Cloud Billing-Datenexport nach BigQuery einrichten

Diese Anleitung enthält alle erforderlichen Einrichtungsschritte zum Aktivieren des Exports von Cloud Billing-Daten nach BigQuery.

So exportieren Sie Cloud Billing-Daten nach BigQuery:

  • Erstellen Sie ein Projekt, in dem die Cloud Billing-Daten gespeichert werden. Aktivieren Sie dann die Abrechnung für das Projekt, falls nicht bereits geschehen.
  • Konfigurieren Sie Berechtigungen für das Projekt und das Cloud-Rechnungskonto.
  • Aktivieren Sie die BigQuery Data Transfer Service API (zum Exportieren der Preisdaten erforderlich).
  • Erstellen Sie ein BigQuery-Dataset, in dem die Daten gespeichert werden sollen.
  • Aktivieren Sie den Cloud Billing-Export der Kostendaten und Preisdaten, die in das Dataset geschrieben werden sollen.

Dieses Dokument führt Sie durch die Details er einzelnen Schritte.

Informationen zur Google Cloud Console

Die Google Cloud Console (Dokumentation ansehen, Console öffnen) ist eine Web-UI zur Bereitstellung, Konfiguration, Verwaltung und Überwachung von Systemen, die Google Cloud-Produkte verwenden. Die Google Cloud- und Cloud Billing-Ressourcen werden in der Cloud Console eingerichtet und verwaltet.

Erforderliche Berechtigungen für diese Aufgabe

Um den Export von Google Cloud-Nutzungskostendaten in ein BigQuery-Dataset zu aktivieren und zu konfigurieren, benötigen Sie die folgenden Berechtigungen:

  • Für Cloud Billing benötigen Sie entweder die Rolle Kostenverwalter für Rechnungskonto oder Rechnungskontoadministrator für das Cloud-Zielrechnungskonto.
  • Für BigQuery benötigen Sie die Rolle BigQuery-Nutzer für das Google Cloud-Projekt, das das BigQuery-Dataset enthält, das zum Speichern der Cloud Billing-Daten verwendet werden soll.

Sie benötigen folgende Berechtigungen, um den Export von Cloud Billing-Preisdaten zu aktivieren und zu konfigurieren:

  • Für Cloud Billing benötigen Sie die Rolle Rechnungskontoadministrator für das Cloud-Zielrechnungskonto.
  • Für BigQuery benötigen Sie die Rolle BigQuery-Administrator für das Google Cloud-Projekt, das das BigQuery-Dataset enthält, das zum Speichern der Cloud Billing-Preisdaten verwendet werden soll.
  • Für das Google Cloud-Projekt, in dem das Ziel-Dataset enthalten ist, benötigen Sie die Berechtigung resourcemanager.projects.update. Diese Berechtigung ist in der Rolle roles/editor enthalten.

Möglicherweise benötigen Sie auch andere Projektberechtigungen. Wenn Sie Mitglied einer Google Cloud-Organisation sind, müssen Sie zum Erstellen eines neuen Projekts für die Organisation oder den Ordner die Rolle Projektersteller haben. Zum Erstellen eines neuen Projekts benötigen Sie folgende Berechtigungen:

  • resourcemanager.organizations.get
  • resourcemanager.projects.create

Weitere Informationen zu Google Cloud-Berechtigungen finden Sie unter:

Datenexport von Cloud Billing nach BigQuery aktivieren

Führen Sie die in diesem Abschnitt beschriebenen 5 Schritte aus, um den Export Ihrer Cloud Billing-Daten nach BigQuery zu aktivieren.

In dieser interaktiven Anleitung für den Export von Rechnungsdaten finden Sie eine kurze Einführung in die Aktivierung des Exports von Rechnungsdaten und die Ausführung von Abfragen von Cloud Billing-Daten in BigQuery.

Wenn Sie ein Reseller sind, können Sie mit der Partner Sales Console einen Reseller-spezifischen Export Ihrer Channel Services-Rechnungsdaten einrichten. Führen Sie dazu die Schritte 1 bis 4 auf dieser Seite aus, um Ihr Projekt und Ihr BigQuery-Dataset zu erstellen. Lesen Sie dann für Schritt 5 den Abschnitt Channel Services-Daten nach BigQuery exportieren, um den Export zu aktivieren.

