Exemplo de consultas para exportação de dados do Cloud Billing

Nesta página, apresentamos alguns exemplos de como consultar os dados do Cloud Billing exportados e armazenados no BigQuery.

Para mais informações sobre como exportar seus dados de faturamento para o BigQuery, consulte a visão geral e as limitações.

Gerar uma consulta SQL a partir de um relatório de faturamento

Para escrever rapidamente uma consulta SQL que retorna os resultados equivalentes no BigQuery como os resultados em um relatório de faturamento, use o recurso Gerar consulta nos relatórios de faturamento, disponíveis no console do Google Cloud.

Especificar o nome da tabela a ser usado nas consultas

Tutorial interativo: analisar dados de faturamento com o BigQuery (20 minutos)

Inicie com as exportações de dados de faturamento usando este tutorial interativo. No tutorial, você ativará os dados do Cloud Billing para exportar para um conjunto de dados do BigQuery. Em seguida, você executará algumas consultas de exemplo por meio da interface da Web do BigQuery para examinar os dados de faturamento.

Iniciar o tutorial de exportação de dados de faturamento

Nesses exemplos, para consultar os dados exportados do Cloud Billing no BigQuery, você precisa especificar o caminho completo para o nome da tabela na cláusula FROM. O nome da tabela é determinado usando três valores separados por pontos:

project-ID.dataset_name.BQ_table_name

• project-ID é o ID do projeto do Google Cloud configurado que contém o conjunto de dados do BigQuery.
• dataset_name é o nome do conjunto de dados do BigQuery configurado para conter as tabelas do BigQuery com os dados exportados do Cloud Billing.

• BQ_table_name é o nome da tabela do BigQuery que contém os dados exportados do Cloud Billing que você quer consultar.

  As tabelas do BigQuery que contêm os dados exportados do Cloud Billing recebem automaticamente um nome com base no tipo de exportação ativado:

  • Tabela de custos de uso padrão: no conjunto de dados do BigQuery, essa tabela é denominada gcp_billing_export_v1_<BILLING-ACCOUNT-ID>.

  • Tabela de custo de uso detalhado: no conjunto de dados do BigQuery, essa tabela é denominada gcp_billing_export_resource_v1_<BILLING-ACCOUNT-ID>.

  • Tabela de preços: no conjunto de dados do BigQuery, ela denominada cloud_pricing_export.

Por exemplo, suponha que você tenha uma conta do Cloud Billing configurada para exportar dados de custo de uso detalhado e os componentes da configuração de exportação de faturamento conforme a seguir:

• project-ID: my-billing-project
• dataset_name: my_billing_dataset
• BQ_table_name: gcp_billing_export_resource_v1_<BILLING-ACCOUNT-ID>
• BILLING-ACCOUNT-ID: 010101-F0FFF0-10X10X é o ID da conta do Cloud Billing que contém os dados de faturamento que você está exportando. Saiba como encontrar o ID da conta de faturamento.

Com base nos valores de exemplo, você escreveria a cláusula FROM da seguinte maneira:

my-billing-project.my_billing_dataset.gcp_billing_export_resource_v1_010101-F0FFF0-10X10X

Exemplo de consultas por tipo de dados do Cloud Billing

Esta página fornece exemplos de consultas para seus dados de custo de uso padrão, dados detalhados de custo de uso e dados de preços.

Se você optou por exportar dados de custo de uso detalhado, use os exemplos de consulta de custo de uso padrão, além dos exemplos de consulta de custo de uso detalhado.

Dados de custo de uso padrão	Dados de custo de uso detalhados	Dados dos preços
Exemplos de consultas de custo de uso padrão Retornar os custos totais em uma fatura Exemplo 1: soma de todos os custos, por fatura Exemplo 2: retornar detalhes por tipo de custo, por mês da fatura Exemplos de consultas com rótulos Consultar cada linha sem agrupar Agrupar por mapa de rótulos como uma string JSON Agrupar pelo valor do rótulo de uma chave específica Agrupar por pares de chave/valor Consultas de desconto por uso contínuo Como visualizar taxas de compromisso Como visualizar créditos de compromisso Usar filtros de hierarquia de recursos para analisar a ancestralidade Exemplo 1: filtrar por nome de recurso Exemplo 2: filtrar por nome de exibição Exemplos de consulta com tags Calcular custos por mês da fatura com tags Ver os custos de recursos sem tags Outros exemplos de consulta Consultar custos e créditos por projeto de um mês específico da fatura Consultar custos para ver correções ou uso monetizado com atraso em um mês específico da fatura Consultar detalhes de custo para ver correções ou uso monetizado com atraso por serviço em um mês específico da fatura	Exemplos detalhados de consulta de custo de uso Retornar os custos no nível do recurso em uma fatura Soma dos custos de cada recurso por fatura Retornar detalhes por tipo de custo para cada recurso, por mês da fatura Veja um detalhamento dos custos do cluster do Google Kubernetes Engine (GKE) Filtrar detalhamento de custos do GKE	Exemplos de consulta de dados de preços Ver os preços de tabela de uma SKU específica Ver os preços de tabela de uma SKU específica e incluir a descrição do serviço Exemplo 1: retorna dados aninhados Exemplo 2: retorna dados não aninhados que foram mesclados com a mesma tabela Usar a taxonomia do produto e taxonomia geográfica para consultar SKUs Ver a taxonomia do produto de um SKU Ver todas as SKUs para uma taxonomia de produto específica Ver todas as SKUs de taxonomias geográficas e de produto específicas Mesclar dados de preços com dados detalhados de custo de uso

Exemplos de consulta de custo de uso padrão

Nesta seção, você verá exemplos sobre como consultar os dados de custo de uso padrão do Cloud Billing exportados para o BigQuery.

