단일 프로젝트의 데이터 프로파일링 비용 추정

이 페이지에서는 프로젝트의 BigQuery 데이터 프로파일링 비용을 추정하는 방법에 대해 설명합니다. 조직 또는 폴더에 대한 추정치를 만들려면 조직 또는 폴더에 대한 데이터 프로파일링 비용 추정을 참조하세요.

BigQuery 데이터 프로파일링에 대한 자세한 내용은 BigQuery 데이터의 데이터 프로필을 참조하세요.

개요

데이터 프로필을 생성하기 전에 추정을 실행하여 BigQuery 데이터 양과 해당 데이터를 프로파일링하는 데 드는 비용을 파악할 수 있습니다. 추정을 실행하려면 추정치를 만듭니다.

추정치를 만들 때 프로파일링할 데이터가 포함된 리소스(조직, 폴더 또는 프로젝트)를 지정합니다. 필터를 설정하여 데이터 선택을 미세 조정할 수 있습니다. 민감한 정보 보호에서 테이블을 프로파일링하기 전에 충족해야 하는 조건을 설정할 수도 있습니다. 민감한 정보 보호는 개발자가 추정을 만들 때의 데이터 모양, 크기, 유형에 대한 추정치를 기반으로 합니다.

각 추정치에는 리소스에서 발견된 일치하는 테이블 수, 해당 모든 테이블의 총 크기, 리소스를 한 번만 프로파일링하는 데 드는 추정 비용과 같은 세부정보가 포함됩니다.

가격 계산 방법에 대한 자세한 내용은 데이터 프로파일링 가격 책정을 참조하세요.

추정 가격 책정

추정치를 만드는 것은 무료입니다.

보관

각 추정치는 28일 후에 자동으로 삭제됩니다.

시작하기 전에

데이터 프로파일링 추정 비용을 만들고 관리하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 프로젝트에 대한 DLP 관리자(roles/dlp.admin) IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요. 역할 부여에 대한 자세한 내용은 액세스 관리를 참조하세요.

커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 통해 필요한 권한을 얻을 수도 있습니다.

  1. Cloud Data Loss Prevention API가 프로젝트에 사용 설정되어 있는지 확인하세요.

    1. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

      Go to project selector

    2. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

    3. Enable the required API.

      Enable the API

  2. 데이터 프로파일링 추정 비용을 만들고 관리하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 프로젝트에 대한 DLP 관리자(roles/dlp.admin) IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요. 역할 부여에 대한 자세한 내용은 액세스 관리를 참조하세요.

    커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 통해 필요한 권한을 얻을 수도 있습니다.

추정치 만들기

  1. 데이터 프로필 추정치 만들기 페이지로 이동합니다.

    데이터 프로필 추정치 만들기로 이동

  2. 프로젝트를 선택합니다.

다음 섹션에서는 데이터 프로필 추정치 만들기 페이지의 단계에 대한 자세한 내용을 제공합니다. 각 섹션의 끝에서 계속을 클릭합니다.

스캔할 리소스 선택

전체 프로젝트 스캔이 선택되었는지 확인합니다.

입력 필터 및 조건

추정치에 프로젝트의 모든 BigQuery 테이블을 포함하려면 이 섹션을 건너뛰어도 됩니다.

이 섹션에서는 추정치에 포함하거나 제외할 데이터의 특정 하위 집합을 지정하는 필터를 만듭니다. 추정치에 포함하는 하위 집합의 경우 하위 집합의 테이블이 추정치에 포함되기 위해 충족해야 하는 조건도 지정합니다.

필터 및 조건을 설정하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 필터 및 조건 추가를 클릭합니다.

  2. 필터 섹션에서 추정치 범위에 속하는 테이블을 지정하는 하나 이상의 필터를 정의합니다.

    다음 중 하나 이상을 지정합니다.

    • 하나 이상의 프로젝트를 지정하는 프로젝트 ID 또는 정규 표현식
    • 하나 이상의 데이터 세트를 지정하는 데이터 세트 ID 또는 정규 표현식
    • 하나 이상의 테이블을 지정하는 테이블 ID 또는 정규 표현식

    정규 표현식은 RE2 구문을 따라야 합니다.

    예를 들어 데이터 세트의 모든 테이블을 필터에 포함하려면 데이터 세트의 ID를 지정하고 다른 두 필드는 비워 둡니다.

    필터를 더 추가해야 하면 필터 추가를 클릭하여 이 단계를 반복합니다.

  3. 필터로 정의된 데이터의 하위 집합을 추정치에서 제외해야 하는 경우 추정치에 일치하는 테이블 포함을 사용 중지합니다. 이 옵션을 사용 중지하면 이 섹션의 나머지 부분에 설명된 조건이 숨겨집니다.

  4. 선택사항: 조건 섹션에서 추정치에 포함되기 위해 일치하는 테이블이 충족해야 하는 조건을 지정합니다. 이 단계를 건너뛰면 민감한 정보 보호에 크기 및 기간과 관계없이 필터와 일치하는 지원되는 테이블이 모두 포함됩니다.

    다음 옵션을 구성합니다.

