Diese Seite enthält Referenzinformationen zum Schema der Cloud Billing-Standardnutzungskosten, die in jede Tabelle in BigQuery exportiert werden.
Schema der Standardnutzungskosten
In Ihrem BigQuery-Dataset werden Standardinformationen zu den Google Cloud-Nutzungskosten in eine Datentabelle mit dem Namen gcp_billing_export_v1_<BILLING_ACCOUNT_ID>
geladen.
Im Folgenden wird das Schema der Standardnutzungskosten von Google Cloud beschrieben, die nach BigQuery exportiert werden. Es enthält Standardinformationen zur Kostennutzung eines Cloud-Rechnungskontos wie Konto-ID, Rechnungsdatum, Dienste, SKUs, Projekte, Labels, Standorte, Kosten, Nutzung, Gutschriften, Korrekturen und Währung.
Beachten Sie bei der Verwendung von standardmäßigen Nutzungskostendaten in BigQuery Folgendes:
- Beim Auswählen oder Erstellen eines BigQuery-Datasets für Ihre standardmäßigen Nutzungskostendaten können Sie einen beliebigen Dataset-Standort auswählen, der für die Verwendung mit Cloud Billing-Daten unterstützt wird.
- Wenn Sie den Export der standardmäßigen Nutzungskostendaten in Cloud Billing zum ersten Mal aktivieren und ein Dataset auswählen, das für die Verwendung eines multiregionalen Standorts (EU oder US) konfiguriert ist, sind Cloud Billing-Daten rückwirkend ab dem Beginn des Vormonats verfügbar. Daten werden in chronologischer Reihenfolge exportiert. 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 Sie den Export der standardmäßigen Nutzungskostendaten aktivieren und ein Dataset auswählen, das für die Verwendung eines unterstützten regionalen Standorts konfiguriert ist, sind Ihre Cloud Billing-Daten ab dem Datum verfügbar, an dem Sie den Export aktiviert haben.
- Wenn Sie den Export der standardmäßigen Nutzungskosten aktiviert, deaktiviert und anschließend wieder aktiviert haben, sind die Cloud Billing-Daten für den Zeitraum, in dem sie explizit deaktiviert wurden, möglicherweise nicht verfügbar.
- Weitere Informationen zur Häufigkeit, mit der Daten in Ihre BigQuery-Tabellen geladen werden.
- Die Standardnutzungskosten enthalten keine Kostendaten auf Ressourcenebene wie virtuelle Maschinen oder SSDs, die eine Dienstnutzung generieren. Wenn Sie Kostendaten auf Ressourcenebene zur Analyse in BigQuery exportieren möchten, sollten Sie den Export der detaillierten Nutzungskostendaten aktivieren. Die exportierten detaillierten Nutzungskosten enthalten alle Felder und Informationen, die in den Standardnutzungskosten enthalten sind.
- Weitere Einschränkungen, die sich auf den Export von Abrechnungsdaten in BigQuery auswirken können, z. B. Datasets mit aktivierten vom Kunden verwalteten Verschlüsselungsschlüsseln (Customer-Managed Encryption Keys, CMEK).
Feld | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
billing_account_id |
String | Die Cloud-Rechnungskonto-ID, mit der die Nutzung verknüpft ist. Für Reseller: Dies ist die ID eines Cloud-Rechnungsunterkontos, für das die Nutzungskosten generiert werden, und nicht die ID des übergeordneten Cloud-Rechnungskontos des Resellers. |
invoice.month |
String | Das Jahr und der Monat (JJJJMM) der Rechnung, die die Kostenpositionen enthält. Beispiel: "201901" entspricht Januar 2019. Mit diesem Feld können Sie die Gesamtkosten der Rechnung abrufen. Cloud Billing-Export in BigQuery – Abfragebeispiele |
cost_type |
String | Die Art der Kosten dieser Position: regelmäßige Kosten, Steuern, Korrekturen oder Rundungsfehler. |
service.id |
String | Die ID des Dienstes, mit dem die Nutzung verknüpft ist. |
service.description |
String | Der Google Cloud-Dienst, der die Cloud Billing-Daten gemeldet hat. |
sku.id |
String | Die ID der vom Dienst verwendeten Ressource. Eine vollständige Liste der SKUs finden Sie unter Google Cloud SKUs. |
sku.description |
String | Eine Beschreibung des vom Dienst verwendeten Ressourcentyps. Ein Ressourcentyp für Cloud Storage ist beispielsweise Standard Storage US. |
usage_start_time |
Zeitstempel | Die Startzeit des stündlichen Nutzungszeitfensters, in dem die auftretenden Kosten berechnet wurden. Nutzung und Kosten werden für alle Dienste mit stündlicher Genauigkeit angezeigt. Eine lange Dauer der Dienstnutzung verteilt sich so auf mehrere Stundenzeitfenster.
Weitere Informationen finden Sie in der BigQuery-Dokumentation im Abschnitt über Zeitstempeldatentypen. Weitere Informationen finden Sie außerdem unten im Abschnitt Unterschiede zwischen exportierten Daten und Rechnungen. |
usage_end_time |
Zeitstempel | Die Endzeit des stündlichen Nutzungszeitfensters, in dem die auftretenden Kosten berechnet wurden. Nutzung und Kosten werden für alle Dienste mit stündlicher Genauigkeit angezeigt. Eine lange Dauer der Dienstnutzung verteilt sich so auf mehrere Stundenzeitfenster.