Esses exemplos de consulta também funcionam com os dados de custo de uso detalhado exportados para o BigQuery, embora não sejam gravados para recuperar qualquer informação no nível do recurso fornecida com essa opção de exportação de custo de uso detalhado.

Valores comuns usados nas consultas de custo padrão de exemplo

Os exemplos de consulta nesta seção usam o seguinte valor para Nome da tabela: project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX

Retornar os custos totais em uma fatura

Nas consultas a seguir, demonstramos duas maneiras de visualizar valores de custo e crédito usando dados de faturamento exportados.

• O campo total soma diretamente o custo de ponto flutuante e os valores de crédito, o que pode acarretar erros de arredondamento de ponto flutuante.
• O campo total_exact converte custos e valores de crédito em micros antes de somar, depois reconverte para dólares após a soma, o que evita o erro de arredondamento de ponto flutuante.

Exemplo 1: soma de todos os custos, por fatura

Essa consulta mostra o total da fatura de cada mês, como uma soma de custos regulares, impostos, ajustes e erros de arredondamento.

SQL padrão

SELECT
  invoice.month,
  SUM(cost)
    + SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount)
                  FROM UNNEST(credits) c), 0))
    AS total,
  (SUM(CAST(cost AS NUMERIC))
    + SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount AS NUMERIC))
                  FROM UNNEST(credits) AS c), 0)))
    AS total_exact
FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`
GROUP BY 1
ORDER BY 1 ASC
;

Por exemplo, o resultado da consulta anterior pode ser:

Linha	mês	total	total_exact
1	201901	US$ 1005,004832999999984	US$ 1005,00
2	201902	US$ 992,3101739999999717	US$ 992,31
3	201903	US$ 1220,761089999999642	US$ 1220,76

Exemplo 2: retornar detalhes por tipo de custo, por mês da fatura

Nesta consulta, mostramos os totais de cada cost_type para cada mês. Os tipos de custos incluem custos regulares, tributos, ajustes e erros de arredondamento.

SQL padrão

SELECT
  invoice.month,
  cost_type,
  SUM(cost)
    + SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount)
                  FROM   UNNEST(credits) c), 0))
    AS total,
  (SUM(CAST(cost AS NUMERIC))
    + SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount AS NUMERIC))
                  FROM UNNEST(credits) AS c), 0)))
    AS total_exact
FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1 ASC, 2 ASC
;

Por exemplo, o resultado da consulta anterior pode ser:

Linha	mês	cost_type	total	total_exact
1	201901	regular	US$ 1000,501209987994782	US$ 1000,50
2	201901	rounding_error	–US$ 0,500489920049387	–US$ 0,50
3	201901	tax	US$ 10,000329958477891	US$ 10,00
4	201901	adjustment	–US$ 5,002572999387045	–US$ 5,00

Exemplos de consultas com rótulos

Observação: alguns campos, como marcadores e créditos, são repetidos. Leia mais sobre como trabalhar com matrizes no SQL padrão do BigQuery.

Os exemplos a seguir ilustram outras maneiras de consultar dados com rótulos.

Para os exemplos nesta seção, pressuponha o seguinte:

• Você tem 2 aplicativos (grapefruit-squeezer e chocolate-masher).
• Para cada aplicativo, você tem 2 ambientes: desenvolvimento (dev) e produção (prod).
• O ambiente de desenvolvimento tem uma pequena instância por aplicativo.
• O ambiente de produção tem uma pequena instância nas Américas e uma pequena instância na Ásia.
• Cada instância é rotulada com o aplicativo e o ambiente.
• Você tem 1 instância sem rótulos utilizada para testes.

Sua conta total é de US$ 24, detalhada da seguinte maneira:

Instância	Rótulos	Custo total
Pequena instância com uma vCPU em execução nas Américas	Nenhum	US$ 4
Pequena instância com uma vCPU em execução nas Américas	app: chocolate-masher ambiente: dev	US$ 2
Pequena instância com uma vCPU em execução nas Américas	app: grapefruit-squeezer ambiente: dev	US$ 3
Pequena instância com uma vCPU em execução nas Américas	app: chocolate-masher ambiente: prod	US$ 3,25
Pequena instância com uma vCPU em execução na Ásia	app: chocolate-masher ambiente: prod	US$ 3,75
Pequena instância com uma vCPU em execução nas Américas	app: grapefruit-squeezer ambiente: prod	US$ 3,50
Pequena instância com uma vCPU em execução na Ásia	app: grapefruit-squeezer ambiente: prod	US$ 4,50

Consultar cada linha sem agrupar

A visão mais granular desses custos seria consultar cada linha sem agrupar. Suponha que todos os campos, exceto os rótulos e a descrição do SKU, sejam os mesmos (projeto, serviço etc.).

SQL padrão

SELECT
  sku.description,
  TO_JSON_STRING(labels) as labels,
 cost as cost
FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`;

SQL legado

TO_JSON_STRING not supported.

