Les tarifs de Knowledge Catalog sont basés sur le paiement à l'usage. Knowledge Catalog facture actuellement les SKU suivants :

• Traitement Knowledge Catalog (standard et premium)
• Stockage de métadonnées

Voici un aperçu général de la facturation de chaque fonctionnalité clé de Knowledge Catalog :

Les traitements standards et Premium de Knowledge Catalog sont mesurés par l'unité de calcul de données (DCU). Les unités de calcul de données sont une unité de facturation abstraite pour Knowledge Catalog. La mesure réelle dépend des fonctionnalités individuelles que vous utilisez.

Quota sans frais de Knowledge Catalog

Dans le cadre de la version sans frais de Google Cloud, vous bénéficiez de ressources sans frais avec Knowledge Catalog dans la limite des conditions fixées. Ce quota est disponible pendant et après l'essai sans frais. Si vous dépassez les limites d'utilisation et que l'essai sans frais est terminé, le service vous sera facturé selon les tarifs décrits dans les sections ci-dessus.

Remarque : Le niveau sans frais de Knowledge Catalog n'est disponible que pour le SKU de traitement standard de Knowledge Catalog. Il n'est pas disponible pour le SKU de traitement premium de Knowledge Catalog.

Les frais DCU pour chaque fonctionnalité sont calculés comme suit :

1. Analyses de la qualité automatique des données :

• La consommation en heures-DCU est proportionnelle au traitement nécessaire pour profiler les données et calculer les métriques de qualité des données. La facturation s'effectue à la seconde, avec un minimum d'une minute.
• Les frais dépendent du nombre de lignes et de colonnes, de la quantité de données analysées, de la configuration des règles de qualité des données, des paramètres de partitionnement et de clustering de la table, et de la fréquence d'analyse.
• Les frais liés aux DCU ne s'appliquent pas aux analyses de détection d'anomalies de qualité des données. Les tarifs standards de BigQuery pour le calcul, le stockage, l'entraînement, le traitement et le déploiement des modèles BQML s'appliquent.
• L'utilisation d'une identité d'exécution personnalisée modifie la façon dont vous êtes facturé pour l'analyse. Lorsque vous spécifiez une identité d'exécution personnalisée, les coûts de calcul et de stockage associés à l'analyse sont facturés directement à votre projet BigQuery, sans passer par les SKU Knowledge Catalog Premium standards.

2. Voici plusieurs options pour réduire le coût des analyses automatiques de la qualité des données :

• Échantillonnage
• Analyses incrémentielles
• Pour séparer les frais d'évaluation de la qualité des données des autres frais associés au SKU de traitement premium Knowledge Catalog, utilisez l'étiquette goog-dataplex-workload-type avec la valeur DATA_QUALITY dans le rapport Cloud Billing.

3. Pour filtrer les frais agrégés, utilisez les libellés suivants disponibles dans l'exportation de la facturation dans BigQuery :

• goog-dataplex-datascan-data-source-dataplex-entity
• goog-dataplex-datascan-data-source-dataplex-lake
• goog-dataplex-datascan-data-source-dataplex-zone
• goog-dataplex-datascan-data-source-project
• goog-dataplex-datascan-data-source-region
• goog-dataplex-datascan-id
• goog-dataplex-datascan-job-id

4. Analyses deprofilage des données :

• La consommation en heures-DCU est proportionnelle au traitement nécessaire pour profiler les données et calculer les métriques de qualité des données. La facturation s'effectue à la seconde, avec un minimum d'une minute.
• Les frais dépendent du nombre de lignes et de colonnes, de la quantité de données analysées, des paramètres de partitionnement et de clustering de la table, et de la fréquence de l'analyse.
• L'utilisation d'une identité d'exécution personnalisée modifie la façon dont vous êtes facturé pour l'analyse. Lorsque vous spécifiez une identité d'exécution personnalisée, les coûts de calcul et de stockage associés à l'analyse sont facturés directement à votre projet BigQuery, sans passer par les SKU Knowledge Catalog Premium standards.