1. Projekt auswählen oder erstellen

Nach BigQuery exportierte Cloud Billing-Daten sind in einem BigQuery-Dataset enthalten. Ein Dataset ist in einem von Ihnen angegebenen Google Cloud-Projekt enthalten.

Empfehlung zu Projekten: Wir empfehlen Ihnen, ein Google Cloud-Projekt zu erstellen, das alle Ihre Anforderungen an die Abrechnungsverwaltung enthält, einschließlich der exportierten Cloud Billing-Daten. Sie können dieses Google Cloud-Projekt für die Abrechnungsverwaltung auch für Dinge wie den Zugriff auf Cloud Billing APIs, Pub/Sub-Kanäle für programmatische Budgetbenachrichtigungen und andere Cloud Billing-Verwaltungsaufgaben verwenden.

Wichtig: Das Google Cloud-Projekt, das Sie für Ihr Dataset auswählen, muss mit dem Cloud-Rechnungskonto verknüpft sein, das die Daten enthält, deren Export in das BigQuery-Dataset Sie planen. Ein Google Cloud-Projekt ist jeweils mit einem Cloud-Rechnungskonto verknüpft. Ein Cloud-Rechnungskonto lässt sich dagegen mit einem oder mit mehreren Projekten verknüpfen.

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Go to project selector

Weitere Informationen zum Erstellen und Verwalten von Projekten

2. Aktivierung der Abrechnung prüfen

Die Abrechnung muss für das Google Cloud-Projekt, das Sie für das Dataset auswählen, aktiviert sein und das Google Cloud-Projekt mit dem gleichen Cloud-Rechnungskonto verknüpft sein, das Folgendes die Daten enthält, die Sie in das BigQuery-Dataset exportieren möchten.

3. BigQuery Data Transfer Service API aktivieren

Wenn Sie Ihre Cloud Billing-Preisdaten in BigQuery exportieren möchten, müssen Sie die BigQuery Data Transfer Service API aktivieren. Wenn Sie keine Cloud Billing-Preisdaten exportieren möchten, fahren Sie fort mit Schritt 4: BigQuery-Dataset erstellen.

Die BigQuery Data Transfer Service API sollte in demselben Google Cloud-Projekt aktiviert werden, in dem Sie auch Ihre BigQuery-Datasets einfügen. Wenn Sie der Empfehlung im Projektbereich gefolgt sind, ist dies Ihr Google Cloud-Projekt für die Abrechnungsverwaltung.

So aktivieren Sie die BigQuery Data Transfer Service API:

  1. Melden Sie sich bei der Google Cloud Console an und rufen Sie die API-Seite auf.

    Zur Seite "BigQuery Data Transfer Service API"

  2. Wählen Sie oben links auf der Seite ein Projekt aus. Sie müssen die BigQuery Data Transfer Service API in dem Projekt aktivieren, in dem das BigQuery-Dataset enthalten ist. Wenn Sie der Empfehlung im Projektbereich gefolgt sind, ist dies Ihr Google Cloud-Projekt für die Abrechnungsverwaltung.

  3. Klicken Sie auf der Seite „BigQuery Data Transfer Service API“ auf Aktivieren, um die API in Ihrem ausgewählten Projekt zu aktivieren.

Weitere Informationen zur Aktivierung von APIs finden Sie in der Dokumentation zu Service Usage.

4. Erstellen Sie ein BigQuery-Dataset

Bevor Sie Ihre Cloud Billing-Daten für den Export nach BigQuery aktivieren können, müssen Sie mindestens ein BigQuery-Dataset zur Verwaltung der exportierten Daten erstellen. Sie können dasselbe Dataset verwenden, um Ihre Standardnutzungskosten, detaillierten Nutzungskosten und Preisen anzugeben.