Linha	sku.description	rótulos	custo
1	Pequena instância com uma vCPU em execução nas Américas	[]	US$ 4
2	Pequena instância com uma vCPU em execução nas Américas	[{"key":"app","value":"chocolate-masher"},{"key":"environment","value":"dev"}]	US$ 2
3	Pequena instância com uma vCPU em execução nas Américas	[{"key":"app","value":"grapefruit-squeezer"},{"key":"environment","value":"dev"}]	US$ 3
4	Pequena instância com uma vCPU em execução nas Américas	[{"key":"app","value":"chocolate-masher"},{"key":"environment","value":"prod"}]	US$ 3,25
5	Pequena instância com uma vCPU em execução na Ásia	[{"key":"app","value":"chocolate-masher"},{"key":"environment","value":"prod"}]	US$ 3,75
6	Pequena instância com uma vCPU em execução nas Américas	[{"key":"app","value":"grapefruit-squeezer"},{"key":"environment","value":"prod"}]	US$ 3,50
7	Pequena instância com uma vCPU em execução na Ásia	[{"key":"app","value":"grapefruit-squeezer"},{"key":"environment","value":"prod"}]	US$ 4,50
		TOTAL	US$ 24

Agrupar por mapa de rótulos como uma string JSON

Esta é uma maneira simples e rápida de detalhar os custos por combinação de rótulos.

SQL padrão

SELECT
  TO_JSON_STRING(labels) as labels,
  sum(cost) as cost
FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`
GROUP BY labels;

SQL legado

TO_JSON_STRING not supported.

Linha	rótulos	custo
1	[]	US$ 4
2	[{"key":"app","value":"chocolate-masher"},{"key":"environment","value":"dev"}]	US$ 2
3	[{"key":"app","value":"grapefruit-squeezer"},{"key":"environment","value":"dev"}]	US$ 3
4	[{"key":"app","value":"chocolate-masher"},{"key":"environment","value":"prod"}]	US$ 7
5	[{"key":"app","value":"grapefruit-squeezer"},{"key":"environment","value":"prod"}]	US$ 8
	TOTAL	US$ 24

Agrupar pelo valor do rótulo de uma chave específica

Detalhar custos para valores de uma chave de rótulo específica é um caso de uso comum. Usando um LEFT JOIN e colocando o filtro de chave na condição JOIN (em vez de WHERE), você inclui um custo que não contém essa chave e, assim, recebe uma visão completa dos custos.

SQL padrão

SELECT
  labels.value as environment,
  SUM(cost) as cost
FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`
LEFT JOIN UNNEST(labels) as labels
  ON labels.key = "environment"
GROUP BY environment;

SQL legado

SELECT
  labels.value as environment,
  SUM(cost) as cost
FROM [project-ID:dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX]
WHERE labels.key = "environment" OR labels.key IS NULL
GROUP BY environment;

Linha	ambiente	custo
1	prod	US$ 15
2	dev	US$ 5
3	null	US$ 4
	TOTAL	US$ 24

Observação: o custo total precisa equivaler à quantia de um grupo por consulta do mapa de rótulos.

Agrupar por pares de chave/valor

Aviso: a combinação de resultados pode gerar contagem dupla do uso.

Tenha cuidado ao interpretar ou exportar esses resultados. Uma linha individual neste caso mostra uma soma válida sem contagem dupla, mas não deve ser combinada com outras linhas (exceto, possivelmente, se a chave for a mesma ou se você tiver certeza de que as chaves nunca são definidas no mesmo recurso).

SQL padrão

SELECT
  labels.key as key,
  labels.value as value,
  SUM(cost) as cost
FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`
LEFT JOIN UNNEST(labels) as labels
GROUP BY key, value;

SQL legado

SELECT
  labels.key as key,
  labels.value as value,
  SUM(cost)
FROM [project-ID:dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX]
GROUP BY key, value;

Linha	chave	valor	custo
1	null	null	US$ 4
2	app	chocolate-masher	US$ 9
3	app	grapefruit-squeezer	US$ 11
4	environment	dev	US$ 5
5	environment	prod	US$ 15
		TOTAL	US$ 44

Observe que a soma total é maior que sua fatura.

Consultas de desconto por uso contínuo

As consultas a seguir demonstram maneiras de visualizar as taxas e os créditos associados aos descontos por uso contínuo nos dados de faturamento exportados. Para entender como as taxas e os créditos de compromisso são atribuídos à sua conta e aos projetos do Cloud Billing, consulte Atribuição de descontos por uso contínuo.

Como visualizar taxas de compromisso

Para visualizar as taxas de compromisso dos descontos por uso contínuo na exportação de dados de faturamento, use a consulta de amostra a seguir.

SQL padrão

SELECT
    invoice.month AS invoice_month,
    SUM(cost) as commitment_fees
FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`
WHERE LOWER(sku.description) LIKE "commitment%"
GROUP BY 1

Como visualizar créditos de compromisso

Para visualizar créditos de desconto por uso contínuo na exportação dos dados de faturamento, use a seguinte consulta de amostra.

Observação: se você quiser modificar esse exemplo e receber resultados precisos, será necessário usar a instrução LEFT JOIN UNNEST com o filtro em credits.name ou um filtro em um campo diferente em credits. Se você quiser remover o filtro em credits.name, recomendamos remover a instrução LEFT JOIN UNNEST e usar uma consulta de SELECT aninhada para receber créditos, semelhante ao exemplo para consultar custos por projeto.

SQL padrão

SELECT
    invoice.month AS invoice_month,
    SUM(credits.amount) as CUD_credits
FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`
LEFT JOIN UNNEST(credits) AS credits
WHERE credits.type = "COMMITTED_USAGE_DISCOUNT"
GROUP BY 1

Usar filtros de hierarquia de recursos para analisar a ancestralidade

Os filtros de hierarquia de recursos podem ser usados para agregar custos por elementos de hierarquia, como projetos, pastas e organizações. Estes exemplos de consulta mostram métodos para somar os custos filtrados por elementos da hierarquia de recursos e exibir as ancestralidades do projeto.

