BigQuery 워크로드 관리를 사용하면 데이터 분석 및 처리에 사용할 수 있는 컴퓨팅 리소스를 할당하고 관리할 수 있으며, 이러한 리소스에 대한 요금 청구 방식을 지정할 수도 있습니다.
워크로드 관리 모델
BigQuery는 두 가지 워크로드 관리 모델을 제공합니다.
주문형 결제를 사용하면 데이터를 쿼리하거나 처리할 때 처리된 바이트 수에 대한 비용을 지불합니다. 용량 기반 결제를 사용하면 필요에 따라 용량을 자동으로 확장 또는 축소하는 옵션을 통해 워크로드의 처리 용량을 할당합니다.
언제든지 주문형 결제 모델과 용량 기반 결제 모델 간에 전환할 수 있습니다.
두 모델을 조합하여 사용할 수도 있습니다.
모델 선택
워크로드 관리 모델을 선택할 때 다음 사항을 고려하세요.
주문형
용량 기반
사용 모델
쿼리로 스캔하거나 처리한 데이터
전용 슬롯 또는 자동 확장 슬롯
측정 단위
TiB
슬롯 시간
최소 인원
프로젝트당 최대 2,000개의 슬롯
예약당 50개의 슬롯
최대 인원
프로젝트당 최대 2,000개의 슬롯
예약당 최대 리전 할당량까지 구성 가능
비용 관리
원하는 경우 프로젝트 수준 또는 사용자 수준 할당량(하드 캡) 구성
각 예약에 대해 슬롯으로 표현된 예산 구성
구성
구성이 필요하지 않습니다.
슬롯 예약 생성 및 프로젝트에 할당
버전 지원
고정된 특성 세트
3가지 버전으로 제공
용량 할인
사용한 만큼만 지불로 한정
안정적인 상태의 워크로드를 위한 선택적 슬롯 약정
예측 가능성
변동 사용량 및 결제
기준 및 약정을 통한 예측 가능한 결제
중앙 집중식 구매
프로젝트별 결제
프로젝트별이 아닌 중앙에서 슬롯을 할당하고 결제
유연성
주문형 용량(쿼리당 최소 10MiB)
기준 또는 자동 확장 슬롯(최소 1분)
작업
로드, 내보내기, 쿼리 또는 데이터 복사를 수행할 때마다 BigQuery는 태스크 진행 상황을 추적하는 작업을 자동으로 생성, 예약, 실행합니다.
작업을 완료하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있으므로, 작업은 비동기식으로 실행되고 상태가 폴링될 수 있습니다. 리소스를 나열하거나 메타데이터를 가져오는 것처럼 더 짧은 동작은 작업으로 관리되지 않습니다.
BigQuery 슬롯은 BigQuery에서 SQL 쿼리 또는 기타 작업 유형을 실행하는 데 사용하는 가상 컴퓨팅 단위입니다.
쿼리 실행 중에 BigQuery는 쿼리에서 사용되는 슬롯 수를 자동으로 결정합니다. 사용되는 슬롯 수는 처리되는 데이터 양, 쿼리의 복잡성, 사용 가능한 슬롯 수에 따라 다릅니다.
용량 기반 가격 책정 모델에서는 슬롯이 예약이라는 풀에 할당됩니다. 예약을 사용하면 조직에 맞는 방식으로 슬롯을 할당할 수 있습니다. 예를 들어 테스트 작업이 프로덕션 워크로드를 경합하지 않도록 프로덕션에 대해 prod라는 예약을 만들고 테스트에 대해 test라는 별개의 예약을 만들 수 있습니다. 또는 조직 내 여러 부서에 대해 예약을 만들 수 있습니다.
