트 검색 기준 필터링' 상자의 드롭다운 화살표를 클릭하고 고급 필터로 전환을 선택합니다. 그러면 필터에 다음 텍스트가 추가됩니다.

    resource.type="bigquery_resource"
    
  4. resource.type 줄 아래의 두 번째 줄에 다음 텍스트를 추가합니다.

    protoPayload.serviceData.jobCompletedEvent.job.jobConfiguration.query.statementType="CREATE_MODEL"
    
  5. 필터 제출 버튼 오른쪽에 있는 드롭다운 목록에서 적절한 기간을 선택합니다. 예를 들어 지난 24시간을 선택하면 지난 24시간 안에 완료된 BigQuery ML CREATE MODEL 작업이 표시됩니다.

  6. 필터 제출을 클릭해 특정 기간에 완료된 작업을 표시합니다.

  7. 데이터가 채워진 후 옵션 보기를 클릭하고 커스텀 필드 수정을 선택합니다.

  8. 커스텀 필드 추가 대화상자에 다음 항목을 입력합니다.

    protoPayload.serviceData.jobCompletedEvent.job.jobStatistics.totalBilledBytes
    
  9. 저장을 클릭해 결과를 업데이트합니다.

  10. 페이지가 업데이트되면 각 BigQuery ML 작업에서 청구되는 바이트가 작업의 타임스탬프 오른쪽에 표시됩니다. 청구되는 바이트가 무료 등급에 포함되는 경우 값이 표시되지 않습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

    청구되는 BigQuery ML 바이트

  11. BigQuery ML CREATE MODEL 작업의 요금을 계산하려면 청구되는 바이트에 BigQuery ML 주문형 가격을 곱합니다. 이 예시에서는 CREATE MODEL 작업에서 100,873,011,200바이트를 처리했습니다. US 멀티 리전 위치에서의 작업 비용을 계산하려면 청구되는 바이트를 1TB당 바이트 수로 나눈 후 모델 생성 비용을 곱합니다.

    100873011200/1099511627776 x $250.00 = $22.94