Weitere Informationen finden Sie in der BigQuery-Dokumentation im Abschnitt über Zeitstempeldatentypen. Weitere Informationen finden Sie außerdem unten im Abschnitt Unterschiede zwischen exportierten Daten und Rechnungen. |
project |
Struct | project enthält Felder, die das Cloud Billing-Projekt beschreiben, z. B. ID, Nummer, Name, Herkunftszahlen und Labels.
|
project.id |
String | Die ID des Google Cloud-Projekts, das die Cloud Billing-Daten generiert hat. |
project.number |
String | Eine intern generierte, anonymisierte, eindeutige Kennung für das Google Cloud-Projekt, das die Cloud Billing-Daten generiert hat. In Ihren Support-Fällen und anderen Kundenkommunikationen wird Google Ihre Projekte anhand dieser Projektnummer zuordnen. |
project.name |
String | Der Name des Google Cloud-Projekts, das die Cloud Billing-Daten generiert hat. |
project.ancestry_numbers |
String | Die Ancestors in der Ressourcenhierarchie für das Projekt, das durch die angegebene project.id , z. B. "my-project-123", identifiziert wird.Beispiel: /ParentOrgNumber/ParentFolderNumber/. Weitere Informationen finden Sie im Artikel zur Ressourcenhierarchie. |
project.ancestors | Struct |
In diesem Feld werden die Struktur und der Wert der Ressourcenhierarchie einer Kostenposition beschrieben, einschließlich Projekten, Ordnern und Organisationen. Ancestors werden vom Knoten zum Stamm sortiert (Projekt, Ordner, dann Organisation). |
project.ancestors.resource_name | String | Der relative Ressourcenname für jeden Ancestor im Format "resourceType/resourceNumber". Mit project.ancestors.resource_name erhalten Sie eine ausführlichere Ansicht von project.ancestry_numbers . |
project.ancestors.display_name | String | Der Name, den Sie in der Konsole für Ihre Ressource erstellt haben. |
project.labels.key | String | Wenn Labels vorhanden sind, ist dies der Schlüssel im Schlüssel/Wert-Paar, das das Label des Google Cloud-Projekts enthält, in dem die Nutzung stattgefunden hat. Weitere Informationen zum Verwenden von Labels finden Sie im Hilfeartikel Labels erstellen und verwalten. |
project.labels.value |
String | Wenn Labels vorhanden sind, ist dies der Wert im Schlüssel/Wert-Paar, das das Label des Google Cloud-Projekts enthält, in dem die Nutzung stattgefunden hat. Weitere Informationen zum Verwenden von Labels finden Sie im Hilfeartikel Labels erstellen und verwalten. |
labels.key |
String | Wenn Labels vorhanden sind, ist dies der Schlüssel im Schlüssel/Wert-Paar, das das Label der Google Cloud-Ressource enthält, in der die Nutzung stattgefunden hat. Weitere Informationen zum Verwenden von Labels finden Sie im Hilfeartikel Labels erstellen und verwalten. |
labels.value |
String | Wenn Labels vorhanden sind, ist dies der Wert im Schlüssel/Wert-Paar, das das Label der Google Cloud-Ressource enthält, in der die Nutzung stattgefunden hat. Weitere Informationen zum Verwenden von Labels finden Sie im Hilfeartikel Labels erstellen und verwalten. |
system_labels.key |
String | Wenn Systemlabels vorhanden sind, ist dies der Schlüssel im Schlüssel/Wert-Paar, das das vom System generierte Label der Ressource enthält, in der die Nutzung stattgefunden hat. Weitere Informationen finden Sie unter Verfügbare Systemlabels. |
system_labels.value |
String | Wenn Systemlabels vorhanden sind, ist dies der Wert im Schlüssel/Wert-Paar, das das vom System generierte Label der Ressource enthält, in der die Nutzung stattgefunden hat. Weitere Informationen finden Sie unter Verfügbare Systemlabels. |
location.location |
String | Standort der Nutzung auf der Ebene eines Landes, einer Region oder einer Zone bzw. global für Ressourcen, die keinen festen Standort haben.
Weitere Informationen finden Sie unter Geografie und Regionen und Google Cloud-Standorte.
|
location.country |
String | Wenn location.location ein Land, eine Region oder eine Zone ist, enthält dieses Feld das Land der Nutzung, z. B. US .
Weitere Informationen finden Sie unter Geografie und Regionen und Google Cloud-Standorte.
|
location.region |
String | Wenn location.location eine Region oder Zone ist, enthält dieses Feld die Nutzungsregion, z. B. us-central1 .
Weitere Informationen finden Sie unter Geografie und Regionen und Google Cloud-Standorte.
|
location.zone |
String | Wenn location.location eine Zone ist, enthält dieses Feld die Zone der Nutzung, z. B. us-central1-a .
Weitere Informationen finden Sie unter Geografie und Regionen und Google Cloud-Standorte.
|
cost |
Float | Die Kosten für die Nutzung ohne Gutschriften, mit einer Genauigkeit von bis zu sechs Dezimalstellen. Für Gesamtkosten mit Berücksichtigung von Gutschriften muss den Kosten credits.amount hinzugefügt werden.