Ein Dataset ist in einem von Ihnen angegebenen Google Cloud-Projekt enthalten. Datasets sind Container auf oberster Ebene, mit denen Sie den Zugriff auf Ihre Tabellen und Ansichten organisieren und steuern können. Die Tabellen und Ansichten müssen Teil eines Datasets sein. Um Daten in BigQuery laden zu können, ist daher mindestens ein Dataset erforderlich.

Wenn Sie ein vorhandenes Dataset verwenden, prüfen Sie die Einschränkungen, die sich auf den Export Ihrer Abrechnungsdaten nach BigQuery auswirken können. Dazu gehört beispielsweise, dass Sie keine Daten in Datasets exportieren können, die für die Verwendung eines vom Kunden verwalteten Schlüssels konfiguriert sind, oder kein Dataset verwenden können, das mit einem nicht unterstützten Regionsstandort konfiguriert ist.

So erstellen Sie ein BigQuery-Dataset:

  1. Melden Sie sich bei der Google Cloud Console an und rufen Sie die Seite BigQuery auf.

    Zur Seite "BigQuery"

  2. Wählen Sie in der Drop-down-Liste Projekt ( Mein Projekt ) oben auf der Google Cloud Console-Seite das Projekt aus, das Sie zum Speichern Ihres Datasets eingerichtet haben. Notieren Sie sich die Projekt-ID, da Sie sie im nächsten Schritt benötigen.

  3. Klicken Sie in der ExplorerBereich im BereichAngepinnte Projekte auf your-project-ID um das Projekt zu maximieren um alle vorhandenen Datasets und gespeicherten Abfragen aufzurufen.

  4. Klicken Sie neben der Projekt-ID auf das Menü Aktionen ansehen () und dann auf Dataset erstellen. Das Feld zum Erstellen eines Datasets wird geöffnet.

    1. Geben Sie unter Dataset-ID die ID für Ihr Dataset ein. Wir empfehlen eine ID, die Projekte umfasst, z. B. all_billing_data anstelle einer projektspezifischen ID.

    2. Wählen Sie unter Speicherort der Daten einen Datenspeicherort aus. Der Datenspeicherort gibt die Multiregion oder Region an, in der Ihre Daten gespeichert werden. Alle Tabellen in diesem Dataset teilen sich diesen Standort.

      Wir empfehlen, einen multiregionalen Standort (EU oder USA) auszuwählen. Bei den Datenexporten für standardmäßige Nutzungskosten und detaillierte Nutzungskosten kann der ausgewählte Standort beeinflussen, ob die Daten des Vormonats rückwirkend dem Dataset hinzugefügt werden. Weitere Informationen zu Dataset-Standorten und Datenverfügbarkeit finden Sie unter Einschränkungen.

      Beachten Sie, dass der Cloud Billing-Export alle multiregionalen Standorte (EU oder USA) unterstützt. Für den Cloud Billing-Export nach BigQuery wird jedoch nur ein Teil der Regionen für Datasets unterstützt. Weitere Informationen zu Dataset-Standorten finden Sie unter Einschränkungen.

      Nachdem Sie das Dataset erstellt haben, kann der Standort nicht mehr geändert werden. Weitere Informationen zu Standorten

    3. Die Option Tabellenablauf aktivieren darf nicht aktiviert sein.

      Wenn Sie den Tabellenablauf aktivieren und eine Anzahl von Tagen eingeben, wird jede neue Tabelle, die in diesem Dataset erstellt wird, automatisch gelöscht, wenn die angegebenen Anzahl von Tagen seit der Erstellung vergangen sind. Wichtig: Wenn Sie Tabellen löschen, die exportierte Cloud Billing-Datensätze enthalten, werden diese Datensätze gelöscht und wir können für sie keinen Backfill ausführen.

    4. Achten Sie darauf, dass im Abschnitt Erweiterte Optionen die ausgewählte Einstellung Verschlüsselung auf Von Google verwalteter Verschlüsselungsschlüssel eingestellt ist.

      Verwenden Sie nicht die Option Vom Kunden verwalteter Verschlüsselungsschlüssel (CMEK). Die CMEK wird zum Exportieren von Cloud Billing-Datensätzen in BigQuery CMEK.

