Data Catalog-Preise

Data Catalog-Gebühren fallen an für:

  1. Metadatenspeicher: Geschäftsmetadaten sowie alle von Data Catalog erfassten lokalen Metadaten. Der Metadatenspeicher wird in binären Gigabyte (GiB) gemessen, wobei 1 GiB 1.073.741.824 Byte beträgt. Diese Maßeinheit wird auch als ein gibibyte bezeichnet.
  2. Data Catalog API-Aufrufe: Data Catalog API-Aufrufe zum Lesen, Schreiben und Suchen.

Die Gebühren für den Metadatenspeicher und API-Aufrufe fallen täglich an. Sie können die noch nicht abgerechnete Nutzung in der Google Cloud Console einsehen.

Metadatenspeicher

Der Metadatenspeicher von Data Catalog umfasst:

  • Geschäftsmetadaten:
    • Tag-Vorlagen und Tags von Data Catalog
    • Von Data Catalog erfasste lokale Metadaten.

Der Metadatenspeicher von Data Catalog umfasst nicht:

  • Technische Metadaten, die von anderen Diensten gespeichert wurden, z. B. Dataset-Tabellennamen und Dataset-Spaltennamen, die von einem anderen Google Cloud-Dienst gespeichert wurden.

Die Metadatenspeicher-Gebühren für Tags werden dem Projekt in Rechnung gestellt, in dem die Tag-Vorlage erstellt wurde.

Data Catalog misst die durchschnittliche Menge der gespeicherten Metadaten während eines kurzen Zeitintervalls. Für die Abrechnung werden diese Messungen zu einem Monatsdurchschnitt zusammengefasst, der mit der monatlichen Rate multipliziert wird. Für das erste MiB an gespeicherten Metadaten fallen keine Kosten an, wie in der nachstehenden Metadatenspeicher-Preistabelle dargestellt.

Preis für den Metadatenspeicher

Durchschnittlicher monatlicher Speicherplatz Preis pro Monat
Bis zu 1 MiB Kostenlos
Mehr als 1 MiB 100 $ pro GiB und Monat

Wenn Sie in einer anderen Währung als US-Dollar bezahlen, gelten die unter Cloud Platform SKUs für Ihre Währung angegebenen Preise.

API-Aufrufe

Data Catalog API-Aufrufe umfassen Data Catalog API-Aufrufe zum Lesen, Schreiben und Suchen, einschließlich API-Aufrufe, die von der Data Catalog-UI stammen.

Die Kosten werden je nach API-Aufrufen unterschiedlichen Projekten in Rechnung gestellt:

  • Lesemethoden (Get, Lookup, List und Search) werden dem Projekt des Kontos in Rechnung gestellt, das die API-Aufrufe autorisiert hat.
  • Schreibmethoden (erstellen, aktualisieren, löschen und umbenennen) für alle gespeicherten Entitäten, mit Ausnahme der Tags, werden dem Projekt der mutierten Entität in Rechnung gestellt.
  • Schreibmethoden für Tags werden dem Projekt der Tag-Vorlage in Rechnung gestellt, die zum Erstellen des Tags verwendet wurde.

Der Data Catalog misst die Anzahl der API-Aufrufe und multipliziert die Anzahl mit der Rate. Für die erste Million API-Aufrufe pro Monat fallen keine Kosten an, wie in der nachstehenden Preistabelle für Data Catalog API-Aufrufe dargestellt.

Preis für Data Catalog API-Aufrufe

API-Aufrufe Preis
1 Million pro Monat Kostenlos
Über 1 Million pro Monat 10 $ pro 100.000 API-Aufrufe

Wenn Sie in einer anderen Währung als US-Dollar bezahlen, gelten die unter Cloud Platform SKUs für Ihre Währung angegebenen Preise.

Preisbeispiele

  • Nutzer A erstellt und wendet kleine Tags an (jeweils 1.000 Byte). Für 100 $/Monat kann der Nutzer 1 GiB Metadaten speichern, was ungefähr 1 Mio. Tags entspricht. Wenn der Nutzer ein Tag auf jede Tabelle anwendet, kann er Tags auf 1 Mio. Tabellen anwenden.

  • Nutzer B erstellt am 10. des Monats 1 Mio. Tags mit jeweils 1.000 Byte und löscht die Tags am 20. Die Kosten betragen 100 $ (1.000 × 1 Mio. = 1 GiB) ÷ ein Drittel des Monats = 33,00 $.

  • Nutzer C erstellt und wendet große Tags an (jeweils 10.000 Byte). Für 100 $/Monat kann der Nutzer 1 GiB Metadaten speichern, was ungefähr 100.000 Tags entspricht. Wenn der Nutzer ein Tag auf jede Tabelle anwendet, kann er Tags auf 100.000 Tabellen anwenden.

  • Nutzer D erstellt 10 Vorlagen, die aus ETL, Data Governance, Data Quality und anderen Vorlagen bestehen, und wendet große Tags (jeweils 10.000 Byte) mit jeder der 10 Vorlagen an. Für 100 $/Monat kann der Nutzer 1 GiB Metadaten speichern, was ungefähr 100.000 Tags entspricht. Wenn der Nutzer 10 Tags auf jede Tabelle anwendet, kann er Tags auf 10.000 Tabellen anwenden.

Nächste Schritte