Dataplex Universal Catalog は Knowledge Catalog に進化しました。料金 SKU の名前は Dataplex のままです。Dataplex の料金は、以下の従量課金制に基づいて計算されます。Dataplex では現在、以下の SKU に基づいて課金されます。

• Dataplex Universal Catalog 処理（スタンダードとプレミアム）
• メタデータ ストレージ

主な Dataplex Universal Catalog 機能の課金方法の概要は、それぞれ以下のとおりです。

Dataplex Universal Catalog のスタンダード処理とプレミアム処理は、データ コンピューティング ユニット（DCU）によって計測されます。DCU 時間は、Dataplex Universal Catalog の抽象的な課金単位であり、実際の計測は使用した個々の機能によって異なります。

Knowledge Catalog の Dataplex Universal Catalog の無料枠

Google Cloud の無料枠の一部として、Knowledge Catalog では特定の上限まで無料でリソースを使用できます。この無料枠の使用量上限は、無料トライアル期間中だけでなく、期間終了後も適用されます。使用量上限を超えた場合や無料トライアル期間を過ぎた場合は、上のセクションで説明した料金体系に沿って課金されます。

注: Knowledge Catalog の無料枠は、Dataplex Universal Catalog のスタンダード処理 SKU でのみ利用できます。Dataplex Universal Catalog のプレミアム処理 SKU では利用できません。

各機能の DCU 料金は、以下のように計算されます。

1. 自動データ品質スキャン:

• DCU 時間の使用量は、データのプロファイリングとデータ品質指標の計算に必要な処理に比例します。これは 1 秒ごとに課金されます（最小課金時間は 1 分）。
• 料金は、行数、列数、スキャンしたデータの量、データ品質ルールの構成、テーブルのパーティショニングとクラスタリングの設定、スキャンの頻度によって異なります。
• データ品質の異常検出スキャンには、DCU の料金は適用されません。代わりに、コンピューティング、ストレージ、BQML モデルのトレーニング、処理、デプロイには標準の BigQuery 料金が適用されます。
• カスタム実行 ID を使用すると、スキャンの料金請求方法が変わります。カスタム実行 ID を指定すると、スキャンに関連するコンピューティングとストレージの費用は、標準の Dataplex Premium SKU をバイパスして、BigQuery プロジェクトに直接請求されます。

2. 自動データ品質スキャンのコストを削減する方法は複数あります。

• サンプリング
• 増分スキャン
• Dataplex プレミアム処理 SKU で、データ品質の課金を他の課金と分離するには、Cloud Billing レポートで、ラベル goog-dataplex-workload-type を値 DATA_QUALITY で使用します。

3. 集計された課金をフィルタリングするには、BigQuery の課金エクスポートで利用可能な次のラベルを使用します。

• 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. データ プロファイリング スキャン:

• DCU 時間の使用量は、データのプロファイリングとデータ品質指標の計算に必要な処理に比例します。これは 1 秒ごとに課金されます（最小課金時間は 1 分）。
• 料金は、行数、列数、スキャンしたデータの量、テーブルのパーティショニングとクラスタリングの設定、スキャンの頻度によって異なります。
• カスタム実行 ID を使用すると、スキャンの料金請求方法が変わります。カスタム実行 ID を指定すると、スキャンに関連するコンピューティングとストレージの費用は、標準の Dataplex Premium SKU をバイパスして、BigQuery プロジェクトに直接請求されます。

5. データ プロファイリング スキャンの費用を削減する方法はいくつかあります。

• サンプリング
• 増分スキャン
• 列のフィルタリング
• 行のフィルタリング
• Dataplex プレミアム処理 SKU で、データ プロファイリングの課金を他の課金と分離するには、Cloud Billing レポートで、ラベル goog-dataplex-workload-type を値 DATA_PROFILE で使用します。

6. 集計された課金をフィルタリングするには、BigQuery の課金エクスポートで利用可能な次のラベルを使用します。

• 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

サポート対象の Google Cloud システムからの自動リネージ レポートで消費されるコンピューティング能力に対して料金が発生します。ジョブを実行したプロジェクトに請求が表示されます。

Dataplex プレミアム処理 SKU で、データリネージの課金を他の課金と分離するには、Cloud Billing レポートで、ラベル goog-dataplex-workload-type を値 LINEAGE で使用します。

• 課金プロジェクトを特定する方法について詳しくは、https://cloud.google.com/dataplex/docs/troubleshooting-lineage#project_types をご覧ください。
• Google Cloud コンソールで Cloud Billing レポートにアクセスする方法とレポートを構成する方法について詳しくは、レポートで請求データと費用の傾向を分析する | Cloud Billing | Google Cloud ドキュメントをご覧ください。

以下の操作には料金が発生します。

• リネージの自動解析: 処理の複雑さに応じて、データ コンピューティング ユニット（DCU）時間を消費します。DCU は、解析を実行するために割り当てられた抽象的なコンピューティング容量を測定します。使用量は、ジョブ数、ジョブ実行数、作成されたリネージリンクの数に基づいて計算されます。

