2018년 10월 1일 이전의 머신 유형 SKU에는 vCPU와 메모리가 단일 단위로 포함되었습니다. 2018년 10월 1일부터는 대부분의 머신 유형이 개별 vCPU 및 메모리 SKU로 청구됩니다. n1-standard, n1-highmem, n1-highcpu 머신 유형은 각 머신 유형별로 청구되는 것이 아니라 두 개별 SKU로 vCPU 및 메모리 사용량에 따라 개별적으로 청구됩니다.
이와 같이 변경됨으로써 추가 비용 절감 및 간소화가 가능합니다.
사전 정의된 머신 유형도 계속 정상적으로 작동하지만 청구서에서는 개별 vCPU 및 메모리로 요금이 청구됩니다. 따라서 지속 사용 할인 혜택이 더 이상 동일한 머신 유형의 인스턴스로 제한되지 않습니다. 그 대신, 사용하는 머신 유형에 관계없이 개별 vCPU 및 메모리 사용량(GB)에 따라 인스턴스에 대한 지속 사용 할인을 적용받습니다. 이처럼 유연성이 강화됨으로써 현재 청구 모델에 비해 지속 사용 할인 혜택이 커졌습니다.
사전 정의된 머신 유형에 적용되는 지속 사용 할인은 커스텀 머신 유형 및 단독 테넌트 노드와 동일한 방식으로 작동합니다. 리소스 기반 가격 책정에 대한 지속 사용 할인의 예시는 지속 사용 할인을 참조하세요.
결제 내보내기
이 변경사항으로 인해 인보이스와 결제 BigQuery Export에서 사용 중인 머신 유형을 더 이상 볼 수 없습니다.
그러나 결제 BigQuery Export에서 "key":"compute.googleapis.com/machine_spec" 시스템 라벨 키를 사용하여 사용 중인 VM의 머신 유형을 확인할 수 있습니다.
예를 들어 다음 예시를 사용하여 2018년 9월 18일 이후의 비용을 머신 유형별로 확인할 수 있습니다.
SELECT
sku.description as sku_description,
system_labels.value as machine_spec,
SUM(cost) as cost
FROM `project.dataset.table`
LEFT JOIN UNNEST(system_labels) as system_labels
ON system_labels.key = "compute.googleapis.com/machine_spec"
WHERE CAST(DATETIME(usage_start_time, "America/Los_Angeles") AS DATE) >= "2018-09-18"
GROUP BY sku_description, machine_spec;
project_id.dataset_name.table_name은 사용자가 내보내는 테이블로 바꾸세요.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["이해하기 어려움","hardToUnderstand","thumb-down"],["잘못된 정보 또는 샘플 코드","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["필요한 정보/샘플이 없음","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],[],[],[],null,["# Resource-based pricing\n======================\n\nBefore October 1st, 2018, machine type [SKUs](/skus) included vCPUs and memory\nas a single unit. Starting October 1st 2018, most machine types are billed as\nindividual vCPU and memory SKUs. The `n1-standard`, `n1-highmem`, and\n`n1-highcpu` machine types are billed by their individual vCPU and memory\nusage in two separate SKUs rather than billing by each machine type.\n\nThis change provides additional savings and simplicity.\n[Predefined machine types](/compute/docs/machine-resource) continue to function\nas normal, but your bill reports them as individual vCPUs and memory. This\nmeans that the savings for\n[sustained use discounts](/compute/docs/sustained-use-discounts) are no longer\nlimited to instances of the same machine type. Instead, you receive sustained\nuse discounts for instances based on your use of the individual vCPUs and GB\nof memory regardless of the machine type that you use. This additional\nflexibility provides larger sustained use discount savings than the\ncurrent billing model.\n\nSee the pricing for vCPUs and memory on the\n[Compute Engine pricing](/compute/vm-instance-pricing) page.\n\nSKUs for predefined vCPU and memory\n-----------------------------------\n\nBecause predefined machine types were not previously billed as individual\nvCPU and memory resources, several SKUs are added to describe those items. \n\nPricing\n-------\n\nTo see the pricing for the vCPUs and memory in different machine type\ncategories, see the [Compute Engine pricing](/compute/vm-instance-pricing)\npage.\n\nSustained use discounts\n-----------------------\n\nSustained use discounts for predefined machine types function the same\nway that they do for custom machine types and sole-tenant nodes. See\n[Sustained use discounts](/compute/docs/sustained-use-discounts) for\nexamples of sustained use discounts for resource based pricing.\n\nBilling export\n--------------\n\nWith this change, you are no longer be to see the machine types that you\nare using in your invoice and\n[Billing BigQuery export](/billing/docs/how-to/export-data-bigquery).\nHowever,\nyou can still use the `\"key\":\"compute.googleapis.com/machine_spec\"` system\nlabel key in billing BigQuery export to obtain the machine types\nfor the VMs\nthat you are using.\n\nFor example, you can find costs since 18 September 2018 sorted by machine type\nusing the following example: \n\n SELECT\n sku.description as sku_description,\n system_labels.value as machine_spec,\n SUM(cost) as cost\n FROM `project.dataset.table`\n LEFT JOIN UNNEST(system_labels) as system_labels\n ON system_labels.key = \"compute.googleapis.com/machine_spec\"\n WHERE CAST(DATETIME(usage_start_time, \"America/Los_Angeles\") AS DATE) \u003e= \"2018-09-18\"\n GROUP BY sku_description, machine_spec;\n\nReplace `project_id.dataset_name.table_name` with your own exported table.\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Read the [Compute Engine documentation](/compute/docs).\n- Get started with [Compute Engine](/compute/docs/quickstarts).\n- Try the [Pricing calculator](/products/calculator).\n- Learn about [Compute Engine solutions and use cases](/architecture?text=Compute Engine).\n- Read [VM instance pricing](/compute/vm-instance-pricing) to see vCPU and memory pricing.\n- Read [Sustained use discounts](/compute/docs/sustained-use-discounts) to see the current process for sustained use discounts.\n\n#### Request a custom quote\n\nWith Google Cloud's pay-as-you-go pricing, you only pay for the services you use. Connect with our sales team to get a custom quote for your organization.\n[Contact sales](/contact?direct=true)"]]
