Fiyatlandırma

"Daima Ücretsiz" kullanım sınırları

BigQuery, Google Cloud Ücretsiz Katmanı'nın bir parçası olarak bazı kaynakları belirli bir sınıra kadar ücretsiz olarak sunar. Bu ücretsiz kullanım sınırları hem ücretsiz deneme süresi boyunca hem de sonrasında kullanılabilir. Bu kullanım sınırları aşıldığında ve ücretsiz deneme süresi sona erdiğinde bu sayfadaki fiyatlandırmaya göre ücretlendirilirsiniz.

Kaynak Aylık ücretsiz kullanım sınırları Ayrıntılar
Depolama alanı Her ay ilk 10 GB ücretsizdir. BigQuery ML modelleri ve BigQuery'de depolanan eğitim verileri BigQuery depolama ücretsiz katmanına dahildir.
Sorgular (analiz) Her ay işlenen ilk 1 TB sorgu verisi ücretsizdir. BigQuery ML tahmin, inceleme ve değerlendirme işlevlerini kullanan sorgular, BigQuery analiz ücretsiz katmanına dahildir. CREATE MODEL ifadeleri içeren BigQuery ML sorguları buna dahil değildir.
Sabit bir aylık ücreti tercih eden yüksek sorgu hacmine sahip müşteriler için BigQuery sabit ücret fiyatlandırması da mevcuttur.
BigQuery ML CREATE MODEL sorguları Her ay CREATE MODEL ifadeleri içeren sorgular tarafından işlenen ilk 10 GB veri ücretsizdir. BigQuery ML CREATE MODEL sorguları, BigQuery analiz ücretsiz katmanından bağımsızdır ve yalnızca yerleşik BigQuery ML modelleri (BigQuery içinde eğitilen modeller) için geçerlidir.

BigQuery ML fiyatlandırması

BigQuery ML modelleri iki farklı kategoriye ayrılabilir: Yerleşik modeller ve harici modeller. Yerleşik BigQuery ML modelleri BigQuery içinde eğitilir. Doğrusal regresyon, mantıksal regresyon, kmeans, matrisi çarpanlara ayırma ve zaman serisi modelleri bunlara örnektir. Harici BigQuery ML modelleri; diğer Google Cloud hizmetleri, DNN modelleri, "boosted tree" modelleri (AI Platform'da eğitilir) ve AutoML modelleri (AutoML Tables arka ucunda eğitilir) kullanılarak eğitilir. BigQuery ML model eğitimi fiyatlandırması, model türünün yanı sıra kullanım şeklinize de bağlıdır: sabit ücret veya isteğe bağlı. BigQuery ML tahmin ve değerlendirme işlevleri, tüm model türleri için aşağıda açıklanan fiyatlandırmalarla BigQuery içinde yürütülür.

BigQuery ML sabit ücret fiyatlandırması

BigQuery; model oluşturma, değerlendirme, inceleme ve tahmin için isteğe bağlı fiyata göre ödeme yerine aylık sabit ödeme yapmayı tercih eden kurumsal veya sorgu hacmi yüksek müşteriler için sabit ücretli fiyatlandırma sunmaktadır.

Mevcut modeller için BigQuery ML'de eğitim yapmak amacıyla rezervasyonları kullanabilirsiniz. Sabit ücretli fiyatlandırmayı seçerseniz BigQuery ML maliyetleri, aylık BigQuery sabit ücret fiyatına dahil edilir.

Yerleşik modeller oluşturmak için rezervasyonlar

BigQuery sorgularındaki gibi, iş türü QUERY olan rezervasyon atamalarına ait slotlar, BigQuery ML yerleşik modelleri için CREATE MODEL sorgularını çalıştırmak amacıyla kullanılır.

Harici modeller oluşturmak için rezervasyonlar

BigQuery ML harici modelleri için CREATE MODEL sorguları çalıştırmak amacıyla hem QUERY hem de ML_EXTERNAL iş türlerinde rezervasyon atamalarına sahip olmanız gerekir. QUERY türü slotlar, BigQuery içinde çalışan sorguların ön işlemesi için kullanılır ve ML_EXTERNAL türü slotlar da harici Google Cloud hizmetlerinde model eğitimi çalıştırmak için kullanılır. Harici model eğitimi işleri için rezervasyonlar oluşturmak amacıyla lütfen rezervasyon iş yükü yönetimine bakın. İş başına slot kullanımı, BigQuery slotu ve harici Google Cloud hizmet maliyetleri arasında fiyat dengesini koruyacak şekilde hesaplanır.