Data Lineage API の Origin sourceType が CUSTOM 以外の値に設定されている場合、これらの費用が発生します。BIGQUERY、DATAPROC、COMPOSER などの値は、Google Cloud がサービスのログとメタデータからリネージを自動的に抽出していることを示します。この抽出プロセスにはコンピューティング リソース（DCU）が必要なため、課金対象となります。一方、CUSTOM は、ユーザーが自分で解析を実行し、結果のみを保存していることを示します。これは無料です。

以下の活動は無料です。

• カスタム リネージ レポート: サードパーティ システムまたはカスタム統合（sourceType が CUSTOM の場合）からのリネージのレポートは無料です。これには、次の方法が含まれます。
• ProcessOpenLineageRunEvent を呼び出すと、OpenLineage 互換のイベントをインポートできます。
• カスタム クライアントを使用して LineageEvent を作成し、ネイティブ リネージ イベントを手動でレポートする。
• レポート作成プロセスと実行: プロセス メタデータ自体のレポート作成は無料です。料金は LineageEvents の自動解析にのみ適用されます。
• リネージの利用: リネージの取得（Get メソッドまたは List メソッドを使用）とリネージの削除（Delete メソッドを使用）は無料です。

この例では、プロジェクト内の BigQuery のリネージを追跡するために、データリネージを有効にします。プロジェクトは us-central1 ロケーションにあり、1 DCU 時間あたりの費用は $0.089 です。

1 つの EntityReference からの、または 1 つの EntityReference へのリネージのレポート作成には、約 0.0056 DCU 時間かかります。EntityReference は、BigQuery テーブルや Cloud Storage バケットなど、Google Cloud 内のデータリソースを一意に識別します。

• 1 日 1 回のジョブ: 30 日間、1 日に 1 回、次の BigQuery ジョブを実行します。

CREATE TABLE tableB1 AS SELECT * FROM tableA JOIN tableC USING (column);

結果: このオペレーションでは、2 つのソーステーブルを 1 つのターゲット テーブルに接続するリネージリンクが生成されます（3 つの異なるエンティティ）。

• 隔日ジョブ: 隔日（1 か月に 15 回）で次のジョブを実行します。

CREATE TABLE tableB2 AS SELECT * FROM tableA, tableC, tableD;

結果: このオペレーションでは、3 つのソーステーブルを 1 つのターゲット テーブルに接続するリネージリンクが生成されます（4 つの異なるエンティティ）。

費用の計算

今月は、1 GiB のデータリネージ メタデータが生成されたとします。費用は次のように計算されます。

• 1 日 1 回のジョブ: 30 日 * 3 エンティティ * ~0.0056 DCU 時間 * $0.089 ~= $0.045
• 隔日ジョブ: 15 日 * 4 エンティティ * 0.0056 DCU 時間 * $0.089 = $0.030
• ストレージ:（1 GiB - 1 MiB の無料枠）× $2.00 = $1.998

合計: 約$0.045 + $0.030 + $1.998 = 約$2.07

ユーザーが Knowledge Catalog を操作する際、API 呼び出しは無料です。無料の API 呼び出しには、以下が含まれます。

• Dataplex Universal Catalog リソースの作成と管理
• リネージ リソースの作成と管理
• カタログ検索

このセクションでは、Dataplex Universal Catalog の費用を計算する方法の例を示します。

小さな側面

• ユーザー A が、小さなアスペクト（それぞれ 1,024 バイト）を作成して適用。月額 $10 で 5 GiB のメタデータを保存できます。これは約 500 万個のアスペクトに相当します。テーブルごとに 1 つのアスペクトを使用すると、アスペクト付きテーブルの総数は 500 万になります。
• ユーザー B が、毎月 10 日に 1, 000 バイトのアスペクトを 500 万個作成し、20 日にアスペクトを削除。費用は $3.33（5 GiB のデータを 3 分の 1 か月で割った値）です。

大きな側面

• ユーザー C が、大きなアスペクト（それぞれ 10 KB）を作成して適用。月額 $10 で 5 GiB のメタデータを保存できます。これは約 50 万個のアスペクトに相当します。テーブルごとに 1 つのアスペクトを使用すると、アスペクト付きテーブルの総数は 50 万になります。
• ユーザー D は、10,000 個のアスペクト タイプ（ETL、データ ガバナンス、データ品質など）を作成し、10 個のアスペクト タイプのそれぞれを使用して大きなアスペクト（それぞれ 10 KB）を適用します。月額 $10 で 5 GiB のメタデータを保存できます。これは約 50 万個のアスペクトに相当します。テーブルごとに 10 個のアスペクトがある場合、アスペクト付きテーブルの総数は 5 万になります。

このセクションでは、非推奨フェーズにある Data Catalog の料金について説明します（サービスの中断を避けるため、Dataplex Universal Catalog への移行が必要です）。

Data Catalog の料金は、Data Catalog のメタデータ ストレージと、Data Catalog API に対する API 呼び出しに適用されます。

メタデータ ストレージと API 呼び出しの料金は日単位で発生します。未請求の使用量は Google Cloud コンソールで確認できます。

注: 特に指定のない限り、料金モデルはプロジェクトではなくアカウントに適用されます。

Data Catalog API 呼び出しの料金は、次の表のとおりです。

注: Google Cloud コンソールの Data Catalog ページで実行される検索クエリは、無料で提供されます。