Weitere Informationen finden Sie in dieser Beispielabfrage. |
currency |
String | Die Währung, in der die Kosten abgerechnet werden. Weitere Informationen zur Landeswährung für Abrechnung und Zahlungen |
currency_conversion_rate |
Float | Der Wechselkurs von US-Dollar in die Landeswährung. cost /currency_conversion_rate sind so die Kosten in US-Dollar. |
usage.amount |
Float | Die Menge der verwendeten usage.unit . |
usage.unit |
String | Die Basiseinheit, in der die Ressourcennutzung gemessen wird. Die Basiseinheit für Standard Storage ist z. B. Byte-Sekunden. |
usage.amount_in_pricing_units
|
Float | Die Menge der verwendeten usage.pricing_unit .
|
usage.pricing_unit
|
String | Die Einheit, in der die Ressourcennutzung gemäß der Cloud Billing Catalog API gemessen wird. |
credits |
Struct | credits enthält Felder, die die Struktur und den Wert der Gutschriften beschreiben, die mit Google Cloud- und Google Maps Platform-Artikelnummern verknüpft sind. |
credits.id |
String | Falls vorhanden, weist das Attribut auf eine Gutschrift hin zu der Produkt-SKU hin.
credits.id -Werte sind entweder eine eindeutige alphanumerische Kennung, (z. B. 12-b34-c56-d78) oder eine Beschreibung des Guthabentyps (z. B. 12-b34-c56-d78).
Wenn das Feld |
credits.full_name |
String | Der Name der Gutschrift, die mit der Artikelnummer des Produkts verknüpft ist. Dies ist eine für Menschen lesbare Beschreibung eines alpha-numerischen credits.id .
Beispiele sind Guthaben für den kostenlosen Testzeitraum oder ausgabenbasierte Rabatte für die zugesicherte Nutzung.
|
credits.type |
String | Dieses Feld beschreibt den Zweck oder Ursprung des credits.id .
Es gibt folgende Gutschriftentypen:
|
credits.name |
String | Eine Beschreibung der Gutschrift, die auf das Cloud-Rechnungskonto angewendet wurde. |
credits.amount |
Float | Der Betrag der Gutschrift, die auf die Nutzung angerechnet wird. |
adjustment_info |
Struct | adjustment_info enthält Felder, die die Struktur und den Wert einer Korrektur an Kostenpositionen beschreiben, die einem Cloud-Rechnungskonto zugeordnet sind.Werte von |
adjustment_info.id |
String | Falls vorhanden, weist dies auf eine Anpassung an eine Kostenposition hin. adjustment_info.id ist die eindeutige ID für alle Anpassungen, die durch ein Problem verursacht werden.
|
adjustment_info.description |
String | Eine Beschreibung der Korrektur und ihre Ursache. |
adjustment_info.type |
String | Die Art der Anpassung. Zu den Typen gehören:
|
adjustment_info.mode |
String | Art der Korrektur. Zu den Modi gehören:
|
export_time |
Zeitstempel | Die mit neu angehängten Cloud Billing-Daten verbundene Verarbeitungszeit.
Dieser Zeitraum verlängert sich mit jedem neuen Export. Weitere Informationen finden Sie außerdem unten im Abschnitt Unterschiede zwischen exportierten Daten und Rechnungen. |
tags |
Struct | Felder, die das Tag beschreiben, z. B. Schlüssel, Wert und Namespace. |
tags.key |
String | Der Kurz- oder Anzeigename des Schlüssels, der mit diesem Tag verknüpft ist. |
tags.value |
String | Die mit einem |
tags.inherited |
Boolesch | Gibt an, ob eine Tag-Bindung übernommen wurde (Tags „übernommen = wahr“) oder direkt/nicht übernommen (Tags „übernommen = falsch“). Sie können eine Tag-Bindung für eine übergeordnete Ressource in der Ressourcenhierarchie erstellen. |
tags.namespace |
String | Stellt die Ressourcenhierarchie dar, in der Tag-Schlüssel und -Werte definiert werden. Namespace kann mit den Tag-Schlüssel- und Tag-Wert-Kurznamen kombiniert werden, um einen global eindeutigen und voll qualifizierten Namen für den Tag-Schlüssel oder den Tag-Wert zu erstellen. |
cost_at_list |
Float | Die Listenpreise, die allen Positionen zugeordnet sind, die Ihrem Cloud-Rechnungskonto in Rechnung gestellt werden. |
transaction_type |
String | Der Transaktionstyp des Verkäufers. Folgende Transaktionstypen sind möglich:
|
seller_name |
String | Der rechtliche Name des Verkäufers. |
Standardnutzungskosten und detaillierte Nutzungskosten
In den folgenden Abschnitten werden die Standardnutzungskosten und die detaillierten Nutzungskostendaten beschrieben, die nach BigQuery exportiert werden.
Über Labels
Die Kostendaten für ein bestimmtes Label zeigen nur die Nutzung ab dem Datum, ab dem das Label auf eine Ressource angewendet wurde. Wenn Sie beispielsweise einer Compute Engine-VM am 15. Januar 2024 das Label environment:dev
hinzufügen, enthält die Analyse für environment:dev
nur die Nutzung für diese VM seit dem 15. Januar 2024.
Es können auch Labeldaten zu unterschiedlichen Zeiten für verschiedene Dienste angezeigt werden, je nachdem, wann der jeweilige Dienst sie bereitstellt.
