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Tarifs Cloud Data Loss Prevention

Cette page présente les tarifs de Cloud Data Loss Prevention. Les tarifs sur cette page sont indiqués en dollars américains (USD).

Avant d'utiliser Cloud DLP, vous devez vous assurer que tous les comptes contiennent des informations de facturation. Pour vous inscrire en vue de configurer la facturation, accédez à la page de facturation de votre projet dans Google Cloud Console.

Les frais d'utilisation de Cloud DLP sont calculés en fonction de la grille tarifaire suivante. À la fin de chaque cycle de facturation, une facture qui récapitule l'utilisation et les frais applicables est créée. Les tarifs sur cette page sont indiqués en dollars américains (USD).

Vous pouvez utiliser le simulateur de coût Google Cloud pour estimer le coût d'utilisation de Cloud DLP selon le type et le volume de contenu analysé.

Tarifs d'inspection et de transformation

Cloud DLP fournit un ensemble de fonctionnalités pour l'inspection et la transformation de données. Dans toutes ces situations, vous ne payez que pour ce que vous utilisez, sans engagement préalable.

Fonctionnalités compatibles

Cloud DLP est compatible avec les fonctionnalités résumées dans le tableau suivant :

Fonctionnalité Description
Inspection à l'aide de détecteurs d'infoTypes intégrés Chaque classificateur intégré détecte un élément de données différent (nom, numéro de téléphone, adresse e-mail, numéro de sécurité sociale, etc.).
Inspection à l'aide de détecteurs d'infoTypes personnalisés Permet au dictionnaire personnalisé de classifier de nouveaux éléments ou de compléter des infoTypes prédéfinis.
Masquage d'image Extrait le texte des images, classifie le texte et génère une nouvelle image avec des zones rectangulaires qui masquent les éléments détectés.
Anonymisation Transforme des données tabulaires ou en texte libre afin de les masquer ou de les obscurcir par résultat de colonne, d'enregistrement ou d'infoType.

Inspection et transformation des données dans le stockage

La méthode projects.dlpJobs.create vous permet de créer une tâche d'inspection afin d'inspecter les données sensibles dans le stockage. Vous êtes facturé selon la tarification des tâches d'inspection de stockage. Si la tâche d'inspection est également configurée pour anonymiser les résultats, les frais vous sont également facturés en fonction des tarifs de la tâche de transformation du stockage.

Tarifs des tâches d'inspection de stockage

La facturation des tâches Cloud DLP "storage" repose sur le volume d'octets inspecté selon la grille suivante :

Données de stockage inspectées par mois Prix par gigaoctet (Go)
Jusqu'à 1 Go Gratuit
De 1 Go à 50 téraoctets (To) 1,00 $
Au-delà de 50 To 0,75 $
Au-delà de 500 To 0,60 $

Pour en savoir plus sur l'inspection de contenu stocké dans Google Cloud, consultez la page Inspecter le stockage et les bases de données pour identifier les données sensibles.

Tarifs des tâches de transformation du stockage

Les tâches de stockage Cloud DLP sont facturées en fonction du nombre d'octets transformés selon la grille suivante:

Données de stockage transformées par mois Prix par gigaoctet (Go)
Jusqu'à 1 Go Gratuit
De 1 Go à 50 téraoctets (To) 1,00 $
Au-delà de 50 To 0,75 $
Au-delà de 500 To 0,60 $

Pour en savoir plus sur l'anonymisation du contenu stocké dans Google Cloud, consultez la page Anonymiser les données sensibles dans le stockage.

Tarifs des méthodes d'inspection et de transformation des contenus

Le tableau suivant répertorie les méthodes "content", ainsi que les types de frais facturés pour chaque méthode :

Méthode API Inspection du contenu Transformation du contenu
projects.image.redact Yes Non
projects.content.inspect Yes Non
projects.content.deidentify Yes Yes
projects.content.reidentify Yes Yes

Tarifs des méthodes d'inspection des contenus

La facturation des méthodes Cloud DLP "content" repose sur le volume d'octets inspecté selon la grille suivante :

Données de contenu inspectées par mois Prix par Go
Jusqu'à 1 Go Gratuit
Au-delà de 1 Go 3,00 $
Au-delà de 1 To 2,00 $

Tarifs des méthodes de transformation des contenus

La facturation des méthodes Cloud DLP "content" repose sur le volume d'octets transformé selon la grille suivante :

Données de contenu transformées par mois Prix par Go
Jusqu'à 1 Go Gratuit
Au-delà de 1 Go 2,00 $
Au-delà de 1 To 1,00 $

Si vous ne payez pas en USD, les tarifs indiqués dans votre devise sur la page des codes SKU Cloud Platform s'appliquent.