Exemplo 1: filtrar por nome de recurso

Este exemplo demonstra consultas que agrupam custos por ancestralidade do projeto e filtram apenas os custos gerados em um elemento de hierarquia especificado, identificado pelo nome do recurso relacionado.

Método de string

SELECT
    invoice.month AS invoice_month,
    TO_JSON_STRING(project.ancestors) as ancestors,
    SUM(cost)
        + SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount) FROM UNNEST(credits) c), 0))
        AS net_cost
  FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX` as bq
  WHERE TO_JSON_STRING(project.ancestors) like "%resource_name\":\"folders/1234"
  GROUP BY invoice_month, ancestors
  ORDER BY invoice_month, ancestors

Método UNNEST

SELECT
    invoice.month AS invoice_month,
    TO_JSON_STRING(project.ancestors) as ancestors,
    SUM(cost)
        + SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount) FROM UNNEST(credits) c), 0))
        AS net_cost
  FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX` as bq, UNNEST(project.ancestors) as ancestor
  WHERE ancestor.resource_name = "folders/1234"
  GROUP BY invoice_month, ancestors
  ORDER BY invoice_month, ancestors

Exemplo 2: filtrar por nome de exibição

Este exemplo demonstra consultas que agrupam custos por ancestralidade do projeto e filtram apenas os custos gerados em um elemento de hierarquia especificado, identificado pelo nome de exibição fornecido pelo usuário.

Método de correspondência de strings

SELECT
    invoice.month AS invoice_month,
    TO_JSON_STRING(project.ancestors) as ancestors,
    SUM(cost)
        + SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount) FROM UNNEST(credits) c), 0))
        AS net_cost
  FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX` as bq
  WHERE TO_JSON_STRING(project.ancestors) like "%display_name\":\"MyFolderName%"
  GROUP BY invoice_month, ancestors
  ORDER BY invoice_month, ancestors

Método UNNEST

SELECT
    invoice.month AS invoice_month,
    TO_JSON_STRING(project.ancestors) as ancestors,
    SUM(cost)
        + SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount) FROM UNNEST(credits) c), 0))
        AS net_cost
  FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX` as bq, UNNEST(project.ancestors) as ancestor
  WHERE ancestor.display_name = "MyFolderName"
  GROUP BY invoice_month, ancestors
  ORDER BY invoice_month, ancestors

Exemplos de consultas com tags

Os exemplos a seguir ilustram formas de consultar seus dados com tags.

Calcular custos por mês da fatura com tags

A consulta a seguir demonstra como usar os custos de devolução por mês da fatura da tag cost_center.

SELECT
  invoice.month AS invoice_month,
  tag.value AS cost_center,
  ROUND((SUM(CAST(cost AS NUMERIC))
    + SUM(IFNULL((SELECT SUM (CAST(c.amount AS NUMERIC))
                  FROM UNNEST(credits) AS c), 0))), 2)
    AS net_cost
FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`, UNNEST(tags) AS tag
WHERE tag.key = "cost_center" AND tag.namespace = "821092389413"
GROUP BY invoice.month, tag.value
ORDER BY invoice.month, tag.value;

Por exemplo, o resultado da consulta anterior pode ser:

Linha	invoice_month	cost_center	net_cost
1	202208	android_mobile_apps	9.93
2	202208	ios_mobile_apps	9.93
3	202209	android_mobile_apps	25.42
4	202209	ios_mobile_apps	25,4
5	202209	personalização	16.08

Ver os custos dos recursos sem tags

Essa consulta mostra o total da fatura para recursos sem tag, agrupados por mês da fatura.

SELECT
 invoice.month AS invoice_month,
 ROUND((SUM(CAST(cost AS NUMERIC))
   + SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount AS NUMERIC))
                 FROM UNNEST(credits) AS c), 0))), 2)
   AS net_cost
FROM
 `project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`
WHERE "color" NOT IN (SELECT key FROM UNNEST(tags))
GROUP BY invoice_month
ORDER BY invoice_month;

Por exemplo, o resultado da consulta anterior pode ser:

Linha	invoice_month	net_cost
1	202202	0
2	202203	16.81
3	202204	54.09
4	202205	55.82
5	202206	54.09
6	202207	55.83
7	202208	31.49

Outros exemplos de consulta

Consultar custos e créditos por projeto de um mês específico da fatura

Observação: consulte Dados de custo de uso do Google Cloud no BigQuery para ver um esquema detalhado.

Se você fornecer o mês de fatura específico de junho de 2020 (no formato AAAAMM), essa consulta retornará uma visualização dos custos e créditos agrupados por projeto, além de mostrar rótulos de projeto.

SQL padrão

SELECT
  project.name,
  TO_JSON_STRING(project.labels) as project_labels,
  sum(cost) as total_cost,
  SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount) FROM UNNEST(credits) c), 0)) as total_credits
FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`
WHERE invoice.month = "202006"
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1;

Linha	name	project_labels	total_cost	total_credits
1	CTG - Dev	[{"key":"ctg_p_env","value":"dev"}]	79.140979	-4,763796
2	CTG - Prod	[{"key":"ctg_p_env","value":"prod"},{"key":"ctg_team","value":"eng"}]	32.466272	-3,073356
3	CTG - Sandbox	[{"key":"ctg_p_env","value":"dev"}]	0	0
4	CTG - Storage	[{"key":"ctg_p_env","value":"prod"},{"key":"ctg_team","value":"data"}]	7.645793	-0,003761

Consultar custos para ver correções ou uso monetizado com atraso em um mês específico da fatura

Ao informar um mês específico da fatura e filtrar por data em que a data de uso ocorreu antes do mês da fatura, essa consulta simplificada retorna os custos totais para correções ou uso monetizado com atraso (cobranças que deveriam ter sido feitas em uma fatura anterior).