Verfügbare Systemlabels
Systemlabels sind Schlüssel/Wert-Paare für wichtige Metadaten zu der Ressource, mit der die Nutzung generiert wurde. Die folgenden Systemlabels sind bei der jeweiligen Nutzung automatisch enthalten.
system_labels.key |
system_labels.value -Beispiel |
Beschreibung |
---|---|---|
compute.googleapis.com/machine_spec |
n1-standard-1, custom-2-2048 | Konfiguration der virtuellen Maschine. Weitere Informationen finden Sie unter Maschinentypen. |
compute.googleapis.com/cores |
Für n1-Standard-4 ist dies 4; für custom-2-2048 ist dies 2 | Die Anzahl der vCPUs, die der virtuellen Maschine zur Verfügung stehen. |
compute.googleapis.com/memory |
Für n1-Standard-4 ist dies 15.360 (15 GB * 1.024 MB/GB); für custom-2-2048 ist dies 2.048 | Die Speicherkapazität (in MB), die der virtuellen Maschine zur Verfügung steht. |
compute.googleapis.com/is_unused_reservation |
true; false | Gibt die Nutzung an, die über zonale Reservierungen reserviert wurde, aber nicht verwendet wurde. |
storage.googleapis.com/object_state |
live; nicht aktuell; soft_deleted; multipart | Der Status des aufgeladenen Speicherobjekts. |
Unterschiede zwischen exportierten Daten und Rechnungen
Google Cloud-Produkte melden Nutzungs- und Kostendaten in unterschiedlichen Intervallen an Cloud Billing-Vorgänge. Deshalb kann es zu einer Verzögerung zwischen der Nutzung von Google Cloud-Diensten und der Nutzung und Kosten kommen, die in Cloud Billing angezeigt werden. In der Regel sind Ihre Kosten innerhalb eines Tages verfügbar, manchmal kann es aber auch mehr als 24 Stunden dauern.
Am Ende eines Kalendermonats kann es daher sein, dass eine spät gemeldete Nutzung möglicherweise nicht auf die Rechnung des betreffenden Monats kommt, sondern möglicherweise erst auf der Rechnung des nächsten Monats zu finden ist.
Wenn Sie Ihre Kosten mithilfe von Zeitstempelfeldern abfragen, können die zurückgegebenen Daten eine nach dem Abrechnungszyklus gemeldete Nutzung enthalten, die nicht in der Rechnung für den jeweiligen Nutzungsmonat enthalten war. In diesem Fall werden die zurückgegebenen Cloud Billing-Daten möglicherweise nicht direkt dieser Rechnung zugeordnet.
Zu den Zeitstempelfeldern gehören:
usage_start_time
usage_end_time
export_time
Zur Rückgabe von Cloud Billing-Daten, die direkt einer Rechnung zugeordnet sind, führen Sie eine Abfrage für invoice.month
anstelle von Zeitstempelfeldern aus.
Steuern
Ab dem 1. September 2020 wird Ihre Steuerpflicht in den Nutzungskosten nicht mehr als einzelne Position, sondern für jedes einzelne Projekt angezeigt. Wenn Sie Abfragen oder Visualisierungen haben, die von Steuerdaten abhängen, müssen Sie möglicherweise die Abfragen aktualisieren, damit diese Änderungen berücksichtigt werden.
Zum Beispiel sahen bei Kosten, die vor dem 1. September erfasst wurden, die Nutzungskostendaten ähnlich wie im folgenden Beispiel aus. Dabei beträgt die Steuerschuld 10 $.
billing_account_id |
project.id |
cost_type |
cost |
---|---|---|---|
123456-ABCDEF-123456 | example-project | Regulär | 60 $ |
123456-ABCDEF-123456 | test-project | Regulär | 40 $ |
123456-ABCDEF-123456 | [empty] | Steuern | 10 $ |
Bei Kosten, die nach dem 1. September erfasst werden, wird der Betrag über 10 $ in 6 $ für example-project
und 4 $ fürtest-project
aufgeteilt:
billing_account_id |
project.id |
cost_type |
cost |
---|---|---|---|
123456-ABCDEF-123456 | example-project | Regulär | 60 $ |
123456-ABCDEF-123456 | test-project | Regulär | 40 $ |
123456-ABCDEF-123456 | example-project | Steuern | 6 $ |
123456-ABCDEF-123456 | test-project | Steuern | 4 $ |
Fehler und Korrekturen
In dem seltenen Fall, dass Ihre Cloud Billing-Daten einen Fehler enthalten oder angepasst werden müssen, werden den Daten Korrekturdaten hinzugefügt. Solche Anpassungen fallen in eine von zwei Kategorien: Änderungen oder Korrekturen der Abrechnung.
Änderungen an der Abrechnung
Änderungen an Abrechnungen werden als separate Positionen angezeigt. Wenn Sie eine Abrechnungsänderung erhalten haben, wird diese in einer neuen Position in Ihrem Cloud Billing-Export nach BigQuery angezeigt. Die angezeigten Korrekturen entsprechen den Rechnungen, Gutschriften und Lastschriften, die in der Google Cloud Console im Bereich Abrechnung unter Dokumente verfügbar sind.
Weitere Informationen zu Abrechnungsänderungen und zu deren Anwendung finden Sie unter Gut-/Lastschriften und Anpassungen verstehen.