5. Plusieurs options permettent de réduire le coût des analyses de profilage des données :

• Échantillonnage
• Analyses incrémentales
• Filtrage de colonne
• Filtrage des lignes
• Pour séparer les frais de profilage des données des autres frais associés au SKU de traitement premium Knowledge Catalog, utilisez l'étiquette goog-dataplex-workload-type avec la valeur DATA_PROFILE dans le rapport Cloud Billing.

6. Pour filtrer les frais agrégés, utilisez les libellés suivants disponibles dans l'exportation de la facturation dans BigQuery :

• goog-dataplex-datascan-data-source-dataplex-entity
• goog-dataplex-datascan-data-source-dataplex-lake
• goog-dataplex-datascan-data-source-dataplex-zone
• goog-dataplex-datascan-data-source-project
• goog-dataplex-datascan-data-source-region
• goog-dataplex-datascan-id
• goog-dataplex-datascan-job-id

7. Traçabilité des données :

• La consommation d'heures de DCU est proportionnelle au traitement nécessaire pour analyser automatiquement la traçabilité.
• Pour séparer les frais de traçabilité des données des autres frais associés au SKU de traitement premium Knowledge Catalog, utilisez l'étiquette goog-dataplex-workload-type avec la valeur LINEAGE dans le rapport Cloud Billing.
• Si vous appelez l'API Data Lineage Origin sourceType avec une valeur autre que CUSTOM, cela entraîne des coûts supplémentaires.

Exemple de tarification de la traçabilité des données

L'utilisateur A active la traçabilité des données pour suivre la traçabilité de BigQuery dans son projet. Le projet se trouve dans la région us-central1. Pendant un mois, la traçabilité des données consomme 100 unités de calcul de données (DCU) de traitement Knowledge Catalog Premium et génère 1 Gio de métadonnées de traçabilité des données. Chacun coûte :

Les appels d'API sont sans frais lorsque les utilisateurs interagissent avec le catalogue de connaissances, y compris pour les actions suivantes :

• Créer et gérer des ressources Knowledge Catalog
• Créer et gérer des ressources de traçabilité
• Recherche dans le catalogue

Cette section fournit des exemples de calcul du coût de Knowledge Catalog.

Petits aspects

• L'utilisateur A crée et applique de petits aspects (1 024 octets chacun). Pour 10 $par mois, il peut stocker 5 Gio de métadonnées, soit environ 5 millions d'aspects. En supposant qu'il y a un aspect par table, cela représente un total de 5 millions de tables avec des aspects.
• L'utilisateur B crée 5 millions d'aspects de 1 Ko chacun le 10 du mois et les supprime le 20. Le coût est de 3,33 $, calculé comme suit : 5 Gio de données divisés par un tiers du mois :

Aspects importants

• L'utilisateur C crée et applique de grands aspects (10 Ko chacun). Pour 10 $par mois, il peut stocker 5 Gio de métadonnées, soit environ 500 000 aspects. En supposant qu'il y ait un aspect par table, cela représente un total de 500 000 tables avec des aspects.
• L'utilisateur D crée 10 000 types d'aspects (par exemple, ETL, gouvernance des données, qualité des données) et applique de grands aspects (10 Ko chacun) à l'aide de chacun des 10 types d'aspects. Pour 10 $par mois, il peut stocker 5 Gio de métadonnées, soit environ 500 000 aspects. En supposant qu'il y a 10 aspects par table, cela représente un total de 50 000 tables avec des aspects.

Cette section décrit la tarification de Data Catalog, qui est en phase d'abandon (migration vers Knowledge Catalog en cours). Pour en savoir plus sur les différences entre Knowledge Catalog et Data Catalog, consultez Knowledge Catalog et Data Catalog.

Des frais Data Catalog s'appliquent au stockage de métadonnées pour Data Catalog et aux appels d'API effectués vers l'API Data Catalog.

Les frais de stockage de métadonnées et d'appels d'API sont comptabilisés quotidiennement. Vous pouvez consulter les données concernant l'utilisation non facturée dans la console Google Cloud.

Remarque : Les modèles de tarification s'appliquent aux comptes, et non aux projets, sauf indication contraire.

Les appels d'API Data Catalog sont facturés comme décrit dans le tableau suivant :

Remarque : Les requêtes de recherche effectuées sur la page Data Catalog de la console Google Cloud sont proposées sans frais.