SQL padrão

SELECT
  SUM(cost)
    + SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount)
      FROM   UNNEST(credits) c), 0))
    AS total
FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`
WHERE
  invoice.month = '202403' AND
    DATE(TIMESTAMP_TRUNC(usage_start_time, Day, 'US/Pacific')) < '2024-03-01';

Por exemplo, o resultado da consulta anterior pode ser:

Linha	total
1	3,531752

Consultar detalhes de custo para ver correções ou uso monetizado com atraso por serviço em um mês específico da fatura

Neste exemplo, demonstramos uma consulta que retorna um detalhamento de custos por serviço para cobranças de fatura, em que a data de uso ocorreu antes do mês da fatura. Essa consulta retorna os totais de custo e crédito por serviço para correções ou uso monetizado com atraso (cobranças que deveriam ter sido feitas em uma fatura anterior).

Neste exemplo de consulta, a cláusula WHERE filtra todas as cobranças com o mês da fatura de março de 2024 (no formato AAAAMM) e, em seguida, refina ainda mais os resultados para retornar apenas as cobranças do mês da fatura que têm uma data de uso antes de 1º de março de 2024.

SELECT
  DATE(TIMESTAMP_TRUNC(usage_start_time, Day, 'US/Pacific')) AS `Day`,
  service.description AS `Service Description`,
  SUM(CAST(cost_at_list AS NUMERIC)) AS `List cost`,
  SUM(CAST(cost AS NUMERIC)) - SUM(CAST(cost_at_list AS NUMERIC)) AS `Negotiated savings`,
  SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount AS numeric)) FROM UNNEST(credits) c WHERE c.type IN ('SUSTAINED_USAGE_DISCOUNT', 'DISCOUNT', 'SPENDING_BASED_DISCOUNT', 'COMMITTED_USAGE_DISCOUNT', 'FREE_TIER', 'COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE', 'SUBSCRIPTION_BENEFIT', 'RESELLER_MARGIN')), 0)) AS `Discounts`,
  SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount AS numeric)) FROM UNNEST(credits) c WHERE c.type IN ('CREDIT_TYPE_UNSPECIFIED', 'PROMOTION')), 0)) AS `Promotions and others`,
  SUM(CAST(cost_at_list AS NUMERIC)) + SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount AS numeric)) FROM UNNEST(credits) c WHERE c.type IN ('SUSTAINED_USAGE_DISCOUNT', 'DISCOUNT', 'SPENDING_BASED_DISCOUNT', 'COMMITTED_USAGE_DISCOUNT', 'FREE_TIER', 'COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE', 'SUBSCRIPTION_BENEFIT', 'RESELLER_MARGIN')), 0)) + SUM(CAST(cost AS NUMERIC)) - SUM(CAST(cost_at_list AS NUMERIC))+ SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount AS numeric)) FROM UNNEST(credits) c WHERE c.type IN ('CREDIT_TYPE_UNSPECIFIED', 'PROMOTION')), 0)) AS `Subtotal`
FROM
  `project-ID.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`
WHERE
  invoice.month = '202403' AND
  DATE(TIMESTAMP_TRUNC(usage_start_time, Day, 'US/Pacific')) < '2024-03-01'
GROUP BY
  Day,
  service.description
ORDER BY
  Day DESC,
  Subtotal DESC;

Por exemplo, o resultado da consulta anterior pode ser:

Linha	Dia	Descrição do serviço	Preço de lista	Economia negociada	Descontos	Promoções e outros créditos	Subtotal
1	2024-02-29	Compute Engine	4,39916	0	-1,00916	0	3,39000
2	2024-02-29	Suporte	0,131969	0	0	0	0,131969
3	2024-02-29	BigQuery	0,005502	0	0	0	0,005502
4	2024-02-29	Rede	0,010972	0	-0,006691	0	0,004281

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Exemplos detalhados de consultas de custo de uso

Nesta seção, você verá exemplos sobre como consultar os dados de custo de uso detalhado do Cloud Billing exportados para o BigQuery.

Porque o uso do esquema de custo detalhado inclui todos os campos do esquema de custo de uso padrão, os exemplos de consulta fornecidos ao padrão de dados exportado para o BigQuery também funciona com odetalhada dados exportados. Os exemplos de consulta padrão não são gravados para recuperar qualquer informação no nível do recurso fornecida com a opção de exportação de custo de uso detalhada. Ao criar consultas para dados detalhados, você pode usar um exemplo de consulta padrão como modelo, atualizar o Nome da tabela e adicionar qualquer um dos campos disponíveis no esquema de custo de uso detalhado.

Para mais requisitos e limitações para os dados detalhados exportados, consulte Esquema dos dados de custo de uso detalhado.

Valores comuns usados no exemplo de consultas de custo detalhadas

Os exemplos de consulta nesta seção usam o seguinte valor para Nome da tabela: project-ID.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX

Retornar os custos no nível do recurso em uma fatura

As consultas a seguir demonstram duas maneiras de visualizar valores de custo e crédito no nível do recurso em uma fatura usando dados de faturamento exportados.