Un minimum de 1 Ko est facturé pour chaque inspection de contenu ou demande de transformation.

Autres frais et fonctionnalités gratuites

Outre les frais directement facturés par Cloud DLP, les requêtes configurées pour appeler d'autres produits Google Cloud peuvent entraîner leurs propres frais. Par exemple, la méthode projects.content.inspect peut entraîner des frais pour Cloud Storage si elle doit inspecter des objets Cloud Storage.

Selon leur configuration, certaines méthodes entraînent soit des frais d'inspection, soit des frais de transformation, soit les deux. C'est le cas des méthodes projects.content.deidentify et projects.content.reidentify lorsque, par exemple, la transformation est configurée, mais que l'inspection ne l'est pas. Il en va de même pour la transformation lorsque seule l'inspection est configurée.

Le masquage simple, qui inclut les transformations RedactConfig et ReplaceWithInfoTypeConfig, n'est pas pris en compte dans le nombre d'octets transformés lorsque l'inspection d'infoType est également configurée.

Tarifs du profilage de données

Cette section décrit la tarification du service de profilage de données.

La règle de tarification suivante est en vigueur.

Extraction Prix par Go
Données BigQuery profilées 0,03 $

Lorsque vous commencez le profilage des données, toutes vos tables BigQuery sont profilées. Des frais vous sont facturés au tarif indiqué. Par exemple, une table de 10 Go coûte 0,30 $.

Le nombre d'octets facturables par table est égal à la taille de la table ou à 3 To, selon la valeur la plus basse.

Par défaut, Cloud DLP profile vos données comme suit:

  1. Une fois que vous avez créé une configuration d'analyse pour une ressource donnée, Cloud DLP effectue une analyse initiale en profilant toutes les tables de cette ressource. Une fois l'analyse initiale terminée, vos tables BigQuery sont surveillées en permanence afin de détecter les ajouts ou les modifications que vous apportez.

  2. Cloud DLP profile les tables que vous ajoutez peu de temps après.

  3. Tous les 30 jours, Cloud DLP reprofile les tables existantes ayant subi des modifications de schéma au cours des 30 derniers jours.

Cependant, dans votre configuration d'analyse, vous pouvez personnaliser la fréquence de profilage en créant une ou plusieurs planifications pour différents sous-ensembles de données. Vous pouvez également spécifier des sous-ensembles de données que vous ne souhaitez jamais profiler. Pour en savoir plus, consultez la section Gérer les planifications dans les instructions de configuration du profilage.

Par défaut, Cloud DLP ne reprofile pas les tables qui n'ont pas de modifications de schéma. Si vous souhaitez que Cloud DLP reprofilait les tables existantes, vous pouvez envoyer une requête.

Pour en savoir plus, consultez les exemples de tarification du profilage de données.

Exemples de tarification

Cette section contient plusieurs exemples de cas d'utilisation de Cloud DLP et la simulation des coûts qui leur sont associés.

Cas numéro 1 : inspection et transformation de données à l'aide de méthodes "content"

Imaginons que vous disposez d'un peu plus de 1 Go de données (tabulaires) structurées Vous l'envoyez à l'API DLP, en demandant à Cloud DLP d'inspecter la recherche de 50 détecteurs d'infoTypes intégrés différents et d'anonymiser les correspondances trouvées à l'aide d'une transformation par tokenisation cryptographique. Une fois l'opération d'anonymisation effectuée, vous observez que Cloud DLP a trouvé, puis transformé environ 1 % de données qui correspondaient à la requête, soit environ 10 Mo.

Tarifs :

  • Inspection : 1 Go de données x 3,00 $/Go = 3,00 $
  • Transformation : 0,01 Go x 2,00 $/Go = 0,02 $
  • Total = 3,02 $

Cas numéro 2 : transformation de données structurées uniquement, à l'aide de méthodes "content"

Imaginons que vous disposez d'une table de 1 Go, dans laquelle vous souhaitez transformer trois colonnes (user_id, email, phone_number) à l'aide d'une méthode de transformation par tokenisation cryptographique. Les trois colonnes représentent environ 30 % du contenu de la table. Étant donné que vous transformez l'intégralité du contenu de ces colonnes, aucune inspection n'est nécessaire.