    5. Klicken Sie zum Speichern auf Dataset erstellen.

Beachten Sie die Einschränkungen, die sich auf den Export Ihrer Abrechnungsdaten in BigQuery auswirken können.

Als Reseller können Sie das Projekt und das Dataset wiederverwenden, das Sie gerade erstellt haben, wenn Sie den Reseller-spezifischen Channel Services-Rechnungsdatenexport aktivieren.

5. Aktivieren Sie den Cloud Billing-Export in das BigQuery-Dataset

Der Cloud Billing-Datenexport wird im Abschnitt „Cloud Billing“ der Google Cloud Console aktiviert. Sie können die folgenden Datentypen exportieren:

  • Standardnutzungskosten: Enthalten Standardinformationen zur Kostennutzung eines Cloud-Rechnungskontos wie Konto-ID, Rechnungsdatum, Dienste, SKUs, Projekte, Labels, Standorte, Kosten, Nutzung, Gutschriften, Korrekturen und Währung.

    Mit dem Standardnutzungsexport können Sie allgemeine Trends in Ihren Kostendaten analysieren.

  • Detaillierte Nutzungskosten: Enthalten detaillierte Informationen zur Kostennutzung von Cloud-Rechnungskonten. Umfasst alle Messwerte zu Standardnutzungskosten sowie Kostendaten auf Ressourcenebene, z. B. eine virtuelle Maschine oder SSD, die die Dienstnutzung generiert.

    Verwenden Sie den detaillierten Export, um Kosten auf Ressourcenebene zu analysieren und bestimmte Ressourcen zu identifizieren, die möglicherweise Ihre Kosten erhöhen.

    Der detaillierte Export enthält automatisch Informationen zu Compute Engine auf Ressourcenebene. Wenn Sie sich eine Aufschlüsselung der GKE-Clusterkosten (Google Kubernetes Engine) in einem detaillierten Datenexport ansehen möchten, müssen Sie auch die Kostenzuordnung für GKE aktivieren.

  • Preisdaten: Enthalten Preisinformationen zu Cloud-Rechnungskonten wie Konto-ID, Dienste, SKUs, Produkte, geografische Metadaten, Preiseinheiten, Währungen, Aggregation und Stufen.

Gehen Sie folgendermaßen vor, um die Nutzungskosten oder Preisdaten für Cloud Billing nach BigQuery zu exportieren:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Abrechnungsexport auf.

    Zur Seite „Abrechnungsexport”

  2. Wählen Sie an der Eingabeaufforderung das Cloud-Rechnungskonto aus, für das Sie Abrechnungsdaten exportieren möchten. Die Seite Rechnunggsexport wird für das ausgewählte Rechnungskonto geöffnet.

  3. Klicken Sie auf dem Tab BigQuery-Export für jeden Datentyp, den Sie exportieren möchten, auf Einstellungen bearbeiten. Jeder Datentyp wird separat konfiguriert.

  4. Wählen Sie in der Liste Projekt das eingerichtete Projekt aus, das Ihr BigQuery-Dataset enthalten soll.

    Das ausgewählte Projekt wird zum Speichern der exportierten Cloud Billing-Daten im BigQuery-Dataset verwendet.

    Für den Export von Standardnutzungskosten und detaillierten Nutzungskosten enthalten die Cloud Billing-Daten Nutzungs-/Kostendaten für alle Google Cloud-Projekte, die über dasselbe Cloud-Rechnungskonto bezahlt werden.

    Für den Export von Preisdaten enthalten die Cloud Billing-Daten nur die Preisdaten für das Cloud-Rechnungskonto, das mit dem ausgewählten Dataset-Projekt verknüpft ist.