• O campo total soma diretamente o custo de ponto flutuante e os valores de crédito, o que pode acarretar erros de arredondamento de ponto flutuante.
• O campo total_exact converte custos e valores de crédito em micros antes de somar, depois reconverte para dólares após a soma, o que evita o erro de arredondamento de ponto flutuante.

Soma dos custos de cada recurso, por fatura

Essa consulta mostra o total da fatura de cada resource.name por mês, como uma soma de custos regulares, impostos, ajustes e erros de arredondamento. Todos os custos não associados a um item no nível do recurso são agregados com o nome null do mês.

SQL padrão

SELECT
  invoice.month,
  resource.name,
  SUM(cost)
    + SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount)
                  FROM UNNEST(credits) c), 0))
    AS total,
  (SUM(CAST(cost AS NUMERIC))
    + SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount AS NUMERIC))
                  FROM UNNEST(credits) AS c), 0)))
    AS total_exact
FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1 ASC, 2 ASC
;

Por exemplo, o resultado da consulta anterior pode ser:

Linha	mês	nome	total	total_exact
1	201901	null	US$ 1005,004832999999984	US$ 1005,00
2	201901	backend1	US$ 781,8499760000028	US$ 781,85
3	201902	null	US$ 953,0034923645475983	US$ 953,03
4	201902	backend1	US$ 992,3101739999999717	US$ 992,31
5	201902	bitnami-launchpad-wordpress-1-wordpress	US$ 1,2817819999999998	US$ 1,28

Retornar detalhes por tipo de custo para cada recurso, por mês da fatura

Nesta consulta, mostramos os totais de cada cost_type para cada resource.name mês. Os tipos de custos incluem custos regulares, tributos, ajustes e erros de arredondamento. Todos os custos não associados a um item no nível do recurso são agregados de acordo com o nome null do mês.

SQL padrão

SELECT
  invoice.month,
  cost_type,
  resource.name,
  SUM(cost)
    + SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount)
                  FROM   UNNEST(credits) c), 0))
    AS total,
  (SUM(CAST(cost AS NUMERIC))
    + SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount AS NUMERIC))
                  FROM UNNEST(credits) AS c), 0)))
    AS total_exact
FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`
GROUP BY 1, 2, 3
ORDER BY 1 ASC, 2 ASC, 3 ASC
;

Por exemplo, o resultado da consulta anterior pode ser:

Linha	mês	cost_type	nome	total	total_exact
1	201901	regular	null	US$ 1000,501209987994782	US$ 1000,50
2	201901	rounding_error	null	–US$ 0,500489920049387	–US$ 0,50
3	201901	tax	null	US$ 10,000329958477891	US$ 10,00
4	201901	adjustment	null	–US$ 5,002572999387045	–US$ 5,00
5	201901	regular	backend1	US$ 410,998795012082947	US$ 411,00
2	201901	rounding_error	backend1	–US$ 0,2404900489920378	–US$ 0,24
3	201901	tax	backend1	US$ 4,105840329977189	US$ 4,11

Veja um detalhamento dos custos do cluster do Google Kubernetes Engine (GKE)

Nesta seção, apresentamos exemplos de filtragem dos custos do cluster do GKE nos relatórios de exportação do BigQuery. Para saber mais sobre os custos do cluster do GKE, acesse Ver o detalhamento dos custos do cluster.

Filtrar custos do GKE

Os exemplos de consultas a seguir mostram como filtrar e agrupar os custos do GKE de acordo com os tipos de recursos compatíveis por nome, namespace e rótulo do cluster.

Custos do cluster do GKE antes dos créditos

SELECT
  SUM(cost) AS cost_before_credits,
  labels.value AS cluster_name
FROM  `project-ID.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`
LEFT JOIN UNNEST(labels) as labels
  ON labels.key = "goog-k8s-cluster-name"
GROUP BY labels.value
;

Custos do GKE após créditos por namespace

SELECT
  labels.value as namespace,
  SUM(cost) + SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount) FROM UNNEST(credits) c), 0)) AS cost_after_credits,
FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`
LEFT JOIN UNNEST(labels) as labels
  ON labels.key = "k8s-namespace"
GROUP BY namespace
;

Custos do GKE por SKU

SELECT
  project.id AS project_id,
  labels.value AS cluster_name,
  sku.id AS sku_id,
  sku.description AS sku_description,
  SUM(cost) AS cost
FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`
JOIN UNNEST(labels) AS labels
  ON labels.key = "goog-k8s-cluster-name"
GROUP BY
  cluster_name, project_id, sku_description, sku_id
;

Exemplos de consulta de dados de preços

Nesta seção, apresentamos exemplos diferentes de como consultar os dados de preços do Cloud Billing exportados para o BigQuery.

Valores comuns usados nas consultas de preços de exemplo

Os exemplos de consulta nesta seção usam os seguintes valores:

• Nome da tabela: project-ID.dataset.cloud_pricing_export
• ID da SKU: 2DA5-55D3-E679 (Cloud Run - Solicitações)

Ver os preços de tabela de uma SKU específica

Neste exemplo, demonstramos uma consulta simples que retorna o list_price para cada nível de preços de uma SKU especificada.

SQL padrão

SELECT sku.id,  sku.description, list_price.*
FROM `project-ID.dataset.cloud_pricing_export`
WHERE DATE(_PARTITIONTIME) = "2020-07-20"
      AND sku.id = "2DA5-55D3-E679"
;

_PARTITIONTIME é um campo gerado automaticamente pelo BigQuery e representa a data referente aos dados. Em vez de _PARTITIONTIME, é possível usar um campo que a exportação do Cloud Billing gera explicitamente, como pricing_as_of_time.