Korrekturen
Korrekturen werden als neue Daten angezeigt, durch die falsche Daten in den Quell-SKUs negiert werden. In einigen Fällen werden falsche Gebühren durch neue Daten ersetzt. Alle Spalten im Abrechnungsdatenexport entsprechen den Originaldaten, mit Ausnahme der folgenden Spalten:
cost
credit
usage.amount
export_time
Angenommen, Ihnen wurden am 1. Januar 10 $ für die Nutzung von SKU A
in Rechnung gestellt. Auf Ihrer Rechnung für Januar (Anfang Februar ausgestellt) sehen Sie eine Belastung von 10 $ für SKU A
. Am 2. Februar hat Google Cloud eine Korrektur in Bezug auf SKU A
vorgenommen, wodurch die Nutzungskosten auf 5 $ reduziert wurden. Ihre Rechnung für Februar (Anfang März ausgestellt) enthält zwei zusätzliche Positionen:
- -10 $ für die Nutzung am 1. Januar (Rücknahme der ursprünglichen Gebühr)
- 5 $ für die Nutzung am 1. Januar (Angabe der korrekten Gebühr)
Diese neuen Elemente haben im Export der Abrechnungsdaten die Spalte adjustment_info
. Die ursprüngliche Rechnung für Januar, auf der die Überbelastung aufgeführt ist, wird nicht angepasst.
Sie können Ihre Gebühren im Export der Abrechnungsdaten prüfen, wozu Sie die Kosten nach usage_start_time
aufrufen und nach Day
gruppieren.
In diesen Ansichten werden Korrekturen oder Gebühren für die verspätet monetarisierte Nutzung erfasst. Über vorübergehend falsche Daten müssen Sie sich keine Gedanken machen.
Wenn Sie genauere Informationen zu Ihren Korrekturen benötigen, rufen Sie alle Gebühren eines Rechnungsmonats auf und suchen Sie nach den Gebühren, bei denen das Nutzungsdatum vor dem Rechnungsmonat liegt. Diese Gebühren sind auf Korrekturen oder eine verspätete Monetarisierung zurückzuführen.
Im folgenden Codebeispiel wird gezeigt, wie Sie eine einfache Abfrage erstellen, die die Gesamtkosten von Korrekturen oder der spät monetarisierten Nutzung zurückgibt:
SELECT
SUM(cost)
+ SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount)
FROM UNNEST(credits) c), 0))
AS total
FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX-XXXXXX-XXXXXX`
WHERE
invoice.month = '202311' AND
DATE(TIMESTAMP_TRUNC(usage_start_time, Day, 'US/Pacific')) < '2023-11-01';
Für ein Abfragebeispiel, das eine Kostenaufschlüsselung nach Dienst für Rechnungsgebühren zurückgibt, wobei das Nutzungsdatum vor dem Rechnungsmonat liegt, siehe Abfragekostendetails zum Anzeigen von Korrekturen oder spät monetarisierter Nutzung nach Dienst für einen bestimmten Rechnungsmonat in „Beispielabfragen für den Export von Cloud Billing-Daten.“
Startguthaben in benutzerdefinierten Verträgen
Wenn Sie einen benutzerdefinierten Preisvertrag haben, erhalten Sie möglicherweise Startguthaben, die im Rahmen des Vertrags in Google Cloud angewendet werden können. Beispielsweise können Sie 1.000 USD Guthaben für die Verwendung von Compute Engine-Ressourcen erhalten. Startguthaben gelten in der Regel als Zahlungsmittel. Vorhandenes Startguthaben wird automatisch zur Reduzierung Ihres Rechnungsbetrages verwendet.
Ihr Vertrag gibt an, ob das Startguthaben auf Ihre Kosten angerechnet wird, die zum Listenpreis einer Artikelnummer berechnet werden, oder auf den Nettopreis (nach Rabatten).
Das Startguthaben wird auf Kosten angerechnet, die zum Listenpreis berechnet werden. Im Kostentabellenbericht ist dazu ein Service namens Invoice
mit einer Artikelnummer namens Contract billing adjustment
aufgeführt. Mit dieser Artikelnummer werden Ihr Gutschriften angepasst, sodass sie auf die Kosten zum Listenpreis angerechnet werden können. Fragen Sie die system.labels
-Spalten ab, um die Nutzung zu sehen, für die die Anpassung gilt. Der Schlüssel in system.labels.key
ist cloud-invoice.googleapis.com/sku_id
und der Wert in system.labels.value
enthält die SKU-ID, der die Gutschrift und die Anpassung zugeordnet wurden.
Tags
Tags sind Ressourcen in Form von Schlüssel/Wert-Paaren, die direkt oder durch Übernahmen an Ressourcen angehängt werden können. Sie können Tags verwenden, um Rückbuchungen, Audits und andere Analysen zur Kostenzuordnung durchzuführen. Tags und die bedingte Erzwingung von Richtlinien ermöglichen es Ihnen auch, die Ressourcenhierarchie genau zu steuern.
Tags haben ein robustes Berechtigungsmodell und können die Übernahme, die zentralisierte Verwaltung, die Nomenklaturstandardisierung und die Einbindung von Richtlinien-Engines unterstützen. Labels sind dagegen ein separates Tool, mit dem Sie Ressourcen annotieren können.
Tag-Daten werden in BigQuery-Exporten für Ressourcen, Projekte, Ordner und Organisationen angezeigt.
Verfügbare Tags
Die Exporte für Standardkosten und detaillierte Kosten für Ressourcen, Projekte, Ordner und Organisationen enthalten folgende Felder für Tag-Daten: Tag-Schlüssel, Tag-Wert, übernommene Tags und Tag-Namespace.
Tags auf Ressourcenebene im Cloud Billing-Datenexport sind für die folgenden Ressourcen verfügbar:
- AlloyDB for PostgreSQL-Cluster, -Instanzen und -Sicherungen
- Artifact Registry-Repositories
- Cloud Run-Dienste und -Jobs
- Cloud Storage-Buckets
- Compute Engine-Instanzen
- Memorystore for Redis-Instanzen
- Secret Manager-Secrets
- Cloud Spanner-Instanzen
Tag-Beschränkungen
- Es kann bis zu einer Stunde dauern, bis Tags an BigQuery-Exporte übertragen 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.