  5. Wählen Sie im Feld Dataset-ID das Dataset aus, das Sie für die exportierten Cloud Billing-Daten eingerichtet haben.

    Für alle Arten von Cloud Billing-Daten, die nach BigQuery exportiert wurden, gilt Folgendes:

    • Die BigQuery API ist erforderlich, um Daten nach BigQuery zu exportieren. Wenn für das ausgewählte Projekt die BigQuery API nicht aktiviert ist, werden Sie aufgefordert, sie zu aktivieren. Klicken Sie auf BigQuery API aktivieren, um die API zu aktivieren.
    • Wenn das ausgewählte Projekt keine BigQuery-Datasets enthält, werden Sie aufgefordert, ein Dataset zu erstellen. Führen Sie bei Bedarf die folgenden Schritte aus, um ein neues Dataset zu erstellen.
    • Wenn Sie ein vorhandenes Dataset verwenden, prüfen Sie die Einschränkungen, die sich auf den Export Ihrer Abrechnungsdaten nach BigQuery auswirken können. Dazu gehört beispielsweise, dass Sie keine Daten in Datasets exportieren können, die für die Verwendung eines vom Kunden verwalteten Verschlüsselungsschlüssels (CMEK) konfiguriert sind, oder kein Dataset verwenden können, das mit einem nicht unterstützten Regionsstandort konfiguriert ist.

    Für die Bepreisung des Datenexports muss die BigQuery Data Transfer Service API die Daten in BigQuery exportieren. Wenn für das ausgewählte Projekt die BigQuery Data Transfer Service API nicht aktiviert ist, werden Sie aufgefordert, sie zu aktivieren. Führen Sie bei Bedarf diese Schritte aus, um die API zu aktivieren.

  6. Klicken Sie auf Speichern.

Zu exportierende Cloud Billing-Daten aktualisieren

Nachdem Sie Ihre Cloud Billing-Daten nach BigQuery exportiert haben, können Sie ändern, welche Daten exportiert werden. Dazu aktivieren oder deaktivieren Sie die verschiedenen Datentypen.

Bevor Sie einen der Datenexporte deaktivieren, lesen Sie die Einschränkungen und die Richtlinien zur Datenverfügbarkeit, um zu erfahren, wie sich dieser Vorgang auf die nach BigQuery exportierten Abrechnungsdaten auswirken kann.

So deaktivieren Sie einen Typ von Cloud Billing, der nach BigQuery exportiert wird:

  1. Wählen Sie die Option Standardexport deaktivieren, Detaillierten Export deaktivieren oder Preisexport deaktivieren aus.
  2. Klicken Sie auf Bestätigen, um die Auswahl zu speichern.

Informationen zum Aktivieren eines derzeit deaktivierten Typs von Cloud Billing, der nach BigQuery exportiert wird, finden Sie unter Export von Cloud Billing-Daten nach BigQuery aktivieren.

Über Dataset-Berechtigungen

Für den Cloud Billing-Export nach BigQuery wird ein Dienstkonto zur Verwaltung von Dataset-Berechtigungen verwendet.

Nachdem Sie den Cloud Billing-Export nach BigQuery aktiviert haben, fügt Google automatisch ein Dienstkonto als Inhaber zu dem von Ihnen angegebenen Dataset hinzu. Die Dienstkonten sehen so aus:

  • Für die Datasets mit Standard- und detaillierten Nutzungskosten: billing-export-bigquery@system.gserviceaccount.com
  • Für das Dataset mit Preisen: cloud-account-pricing@cloud-account-pricing.iam.gserviceaccount.com

Die Dienstkonten sind Eigentum von Google und werden von Google verwaltet. Sie umfassen Berechtigungen, die für unseren Offlinevorgang zum Erstellen einer Tabelle und zum Schreiben von Cloud Billing-Datensätzen in diese Tabelle erforderlich sind.

Beachten Sie die Einschränkungen, die sich auf den Export Ihrer Abrechnungsdaten in BigQuery auswirken können.

Abrechnungsdatentabellen

Kurz nach dem Aktivieren des Cloud Billing-Exports an BigQuery werden Abrechnungsdatentabellen automatisch im BigQuery-Dataset erstellt. Weitere Informationen zu diesen BigQuery-Tabellen und den Tabellenschemas finden Sie unter Informationen zu automatisch erstellten Datentabellen in BigQuery.