Esta é a mesma consulta configurada para usar o campo pricing_as_of_time:

SELECT sku.id,  sku.description, list_price.*
FROM `project-ID.dataset.cloud_pricing_export`
WHERE DATE(pricing_as_of_time) = "2020-07-20"
      AND sku.id = "2DA5-55D3-E679"
;

Resultados da consulta

Linha	id	descrição	pricing_unit	aggregation_info. aggregation_level	aggregation_info. aggregation_interval	tiered_rates. pricing_unit_quantity	tiered_rates. start_usage_amount	tiered_rates. usd_amount	tiered_rates. account_currency_amount
1	2DA5-55D3-E679	Solicitações	COUNT	CONTA	MENSAL	1000000	0	0	0
						1000000	2000000	0,4	0,4

Ver os preços de tabela de uma SKU específica e incluir a descrição do serviço

Os dois exemplos nesta seção demonstram consultas que retornam o list_price para cada nível de preços de uma SKU especificada, além de incluir a descrição da SKU e do serviço.

• O exemplo 1 retorna uma SKU por linha, com os níveis de preços exibidos como dados aninhados.
• O exemplo 2 demonstra como desaninhar os dados para retornar uma linha por SKU por nível de preço.

Exemplo 1: retorna dados aninhados

Este exemplo consulta uma única SKU para retornar os dados do list_price. Essa SKU tem vários níveis de preços. Os valores do campo de preço de tabela são exibidos em linhas individuais aninhadas na linha do ID da SKU.

SQL padrão

SELECT sku.id AS sku_id,
       sku.description AS sku_description,
       service.id AS service_id,
       service.description as service_description,
       list_price.*
FROM project-ID.dataset.cloud_pricing_export
WHERE DATE(_PARTITIONTIME) = "2020-07-20"
      AND sku.id = "2DA5-55D3-E679"
;

Resultados da consulta:

Linha	sku_id	sku_description	service_id	service_description	aggregation_info. aggregation_level	aggregation_info. aggregation_interval	tiered_rates. pricing_unit_quantity	tiered_rates. start_usage_amount	tiered_rates. usd_amount	tiered_rates. account_currency_amount
1	2DA5-55D3-E679	Solicitações	152E-C115-5142	Cloud Run	CONTA	MENSAL	1000000	0	0	0
							1000000	2000000	0,4	0,4

Exemplo 2: retorna dados não aninhados que foram mesclados com a mesma tabela

Neste exemplo, consultamos uma única SKU para retornar o list price. A SKU tem vários níveis de preços. A consulta demonstra o uso do operador UNNEST para nivelar a matriz de tiered_rates e mesclar os campos com o mesma tabela, o que resulta em uma linha por nível de preço.

SQL padrão

SELECT sku.id AS sku_id,
       sku.description AS sku_description,
       service.id AS service_id,
       service.description as service_description,
       tier.*
FROM `project-ID.dataset.cloud_pricing_export` as sku_pricing, UNNEST (sku_pricing.list_price.tiered_rates) as tier
WHERE DATE(_PARTITIONTIME) = "2020-07-20"
      AND sku.id = "2DA5-55D3-E679"
;

Resultados da consulta:

Linha	sku_id	sku_description	service_id	service_description	pricing_unit_quantity	start_usage_amount	usd_amount	account_currency_amount
1	2DA5-55D3-E679	Solicitações	152E-C115-5142	Cloud Run	1000000.0	0,0	0,0	0,0
2	2DA5-55D3-E679	Solicitações	152E-C115-5142	Cloud Run	1000000.0	2000000.0	0,4	0,4

Usar a taxonomia do produto e taxonomia geográfica para consultar SKUs

Beta

Esse recurso está sujeito aos "Termos de ofertas pré-GA" na seção "Termos de Serviço gerais" dos Termos específicos de serviço. Os recursos pré-GA estão disponíveis "no estado em que se encontram" e podem ter suporte limitado. Para mais informações, consulte as descrições da fase de lançamento.

• Taxonomia do produto é uma lista de categorias dos produtos que se aplicam à SKU, como sem servidor, Cloud Run ou VMs sob demanda.
• Taxonomia geográfica são os metadados geográficos que se aplicam a uma SKU e consiste em valores de tipo e região.

Aviso: o conteúdo da taxonomia está em: versão Beta e sujeito a alterações. Fornecemos informações de taxonomia para ajudar na análise. No entanto, esteja ciente de que o formato atual dos campos e dados product_taxonomy e geo_taxonomy pode mudar ao longo do tempo.

Ver a taxonomia do produto de uma SKU

Este exemplo demonstra uma consulta que retorna a lista product_taxonomy para uma SKU especificada, em que o ID da SKU = 2DA5-55D3-E679 (Cloud Run - Solicitações).

SQL padrão

SELECT sku.id AS sku_id,
       sku.description AS sku_description,
       service.id AS service_id,
       service.description as service_description,
       product_taxonomy
FROM `project-ID.dataset.cloud_pricing_export`
WHERE DATE(_PARTITIONTIME) = "2020-07-20"
      AND sku.id = "2DA5-55D3-E679"
;

Resultados da consulta:

Linha	sku_id	sku_description	service_id	service_description	product_taxonomy
1	2DA5-55D3-E679	Solicitações	152E-C115-5142	Cloud Run	GCP
					Sem servidor
					Cloud Run
					Outro

Ver todas as SKUs para uma taxonomia de produto específica

Este exemplo demonstra uma consulta que retorna todas as SKUs que correspondem a um product_taxonomy especificado. Nessa consulta, especificamos Sem servidor como o valor de product taxonomy.