BI Engine은 가장 자주 사용하는 데이터를 지능적으로 캐시하여 BigQuery의 여러 SQL 쿼리를 가속화하는 빠른 인메모리 분석 서비스입니다. BI Engine은 데이터 시각화 도구로 작성된 것을 포함하여 모든 소스에서 SQL 쿼리를 가속화하고 상시 최적화를 위해 캐시된 테이블을 관리할 수 있습니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["이해하기 어려움","hardToUnderstand","thumb-down"],["잘못된 정보 또는 샘플 코드","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["필요한 정보/샘플이 없음","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2025-09-04(UTC)"],[[["\u003cp\u003eBigQuery workload management allows users to manage compute resources for data analysis and processing, offering options for how resources are charged.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTwo models are available for workload management: on-demand billing, which charges per bytes processed, and capacity-based billing, which involves allocating processing capacity with optional autoscaling.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can choose between on-demand and capacity-based billing models and combine both, offering flexibility in managing resources and costs.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBigQuery utilizes jobs to manage tasks such as loading, exporting, querying, and copying data, with each job being tracked asynchronously for its progress.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSlots, which are virtual compute units, are used by BigQuery to execute SQL queries, and they are managed through reservations in the capacity-based pricing model, allowing for organized allocation for different needs.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Introduction to workload management\n===================================\n\nBigQuery workload management lets you allocate and manage compute\nresources available for data analysis and processing, and also lets you specify how\nyou are charged for those resources.\n\nWorkload management models\n--------------------------\n\nBigQuery offers two models of workload management.\nWith *on-demand* billing, you pay for the number of bytes processed\nwhen you query or process your data. With *capacity-based* billing, you\nallocate processing capacity for workloads with the option of automatically\nscaling capacity up and down when needed.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\nYou can switch between on-demand and capacity-based billing models at any time.\nYou can also use a [combination of the two models](/bigquery/docs/reservations-workload-management#combine_reservations_with_on-demand_billing).\n\nChoosing a model\n----------------\n\nConsider the following when choosing a workload management model:\n\nJobs\n----\n\nEvery time you [load](/bigquery/docs/loading-data),\n[export](/bigquery/exporting-data-from-bigquery),\n[query](/bigquery/docs/running-queries), or\n[copy data](/bigquery/docs/managing-tables#copy-table),\nBigQuery automatically creates, schedules, and runs a job\nthat tracks the progress of the task.\n\nBecause jobs can potentially take a long time to complete, they run asynchronously and can be\npolled for their status. Shorter actions, such as listing resources or getting metadata, are not\nmanaged as jobs.\n\nFor more information about jobs, see [Manage jobs](/bigquery/docs/managing-jobs).\n\nSlots\n-----\n\nA BigQuery slot is a *virtual compute unit* used by BigQuery\nto execute SQL queries or other [job types](/bigquery/docs/managing-jobs).\nDuring the execution of a query, BigQuery automatically determines\nhow many slots are used by the query. The number of slots used depends on the\namount of data being processed, the complexity of the query, and the number of\nslots available.\n\nTo learn more about slots and how they are used, see [understand slots](/bigquery/docs/slots).\n\nReservations\n------------\n\nIn the capacity-based pricing model, slots are allocated in pools\ncalled *reservations* . Reservations let you assign slots in ways that make sense\nfor your organization. For example, you might create a reservation named `prod`\nfor production workloads, and a separate reservation named `test` for testing,\nso that test jobs don't compete for capacity with production workloads. Or, you\nmight create reservations for different departments in your organization.\n\nFor more information about reservations, see [workload management using reservations](/bigquery/docs/reservations-workload-management).\n\nBI Engine\n---------\n\nBI Engine is a fast, in-memory analysis service that accelerates many\nSQL queries in BigQuery by intelligently caching the data you use most\nfrequently. BI Engine can accelerate SQL queries from any source,\nincluding those written by data visualization tools, and can manage cached\ntables for ongoing optimization.\n\n[BI Engine reservations](/bigquery/docs/bi-engine-reserve-capacity)\nare allocated in GiB of memory and managed separately from slot reservations.\n\nFor more information about BI Engine, see [Introduction to BI Engine](/bigquery/docs/bi-engine-intro).\n\nWhat's next\n-----------\n\n- [Understand slots](/bigquery/docs/slots)\n- [Understand reservations](/bigquery/docs/reservations-workload-management)\n- Learn about [on-demand pricing](/bigquery/pricing#on_demand_pricing)\n- Learn about [capacity-based\n pricing](/bigquery/pricing#capacity_compute_analysis_pricing)\n- [Estimate and control costs](/bigquery/docs/best-practices-costs)\n- [Create custom cost controls](/bigquery/docs/custom-quotas)"]]