Häufigkeit der Datenladevorgänge

  • Wenn Sie den ersten Export von standardmäßigen oder detaillierten Nutzungskosten nach BigQuery aktivieren, kann es einige Stunden dauern, bis Google Cloud-Kostendaten an Ihr BigQuery-Dataset weitergegeben werden. Daten werden in chronologischer Reihenfolge exportiert. Wenn Ihr Export so konfiguriert ist, dass Daten für den aktuellen und den Vormonat rückwirkend enthalten sind, kann es bis zu fünf Tage dauern, bis die exportierten Daten vollständig auf dem aktuellen Stand sind.
  • Wenn Sie den Preisexport nach BigQuery zum ersten Mal aktivieren, kann es bis zu 48 Stunden dauern, bis Ihre Google Cloud-Preisdaten angezeigt werden.

Weitere Informationen zur Häufigkeit, mit der Daten in Ihre BigQuery-Tabellen geladen werden.

Beschränkungen

Das Exportieren von Cloud Billing-Daten nach BigQuery unterliegt folgenden Einschränkungen.

  • Für die Verwendung mit Cloud Billing-Daten unterstützte BigQuery-Dataset-Standorte

    BigQuery-Datasets sind so konfiguriert, dass sie einen Standort verwenden: entweder einen multiregionalen Standort (EU oder USA) oder einen regionalen Standort. Der Dataset-Speicherort wird bei der Erstellung festgelegt. Nachdem ein Dataset erstellt wurde, kann sein Standort nicht mehr geändert werden.

    Der Cloud Billing-Datenexport unterstützt alle multiregionalen Standorte (EU oder USA), aber nur einen Teil der regionalen Standorte. Wenn Sie Ihre Cloud Billing-Exporteinstellungen konfigurieren und ein Dataset erstellen, das für die Verwendung eines nicht unterstützten regionalen Standorts konfiguriert ist, wird beim Speichern der Exporteinstellungen wird der Fehler Ungültige Dataset-Region angezeigt.

    In der folgenden Tabelle sind die multiregionalen Standorte und die regionalen Standorte aufgeführt, die für die Verwendung mit BigQuery-Datasets, die Cloud Billing-Daten enthalten, unterstützt werden.

    Nord- und Südamerika Asiatisch-pazifischer Raum Europa

    Multiregional: USA

    Regionen:

    • northamerica-northeast1 (Montreal)
    • southamerica-east1 (São Paulo)
    • us-central1 (Iowa)
    • us-east1 (South Carolina)
    • us-east4 (Northern Virginia)
    • us-west1 (Oregon)
    • us-west2 (Los Angeles)
    • us-west3 (Salt Lake City)
    • us-west4 (Las Vegas)

    Regionen:

    • asia-east1 (Taiwan)
    • asia-east2 (Hongkong)
    • asia-northeast1 (Tokio)
    • asia-northeast2 (Osaka)
    • asia-northeast3 (Seoul)
    • asia-south1 (Mumbai)
    • asia-southeast1 (Singapur)
    • asia-southeast2 (Jakarta)
    • australia-southeast1 (Sydney)

    Multiregional: EU

    Regionen:

    • europe-central2 (Warschau)
    • europe-north1 (Finnland)
    • europe-west1 (Belgien)
    • europe-west2 (London)
    • europe-west3 (Frankfurt)
    • europe-west4 (Niederlande)
    • europe-west6 (Zürich)

  • Für Ihre BigQuery-Datasets, die standardmäßige Nutzungskostendaten oder detaillierte Nutzungskostendaten enthalten, wirkt sich der Typ des Standorts, den Sie für das Dataset konfigurieren, auf den Zeitpunkt aus, zu dem Ihre Google Cloud-Rechnungsdaten in das Dataset exportiert werden:

    • Wenn Sie das Dataset für die Verwendung eines multiregionalen Standorts (EU or US) konfigurieren, enthält das Dataset die Google Cloud-Abrechnungsdaten, die ab dem Beginn der vorherigen Monats angefallen sind; ab dem Zeitpunkt, an dem Sie den Export zuerst aktiviert haben, sofern Sie den Export nicht wieder aktivieren. Das heißt, Google Cloud-Abrechnungsdaten werden für den aktuellen und den Vormonat rückwirkend hinzugefügt. Beim ersten Backfill exportierter Daten kann es bis zu fünf Tage dauern, bis die reaktiven Cloud Billing-Daten abgeschlossen sind und die neuesten Nutzungsdaten angezeigt werden.