Abfragebeispiele für Standardnutzungskosten
In diesem Abschnitt wird anhand von Beispielen gezeigt, wie Sie die in BigQuery exportierten Cloud Billing-Standardnutzungskosten abfragen.
- Gesamtkosten einer Rechnung
- Abfragebeispiele mit Labels
- Abfragen mit Rabatten für zugesicherte Nutzung
- Filter für die Ressourcenhierarchie zur Überprüfung der Herkunft verwenden
- Weitere Abfragebeispiele
Tabellennamen angeben, der in Abfragen verwendet werden soll
Zum Abfragen der Cloud Billing-Daten in BigQuery müssen Sie in diesen Beispielen den Tabellennamen in der Klausel FROM
angeben. Der Tabellenname wird mit drei Werten ermittelt: project.dataset.BQ_table_name.
- project ist die ID des von Ihnen eingerichteten Google Cloud-Projekts, das Ihr BigQuery-Dataset enthält.
- dataset ist der Name des von Ihnen eingerichteten BigQuery-Datasets, das die BigQuery-Tabellen mit Ihren exportierten Cloud Billing-Daten enthalten soll.
- BQ_table_name ist der Name der BigQuery-Tabelle, die die exportierten Cloud Billing-Daten enthält, die Sie abfragen möchten.
Es gibt drei BigQuery-Tabellen, die Cloud Billing-Daten enthalten:
- Tabelle mit Standardnutzungskosten: In Ihrem BigQuery-Dataset heißt diese Tabelle
gcp_billing_export_v1_<BILLING_ACCOUNT_ID>
. - Tabelle mit detaillierten Nutzungskosten: In Ihrem BigQuery-Dataset heißt diese Tabelle
gcp_billing_export_resource_v1_<BILLING_ACCOUNT_ID>
. - Preistabelle: Diese Tabelle heißt in Ihrem BigQuery-Dataset
cloud_pricing_export
.
- Tabelle mit Standardnutzungskosten: In Ihrem BigQuery-Dataset heißt diese Tabelle
Häufige Werte, die in den Abfragebeispiele für Standardkosten verwendet werden
In den Abfragebeispielen in diesem Abschnitt wird als Tabellenname der folgende Wert verwendet:
project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX
Diese Abfragebeispiele funktionieren auch mit detaillierten Nutzungskosten, die nach BigQuery exportiert werden, allerdings sind sie nicht zum Abrufen der Informationen auf Ressourcenebene geschrieben, die mit der Exportoption zu detaillierten Nutzungskosten bereitgestellt wird.
Gesamtkosten einer Rechnung zurückgeben
Die folgenden Abfragen zeigen zwei Möglichkeiten, wie Sie sich Kosten und Guthaben anhand von exportierten Abrechnungsdaten anzeigen lassen können.
- Im Feld
total
werden die Gleitkommawerte für Kosten und Gutschriften direkt summiert. Dadurch kann es zu Rundungsfehlern kommen. - Das Feld
total_exact
wandelt die Kosten- und Gutschriftswerte vor dem Summieren in "Micros" um. Nach dem Summieren werden diese wieder in Dollar umgewandelt und so Rundungsfehler mit Gleitkommazahlen vermieden.
Beispiel 1: Summe aller Kosten pro Rechnung
Diese Abfrage zeigt die Rechnungssumme für jeden Monat als Summe der regelmäßigen Kosten, Steuern, Korrekturen und Rundungsfehler.
Standard-SQL
SELECT invoice.month, SUM(cost) + SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount) FROM UNNEST(credits) c), 0)) AS total, (SUM(CAST(cost * 1000000 AS int64)) + SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount * 1000000 as int64)) FROM UNNEST(credits) c), 0))) / 1000000 AS total_exact FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX` GROUP BY 1 ORDER BY 1 ASC ;
Das Ergebnis der vorherigen Abfrage kann beispielsweise so aussehen:
Zeile | Monat | Gesamt | total_exact |
---|---|---|---|
1 | 201901 | 1005,004832999999984 $ | 1005,00 $ |
2 | 201902 | 992,3101739999999717 $ | 992,31 $ |
3 | 201903 | 1220,761089999999642 $ | 1220,76 $ |
Beispiel 2: Details zu den zurückgegebenen Daten nach Kostenart pro Rechnungsmonat
Diese Abfrage ergibt die Gesamtsummen für jeden cost_type
pro Monat. Kostenarten umfassen regelmäßige Kosten, Steuern, Korrekturen und Rundungsfehler.
Standard-SQL
SELECT invoice.month, cost_type, SUM(cost) + SUM(IFNULL((SELECT SUM(c.amount) FROM UNNEST(credits) c), 0)) AS total, (SUM(CAST(cost * 1000000 AS int64)) + SUM(IFNULL((SELECT SUM(CAST(c.amount * 1000000 as int64)) FROM UNNEST(credits) c), 0))) / 1000000 AS total_exact FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX` GROUP BY 1, 2 ORDER BY 1 ASC, 2 ASC ;
Das Ergebnis der vorherigen Abfrage kann beispielsweise so aussehen:
Zeile | Monat | cost_type | Gesamt | total_exact |
---|---|---|---|---|
1 | 201901 | regulär | 1000,501209987994782 $ | 1000,50 $ |
2 | 201901 | rounding_error | -0,500489920049387 $ | -0,50 $ |
3 | 201901 | Steuer | 10,000329958477891 $ | 10,00 $ |
4 | 201901 | Korrektur | -5,002572999387045 $ | -5,00 $ |
Abfragebeispiele mit Labels
Die folgenden Beispiele zeigen andere Möglichkeiten zum Abfragen von Daten mit Labels.