SQL padrão

SELECT sku.id AS sku_id,
       sku.description AS sku_description,
       service.id AS service_id,
       service.description as service_description,
       product_taxonomy
FROM `project-ID.dataset.cloud_pricing_export`
WHERE DATE(_PARTITIONTIME) = "2020-07-20"
     AND "Serverless" in UNNEST(product_taxonomy)
LIMIT 10
;

Resultados da consulta:

Linha	sku_id	sku_description	service_id	service_description	product_taxonomy
1	0160-BD7B-4C40	Saída de intraregião da rede do Cloud Tasks	F3A6-D7B7-9BDA	Cloud Tasks	GCP
					Sem servidor
					Cloud Tasks
					Outro
2	FE08-0A74-7AFD	Saída da API GOOGLE do Cloud Tasks	F3A6-D7B7-9BDA	Cloud Tasks	GCP
					Sem servidor
					Cloud Tasks
					Outro
3	A81A-32A2-B46D	Armazenamento de fila de tarefas de Salt Lake City	F17B-412E-CB64	App Engine	GCP
					Sem servidor
					GAE
					Outro
					TaskQueue

Ver todas as SKUs de taxonomias geográficas e de produto específicas

Este exemplo demonstra uma consulta que retorna todas as SKUs correspondentes a uma região geo_taxonomy especificada e um product_taxonomy especificado, em que region = us-east4 e product_taxonomy = VMs sob demanda.

SQL padrão

SELECT sku.id AS sku_id,
       sku.description AS sku_description,
       service.id AS service_id,
       service.description as service_description,
       geo_taxonomy,
       product_taxonomy
FROM `project-ID.dataset.cloud_pricing_export`
WHERE DATE(_PARTITIONTIME) = "2020-07-20"
      AND "VMs On Demand" in UNNEST(product_taxonomy)
      AND geo_taxonomy.type = "REGIONAL"
      AND "us-east4" in UNNEST (geo_taxonomy.regions)
;

Resultados da consulta:

Linha	sku_id	sku_description	service_id	service_description	geo_taxonomy.type	geo_taxonomy.regions	product_taxonomy
1	9174-81EE-425B	Premium de locatário única para instância de locatário única em execução na Virgínia	6F81-5844-456A	Compute Engine	REGIONAL	us-east4	GCP
							Computação
							GCE
							VMs sob demanda
							Memória: por GB
2	C3B9-E891-85ED	RAM da instância de locatário individual em execução na Virgínia	6F81-5844-456A	Compute Engine	REGIONAL	us-east4	GCP
							Computação
							GCE
							VMs sob demanda
							Memória: por GB
3	6E2A-DCD9-87ED	RAM da instância pré-definida N1 em execução na Virgínia	6F81-5844-456A	Compute Engine	REGIONAL	us-east4	GCP
							Computação
							GCE
							VMs sob demanda
							Memória: por GB

Mesclar dados de preços com dados detalhados de custo de uso

Esta consulta mostra como mesclar exportações de dados de preços e custo para ver informações detalhadas de preços de acordo com seus custos. É possível configurar essa consulta para extrair dados exportados dos dados de custo de uso detalhado (como Exports) e mesclar os dados de custo de uso com osdados de preços (como Prices).

Use o nome da tabela de custo de uso detalhado para extrair os dados de Exports: gcp_billing_export_resource_v1_<BILLING_ACCOUNT_ID>

Use o nome da tabela de preços para os dados de Prices: project-ID.dataset.cloud_pricing_export

WITH
  Exports AS (
    SELECT *
    FROM `project-ID.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`
  ),
  Prices AS (
    SELECT *
    FROM `project-ID.dataset.cloud_pricing_export`
  )
SELECT
  Exports.sku.description AS sku_description,
  Exports.cost,
  Exports.usage,
  FlattenedPrices.pricing_unit_description,
  FlattenedPrices.account_currency_amount,
  FlattenedPrices.account_currency_code,
FROM Exports
JOIN (SELECT * FROM Prices CROSS JOIN UNNEST(Prices.list_price.tiered_rates)) AS FlattenedPrices
  ON
    Exports.sku.id = FlattenedPrices.sku.id
    AND Exports.price.tier_start_amount = FlattenedPrices.start_usage_amount
WHERE
  DATE(Exports.export_time) = '2023-06-30'
  AND DATE(FlattenedPrices.export_time) = '2023-06-30'
  AND cost > 0
LIMIT 1000

Por exemplo, o resultado da consulta anterior pode ser:

sku_description	custo	utilização	pricing_unit_description	account_currency_amount	account_currency_code
Capacidade de DP equilibrada	0.001345	{ "usage": { "amount": "38654705664000.0", "unit": "byte-seconds", "amount_in_pricing_units": "0.01345895", "pricing_unit": "gibibyte month" } }	gibibyte por mês	0,1	USD
Capacidade de DP equilibrada	0.001344	{ "usage": { "amount": "38654705664000.0", "unit": "byte-seconds", "amount_in_pricing_units": "0.01345895", "pricing_unit": "gibibyte month" } }	gibibyte por mês	0,1	USD
Capacidade de DP equilibrada	0.001346	{ "usage": { "amount": "38654705664000.0", "unit": "byte-seconds", "amount_in_pricing_units": "0.01345895", "pricing_unit": "gibibyte month" } }	gibibyte por mês	0,1	USD

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