    • Wenn Ihr Dataset für die Verwendung eines unterstützten regionalen Standorts konfiguriert ist, spiegeln Ihre standardmäßigen Nutzungskostendaten und ihre detaillierten Nutzungskostendaten nur die Google Cloud-Abrechnungsdaten wider, die ab dem Datum, an dem Sie den Cloud Billing-Export aktiviert haben, und danach angefallen sind. Das heißt, Google Cloud-Abrechnungsdaten werden nicht rückwirkend für Dataset-Standorte mit mehreren Regionen hinzugefügt. Sie sehen also keine Cloud Billing-Daten aus der Zeit bevor Sie den Export aktiviert haben.

    • Weitere Informationen finden Sie unter Datenverfügbarkeit.

  • Ihre BigQuery-Datasets, die Preisdaten enthalten, erfassen nur Google Cloud-Abrechnungsdaten, die ab dem Datum angefallen sind, an dem Sie den Cloud Billing-Export eingerichtet haben. Google Cloud-Preisdaten werden aber nicht rückwirkend hinzugefügt, sodass Sie keine vor dem Export erstellten Cloud Billing-Preisdaten sehen. Weitere Informationen finden Sie unter Datenverfügbarkeit.

  • Beim Exportieren von detaillierten Nutzungskostendaten enthält der detaillierte Export automatisch Informationen zu Compute Engine auf Ressourcenebene. Wenn Sie sich eine Aufschlüsselung der GKE-Clusterkosten (Google Kubernetes Engine) in einem detaillierten Datenexport ansehen möchten, müssen Sie auch die Kostenzuordnung für GKE aktivieren.

  • Dataset-Verschlüsselung Vom Kunden verwaltete Verschlüsselungsschlüssel (CMEK) werden beim Exportieren von Abrechnungsdaten in BigQuery nicht unterstützt. Wenn Sie CMEK-Verschlüsselung für Ihr Dataset der Abrechnungsdaten aktivieren, hindert diese Art der Verschlüsselung Cloud Billing daran, Abrechnungsdaten in die entsprechenden Tabellen innerhalb dieses Datasets zu schreiben. Stattdessen müssen Sie das Dataset aktivieren , um einen zu Google gehörenden und von Google verwalteten Schlüssel zu verwenden.

  • Wenn Sie die BigQuery-Sicherheit auf Zeilenebene für die Tabelle verwenden möchten, die Ihre exportierten Daten enthält, müssen Sie dem Cloud Billing-Exportdienstkonto billing-export-bigquery@system.gserviceaccount.com vollständigen Zugriff auf die Tabelle gewähren und dabei den BigQuery-TRUE-Filter verwenden. Der folgende Befehl gewährt Zugriff auf das Cloud Billing-Dienstkonto:

    CREATE ROW ACCESS POLICY cloud_billing_export_policy
ON `__project_id__.__dataset_id__.__table_id__`
GRANT TO ('serviceAccount:billing-export-bigquery@system.gserviceaccount.com')
FILTER USING (TRUE);

  • Es kann bis zu einer Stunde dauern, bis Tags auf Ressourcenebene in BigQuery-Exporte übernommen werden. Wenn ein Tag innerhalb einer Stunde hinzugefügt oder entfernt wurde oder eine Ressource weniger als eine Stunde lang existiert, wird sie möglicherweise nicht im Export angezeigt.

    Tags auf Ressourcenebene sind für die folgenden Ressourcen verfügbar:

    • Compute Engine-Instanzen
    • Cloud Spanner-Instanzen
    • Cloud Run-Dienste
    • Artifact Registry-Repositories

  • Wenn Sie VPC Service Controls verwenden, werden Ihre BigQuery-Exporte möglicherweise blockiert. Um das Problem zu beheben, müssen Sie eine VPC manuell ausschließen.

Kosten- und Preisberichte in der Google Cloud Console

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Informationen zu den Abrechnungsdatentabellen in BigQuery