BigQuery ML isteğe bağlı fiyatlandırması

İsteğe bağlı sorgular için BigQuery ML fiyatlandırması, işlemin türüne bağlıdır: model türü, model oluşturma, model değerlendirme, model inceleme veya model tahmini.

BigQuery ML isteğe bağlı fiyatlandırması aşağıdaki şekildedir:

BigQuery ML provası

Bazı model türlerinin altta yatan algoritmalarının doğası, faturalandırmadaki farklılıklar ve ilk tahmini hesaplamanın karmaşıklığı nedeniyle, bazı model türleri için işlenen baytlar ancak eğitim tamamlandıktan sonra hesaplanır.

BigQuery ML fiyatlandırması örneği

BigQuery ML ücretleri, ekstrenizde öğe bazında ayrılmaz. Mevcut modellerde, BigQuery sabit ücret planınız varsa BigQuery ML ücretleri plana dahil edilir.

İsteğe bağlı fiyatlandırmadan yararlanıyorsanız BigQuery ML ücretleri BigQuery analiz (sorgu) ücretlerine dahil edilir.

Denetleme, değerlendirme ve tahmin işlemleri yürüten BigQuery ML işleri, isteğe bağlı sorgu işleriyle aynı ücretlere sahiptir. CREATE MODEL sorguları farklı ücretlere sahip olduğu için CREATE MODEL işi maliyetlerini Stackdriver denetleme günlüklerini kullanarak bağımsız olarak hesaplamanız gerekir. Denetleme günlüklerini kullanarak her BigQuery ML CREATE MODEL işi için BigQuery ML hizmeti tarafından faturalandırılan bayt miktarını belirleyebilirsiniz. Daha sonra, baytları bölgesel veya çok bölgeli konumunuzdaki CREATE MODEL sorguları için uygun maliyetle çarparsınız.

Örneğin US konumunda BigQuery ML CREATE MODEL ifadesi içeren bir sorgu işinin maliyetini belirlemek için:

  1. Google Cloud Console'da Stackdriver Logging sayfasını açın.

  2. Ürünün BigQuery olarak ayarlandığını doğrulayın.

  3. "Etiket veya metin aramasına göre filtrele" kutusundaki açılır oku tıklayın ve Gelişmiş filtreye dönüştür'ü seçin. Bu işlem, filtreye şu metni ekler:

    resource.type="bigquery_resource"
    
  4. Aşağıdaki metni resource.type satırının iki altındaki satıra ekleyin:

    protoPayload.serviceData.jobCompletedEvent.job.jobConfiguration.query.statementType="CREATE_MODEL"
    
  5. Filtreyi Gönder düğmesinin sağ tarafında, açılır listeden uygun zaman dilimini seçin. Örneğin Son 24 saat seçeneğini belirlediğinizde, son 24 saat içinde tamamlanan BigQuery ML CREATE MODEL işleri görüntülenir.

  6. Seçilen zaman diliminde tamamlanan işleri görüntülemek için Filtreyi Gönder'i tıklayın.

  7. Veriler girildikten sonra Görünüm Seçenekleri'ni tıklayın ve Özel alanları değiştir'i seçin.

  8. Özel alan ekle kutusuna aşağıdaki metni girin:

    protoPayload.serviceData.jobCompletedEvent.job.jobStatistics.totalBilledBytes
    
  9. Sonuçları güncellemek için Kaydet'i tıklayın.

  10. Sayfa güncellendikten sonra, işin zaman damgasının sağ tarafında her bir BigQuery ML işi tarafından faturalandırılan baytlar görünür. Faturalandırılan baytlar ücretsiz katman kapsamındaysa hiçbir değer görünmez. Örneğin:

    Faturalandırılan BigQuery ML baytları

  11. BigQuery ML CREATE MODEL işinin maliyetini hesaplamak için faturalandırılan bayt miktarını isteğe bağlı BigQuery ML fiyatıyla çarpın. Bu örnekte, işlenen CREATE MODEL işi 100.873.011.200 bayttır. Bu işin US çok bölgeli konumundaki maliyetini hesaplamak için faturalandırılan bayt miktarını TB başına bayt sayısına bölün ve model oluşturma maliyetiyle çarpın:

    100873011200/1099511627776 x $250.00 = $22.94