Für die Beispiele in diesem Abschnitt wird von Folgendem ausgegangen:
- Sie haben zwei Anwendungen ("grapefruit-squeezer" und "chocolate-masher").
- Für jede Anwendung haben Sie zwei Umgebungen: "dev" (Entwicklung) und "prod" (Produktion).
- In der Entwicklungsumgebung ist eine kleine Instanz pro Anwendung vorhanden.
- In der Produktionsumgebung ist eine kleine Instanz in Amerika und eine kleine Instanz in Asien vorhanden.
- Jede Instanz trägt den Namen der Anwendung und der Umgebung.
- Sie haben eine Instanz ohne Label, die Sie zum Experimentieren verwenden.
Ihre Rechnung beträgt insgesamt 24 $ und setzt sich so zusammen:
Instanz | Labels | Gesamtkosten |
---|---|---|
Kleine Instanz mit einer VCPU in Amerika | Keine | 4 $ |
Kleine Instanz mit einer VCPU in Amerika | app: chocolate-masher environment: dev |
2 $ |
Kleine Instanz mit einer VCPU in Amerika | app: grapefruit-squeezer environment: dev |
3 $ |
Kleine Instanz mit einer VCPU in Amerika | app: chocolate-masher environment: prod |
3,25 $ |
Kleine Instanz mit einer VCPU in Asien | app: chocolate-masher environment: prod |
3,75 $ |
Kleine Instanz mit einer VCPU in Amerika | app: grapefruit-squeezer environment: prod |
3,50 $ |
Kleine Instanz mit einer VCPU in Asien | app: grapefruit-squeezer environment: prod |
4,50 $ |
Jede Zeile einzeln abfragen
Die detaillierteste Kostenansicht erhalten Sie, indem Sie jede Zeile einzeln abfragen, ohne Gruppierungen vorzunehmen. Gehen wir davon aus, dass mit Ausnahme von Labels und der SKU-Beschreibung alle Felder wie Projekt, Produkt usw. identisch sind.
Standard-SQL
SELECT sku.description, TO_JSON_STRING(labels) as labels, cost as cost FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`;
Legacy-SQL
TO_JSON_STRING not supported.
Zeile | sku.description | Labels | Kosten |
---|---|---|---|
1 | Kleine Instanz mit einer VCPU in Amerika | [] | 4 $ |
2 | Kleine Instanz mit einer VCPU in Amerika | [{"key":"app","value":"chocolate-masher"},{"key":"environment","value":"dev"}] | 2 $ |
3 | Kleine Instanz mit einer VCPU in Amerika | [{"key":"app","value":"grapefruit-squeezer"},{"key":"environment","value":"dev"}] | 3 $ |
4 | Kleine Instanz mit einer VCPU in Amerika | [{"key":"app","value":"chocolate-masher"},{"key":"environment","value":"prod"}] | 3,25 $ |
5 | Kleine Instanz mit einer VCPU in Asien | [{"key":"app","value":"chocolate-masher"},{"key":"environment","value":"prod"}] | 3,75 $ |
6 | Kleine Instanz mit einer VCPU in Amerika | [{"key":"app","value":"grapefruit-squeezer"},{"key":"environment","value":"prod"}] | 3,50 $ |
7 | Kleine Instanz mit einer VCPU in Asien | [{"key":"app","value":"grapefruit-squeezer"},{"key":"environment","value":"prod"}] | 4,50 $ |
GESAMT | 24 $ |
Nach Labelzuordnung als JSON-String gruppieren
Mit dieser Methode können Sie die Kosten schnell und einfach nach Labelkombination aufschlüsseln.
Standard-SQL
SELECT TO_JSON_STRING(labels) as labels, sum(cost) as cost FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX` GROUP BY labels;
Legacy-SQL
TO_JSON_STRING not supported.
Zeile | Labels | Kosten |
---|---|---|
1 | [] | 4 $ |
2 | [{"key":"app","value":"chocolate-masher"},{"key":"environment","value":"dev"}] | 2 $ |
3 | [{"key":"app","value":"grapefruit-squeezer"},{"key":"environment","value":"dev"}] | 3 $ |
4 | [{"key":"app","value":"chocolate-masher"},{"key":"environment","value":"prod"}] | 7 $ |
5 | [{"key":"app","value":"grapefruit-squeezer"},{"key":"environment","value":"prod"}] | 8 $ |
GESAMT | 24 $ |
Nach Labelwert für einen bestimmten Schlüssel gruppieren
Häufig werden die Kosten nach den Werten eines bestimmten Labelschlüssels aufgeschlüsselt. Kosten ohne diesen Schlüssel können Sie durch LEFT JOIN und Eingabe des Schlüsselfilters als JOIN-Bedingung (anstelle von WHERE) einbeziehen. Sie erhalten auf diese Weise eine vollständige Übersicht Ihrer Kosten.