    • 최소 조건: 추정치에서 작은 테이블이나 새 테이블을 제외하려면 최소 행 수 또는 테이블 기간을 설정합니다.

    • 시간 조건: 이전 테이블을 제외하려면 시간 조건을 사용 설정합니다. 그런 다음 날짜와 시간을 선택합니다. 해당 날짜 이전에 생성된 테이블은 추정치에서 제외됩니다.

      예를 들어 시간 조건을 5/4/22, 11:59 PM으로 설정하면 민감한 정보 보호는 2022년 5월 4일 오후 11시 59분까지 생성된 모든 테이블을 추정치에서 제외합니다.

    • 프로파일링할 테이블: 추정치에 포함할 테이블 유형을 지정하려면 지정된 유형의 테이블만 포함을 선택합니다. 그런 다음 포함할 테이블 유형을 선택합니다.

      이 조건을 사용 설정하지 않거나 테이블 유형을 선택하지 않으면 민감한 정보 보호에서 지원되는 모든 테이블을 추정치에 포함합니다.

    다음과 같은 구성이 있다고 가정해 시다.

    • 최소 조건

      • 최소 행 수: 10개
      • 최소 기간: 24시간

    • 시간 조건

      • 타임스탬프: 5/4/22, 11:59 PM

    • 프로파일링할 테이블

      지정된 유형의 테이블만 포함 옵션이 선택됩니다. 테이블 유형 목록에서 BigLake 테이블 프로파일링만 선택됩니다.

    이 경우 민감한 정보 보호는 2022년 5월 4일 오후 11시 59분까지 생성된 테이블을 제외합니다. 민감한 정보 보호는 이 날짜와 시간 이후에 생성된 테이블 중에서 행이 10개이거나 최소 24시간이 지난 BigLake 테이블만 프로파일링합니다.

  5. 완료를 클릭합니다.

  6. 필터 및 조건을 더 추가하려면 필터 및 조건 추가를 클릭하고 이전 단계를 반복합니다.

    필터 및 조건 목록의 마지막 항목은 항상 기본 필터 및 조건 라벨이 지정된 항목입니다. 이 기본 설정은 생성한 필터 및 조건과 일치하지 않는 프로젝트의 테이블에 적용됩니다.

    기본 필터 및 조건

  7. 기본 필터 및 조건을 조정하려면 필터 및 조건 수정을 클릭하고 필요에 따라 설정을 조정합니다.

추정치를 저장할 위치 설정

  1. 리소스 위치 목록에서 이 추정치를 저장할 리전을 선택합니다.

    추정치를 저장하도록 선택한 경우 스캔되는 데이터에 영향을 주지 않습니다. 또한 데이터 프로필이 나중에 저장되는 위치에는 영향을 주지 않습니다. 데이터는 데이터가 저장된 리전과 동일한 리전에서 스캔됩니다(BigQuery에 설정됨). 자세한 내용은 데이터 상주 고려사항을 참조하세요.

  2. 설정을 검토하고 만들기를 클릭합니다.

민감한 정보 보호에서 추정치를 만들어 추정치 목록에 추가합니다. 그런 다음 추정을 실행합니다.

리소스의 데이터 양에 따라 추정을 완료하는 데 최대 24시간이 걸릴 수 있습니다. 그동안 민감한 정보 보호 페이지를 닫고 나중에 다시 확인할 수 있습니다. 추정치가 준비되면 Google Cloud console에 알림이 표시됩니다.

추정 비용 보기

  1. 추정 목록으로 이동합니다.

    추정치로 이동

  2. 확인하려는 추정치를 클릭합니다. 추정치에는 다음이 포함됩니다.

    • 리소스의 테이블 수에서 필터 및 조건을 통해 제외한 테이블을 뺀 값입니다.
    • 테이블에 해당하는 총 데이터 양입니다.
    • 매월 이 데이터 양을 프로파일링하는 데 필요한 구독 단위 수입니다.
    • 초기 검색 비용으로 발견된 테이블을 프로파일링하는 데 드는 대략적인 비용입니다. 이 추정치는 현재 데이터의 스냅샷만 기반으로 하며 특정 기간 동안 데이터가 얼마나 증가하는지는 고려하지 않습니다.
    • 6개월, 12개월 또는 24개월 미만의 테이블만 프로파일링하기 위한 추가 비용 추정치입니다. 이러한 추가 추정치는 데이터 범위를 더 제한하는 경우 데이터 프로파일링 비용을 관리하는 데 얼마나 도움이 되는지 보여주기 위한 것입니다.
    • 월별 BigQuery 사용량이 이번 달 사용량과 동일하다고 가정할 때 데이터 프로파일링에 소요되는 월별 추정 비용입니다.
    • 시간 경과에 따른 BigQuery의 증가를 보여주는 그래프
    • 설정한 구성 세부정보

그래프 추정

각 추정치에는 BigQuery 데이터의 이전 증가를 보여주는 그래프가 포함됩니다. 이 정보를 사용하여 월별 데이터 프로파일링 비용을 추정할 수 있습니다.

BigQuery 데이터 증가를 보여주는 그래프

다음 단계