Introducción a la gestión de cargas de trabajo

La gestión de cargas de trabajo de BigQuery te permite asignar y gestionar los recursos de computación disponibles para el análisis y el procesamiento de datos, así como especificar cómo se te cobran esos recursos.

Modelos de gestión de cargas de trabajo

BigQuery ofrece dos modelos de gestión de la carga de trabajo. Con la facturación bajo demanda, pagas por el número de bytes procesados cuando consultas o procesas tus datos. Con la facturación basada en la capacidad, asignas capacidad de procesamiento a las cargas de trabajo y tienes la opción de aumentar o reducir la capacidad automáticamente cuando sea necesario.

Compensaciones de reservas.

Puedes cambiar entre los modelos de facturación bajo demanda y por capacidad en cualquier momento. También puedes usar una combinación de ambos modelos.

Elegir un modelo

A la hora de elegir un modelo de gestión de cargas de trabajo, ten en cuenta lo siguiente:

Bajo demanda Basado en la capacidad
Modelo de uso Datos analizados o procesados por tus consultas Ranuras dedicadas o ranuras de autoescalado
Unidad de medición TiB horas de slot
Capacidad mínima Hasta 2000 slots por proyecto 50 espacios por reserva
Capacidad máxima Hasta 2000 slots por proyecto Configurable por reserva hasta la cuota regional
Control de costes Configurar opcionalmente cuotas a nivel de proyecto o de usuario (límite estricto) Configurar un presupuesto expresado en espacios para cada reserva
Configuración No se requiere configuración Crear reservas de ranuras y asignarlas a proyectos
Ediciones compatibles Conjunto de funciones fijas Disponible en 3 ediciones
Descuentos por capacidad Solo pago por uso Compromisos de reserva opcionales para cargas de trabajo estables
Predictibilidad Uso y facturación variables Facturación predecible mediante valores de referencia y compromisos
Compras centralizadas Facturación por proyecto Asignar y facturar ranuras de forma centralizada en lugar de por proyecto
Flexibilidad Capacidad bajo demanda (mínimo de 10 MiB por consulta) Espacios publicitarios de referencia o con escalado automático (1 minuto como mínimo)

Empleo

Cada vez que cargas, exportas, consultas o copias datos, BigQuery crea, programa y ejecuta automáticamente una tarea que monitoriza el progreso de la tarea.

Como los trabajos pueden tardar mucho en completarse, se ejecutan de forma asíncrona y se puede consultar su estado. Las acciones más cortas, como enumerar recursos u obtener metadatos, no se gestionan como tareas.

Para obtener más información sobre los trabajos, consulta Gestionar trabajos.

Ranuras

Las ranuras de BigQuery son unidades de computación virtuales que usa BigQuery para ejecutar consultas de SQL u otros tipos de trabajos. Durante la ejecución de una consulta, BigQuery determina automáticamente cuántas ranuras utiliza la consulta. El número de slots utilizados depende de la cantidad de datos que se procesen, la complejidad de la consulta y el número de slots disponibles.

Para obtener más información sobre los slots y cómo se usan, consulta Información sobre los slots.

Reservas

En el modelo de precios basado en la capacidad, las ranuras se asignan en grupos denominados reservas. Las reservas te permiten asignar ranuras de forma lógica para tu organización. Por ejemplo, puedes crear una reserva llamada prod para las cargas de trabajo de producción y otra llamada test para las pruebas, de forma que las tareas de prueba no compitan por la capacidad con las cargas de trabajo de producción. También puedes crear reservas para diferentes departamentos de tu organización.

Para obtener más información sobre las reservas, consulta el artículo Gestión de cargas de trabajo mediante reservas.

BI Engine

BI Engine es un servicio de análisis en memoria de alta velocidad que acelera muchas consultas de SQL en BigQuery almacenando en caché de forma inteligente los datos que usas con más frecuencia. BI Engine puede acelerar las consultas de SQL de cualquier fuente, incluidas las escritas por herramientas de visualización de datos, y puede gestionar tablas almacenadas en caché para optimizar continuamente el rendimiento.

Las reservas de BI Engine se asignan en GiB de memoria y se gestionan por separado de las reservas de ranuras.

Para obtener más información sobre BI Engine, consulta el artículo Introducción a BI Engine.

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