Standard-SQL
SELECT labels.value as environment, SUM(cost) as cost FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX` LEFT JOIN UNNEST(labels) as labels ON labels.key = "environment" GROUP BY environment;
Legacy-SQL
SELECT labels.value as environment, SUM(cost) as cost FROM [project:dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX] WHERE labels.key = "environment" OR labels.key IS NULL GROUP BY environment;
Zeile | Umgebung | Kosten |
---|---|---|
1 | prod | 15 $ |
2 | dev | 5 $ |
3 | null | 4 $ |
GESAMT | 24 $ |
Nach Schlüssel/Wert-Paar gruppieren
Behalten Sie dies beim Interpretieren oder Exportieren der Ergebnisse im Hinterkopf. Eine einzelne Zeile zeigt hier eine gültige Summe ohne doppelte Zählung. Sie sollte jedoch nicht mit anderen Zeilen kombiniert werden, es sei denn, beide haben denselben Schlüssel oder die Schlüssel werden definitiv nicht in derselben Ressource verwendet.
Standard-SQL
SELECT labels.key as key, labels.value as value, SUM(cost) as cost FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX` LEFT JOIN UNNEST(labels) as labels GROUP BY key, value;
Legacy-SQL
SELECT labels.key as key, labels.value as value, SUM(cost) FROM [project:dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX] GROUP BY key, value;
Zeile | Schlüssel | Wert | Kosten |
---|---|---|---|
1 | null | null | 4 $ |
2 | App | chocolate-masher | 9 $ |
3 | App | grapefruit-squeezer | 11 $ |
4 | Umgebung | dev | 5 $ |
5 | Umgebung | prod | 15 $ |
GESAMT | 44 $ |
Beachten Sie, dass die Gesamtsumme größer als auf der Rechnung ist.
Abfragen mit Rabatten für zugesicherte Nutzung
Die folgenden Abfragen zeigen, wie die Gebühren und Gutschriften aufgerufen werden können, die mit Rabatten für zugesicherte Nutzung in exportierten Abrechnungsdaten verknüpft sind. Um zu verstehen, wie Ihre Zusicherungsgebühren und -Gutschriften Ihrem Cloud-Rechnungskonto und Ihren Projekten zugeordnet werden, siehe Zuweisung von Rabatten für zugesicherte Nutzung.
Zusicherungsgebühren ansehen
Verwenden Sie die folgende Beispielabfrage, um die Zusicherungsgebühren für Ihre Rabatte für zugesicherte Nutzung in Ihrem Abrechnungsdatenexport aufzurufen.
Standard-SQL
SELECT invoice.month AS invoice_month, SUM(cost) as commitment_fees FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX` WHERE LOWER(sku.description) LIKE "commitment%" GROUP BY 1
Gutschriften für Zusicherungen ansehen
Mit der folgenden Beispielabfrage können Sie das Guthaben für Rabatte für zugesicherte Nutzung im Abrechnungsdatenexport ansehen.
Standard-SQL
SELECT invoice.month AS invoice_month, SUM(credits.amount) as CUD_credits FROM `project.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX` LEFT JOIN UNNEST(credits) AS credits WHERE LOWER(credits.name) LIKE "committed use discount%" GROUP BY 1
Filter für die Ressourcenhierarchie zur Überprüfung der Herkunft verwenden
Sie können Ressourcenhierarchiefilter verwenden, um Kosten nach Hierarchieelementen wie Projekten, Ordnern und Organisationen zusammenzufassen. Diese Abfragebeispiele zeigen Methoden für die Summierung von Kosten, die nach Elementen der Ressourcenhierarchie gefiltert sind, und für die Anzeige der Projektherkunft.
Beispiel 1: Nach Ressourcenname filtern
In diesem Beispiel werden Abfragen demonstriert, die Kosten nach Projektherkunft gruppieren und nur Kosten herausfiltern, die unter einem bestimmten Hierarchieelement entstanden sind, das durch den relativen Ressourcennamen identifiziert wird.
String-Methode
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.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
UNNEST-Methode
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.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
Beispiel 2: Nach Anzeigenamen filtern
In diesem Beispiel werden Abfragen demonstriert, die Kosten nach Projektherkunft gruppieren und nur nach Kosten filtern, die unter einem bestimmten Hierarchieelement erzeugt wurden, das durch den vom Nutzer angegebenen Anzeigenamen identifiziert wird.
Stringabgleich-Methode
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.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
UNNEST-Methode
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.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
Abfragebeispiele mit Tags
Die folgenden Beispiele zeigen Möglichkeiten zum Abfragen von Daten mit Tags.
Kosten nach Rechnungsmonat mit Tags berechnen
Die folgende Abfrage zeigt, wie Sie die Rücksendekosten nach Rechnungsmonat für das Tag cost_center
verwenden können.
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;
Das Ergebnis der vorherigen Abfrage kann beispielsweise so aussehen:
Zeile | 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 | Personalisierung | 16,08 |
Kosten für nicht getaggte Ressourcen aufrufen
Diese Abfrage zeigt die Rechnungssumme für nicht getaggte Ressourcen, gruppiert nach Rechnungsmonat.
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;
Das Ergebnis der vorherigen Abfrage kann beispielsweise so aussehen:
Zeile | 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 |
Weitere Abfragebeispiele
Abfragekosten und Gutschriften nach Projekt für einen bestimmten Rechnungsmonat
Durch die Angabe eines bestimmten Rechnungsmonats, z. B. Juni 2020 (im Format JJJJMM), gibt diese Abfrage eine Ansicht der nach Projekt gruppierten Kosten und Gutschriften zurück und zeigt Projektlabels an.
Standard-SQL
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.dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX` WHERE invoice.month = "202006" GROUP BY 1, 2 ORDER BY 1;
Legacy-SQL
TO_JSON_STRING not supported.
Zeile | 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 |
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