Tarifs :

  • Inspection : 0 Go de données = 0,00 $
  • Transformation : 0,3 Go de données x 2,00 $/Go = 0,60 $
  • Total = 0,60 $

Scénario 3: Inspection et transformation de données non structurées avec des méthodes de contenu

Supposons que vous disposiez de 10 Go de journaux de chat non structurés. Vous souhaitez inspecter et anonymiser tous les résultats d'infoTypes. Pour ce faire, vous devez inspecter l'intégralité de la charge utile, puis transformer les résultats. 20% de l'ensemble du texte correspond à des résultats.

Tarifs :

  • Inspection: 10 Go de données × 3,00 $par Go = 30,00 $
  • Transformation: 2 Go de données × 2,00 $par Go = 4,00 $
  • Total: 34,00 $

Scénario 4: Inspecter le dépôt de stockage à l'aide de tâches de stockage

Imaginons que vous disposez de 1 000 tables BigQuery à inspecter. La taille de chaque table est d'environ 1 Go, ce qui porte le volume de données total à 1 To. Vous avez recours à l'échantillonnage, afin que seules 1 000 lignes soient analysées dans chaque table et non pas l'intégralité de leur contenu. La taille de chaque ligne est d'environ 10 Ko.

Tarifs :

  • Données à inspecter : 1 000 tables x 1 000 lignes par table x 10 Ko par ligne = 10 Go analysés
  • Total = 10 Go x 1,00 $/Go = 10,00 $

Scénario 5: Inspection et transformation du dépôt de stockage à l'aide de tâches de stockage

Supposons que vous disposiez de 5 Go de données textuelles structurées (tabulaires) et non structurées (forme libre) dans un bucket Cloud Storage. Vous créez une tâche d'inspection qui indique à Cloud DLP d'inspecter 25 détecteurs d'infoTypes intégrés différents et d'anonymiser les résultats trouvés à l'aide d'une transformation de tokenisation cryptographique. Après avoir effectué l'opération d'anonymisation, vous pouvez constater que Cloud DLP a trouvé et transformé un peu plus de 20% de données, soit plus de 1 Go.

Tarifs :

  • Inspection: 5 Go de données × 1,00 $par Go = 5,00 $
  • Transformation: 1 Go × 1,00 $par Go = 1,00 $
  • Total: 6,00 $

Exemples de tarification du profilage de données

Cette section contient des exemples de scénarios d'utilisation liés au profilage des données et aux calculs des prix.

Ces exemples sont basés sur la fréquence de profilage par défaut.

Scénario 1 : Profilage des données à l'échelle de l'organisation

Supposons que vous disposez de 10 To de données pour l'ensemble de votre organisation. Chaque mois, vous ajoutez les éléments suivants:

  • 1 To de données dans les nouveaux tableaux.
  • 1 To de données dans les nouvelles colonnes des tableaux existants. Cela représente 5 To de données représentant des tables avec des modifications de schéma.
Mois 1 : Création de profils pour toutes vos données
Données Prix
Données de départ : 10 To de données sont profilées.
10 000 Go x 0,03 $
300,00 $
1 To de données sont ajoutées au cours du mois en tant que nouvelles tables (relevées quotidiennement). Le profilage se déclenche peu de temps après l'ajout des nouvelles tables.
1 000 Go x 0,03 $
$30.00
5 To de données représentant des tables avec des modifications de schéma. Le reprofilage est prévu pour le mois suivant. $0
Total 330,00 $
Mois 2: reprofilage des tables avec modification du schéma
Données Price
Données de départ: 12 To au total. 5 To de données sont définis pour le reprofilage en raison des tables ayant modifié le schéma le mois dernier.
Lorsqu'une table est configurée pour le reprofilage, elle est entièrement reprofilée. Les frais sont basés sur la taille totale de la table.
5 000 Go x 0,03 $
150,00 $
1 To de données sont ajoutées au cours du mois en tant que nouvelles tables (relevées quotidiennement). Le profilage se déclenche peu de temps après l'ajout des nouvelles tables.
1 000 Go x 0,03 $
$30.00
5 To de données représentant des tables avec des modifications de schéma. Le reprofilage est prévu pour le mois suivant. $0
Total 180,00 $

Scénario 2: Profilage des données à l'échelle de l'organisation avec schéma de données statique

Supposons que vous disposez de 5 To de données pour l'ensemble de votre organisation. Chaque mois, vous ajoutez 1 To de données dans les nouvelles tables. Les tables existantes n'ont pas de modifications de schéma (pas de nouvelles colonnes), mais ont des lignes supplémentaires.

Mois 1 : Création de profils pour toutes vos données
Données Price
Données de départ : 5 To de données sont profilées.
5 000 Go x 0,03 $
150,00 $
1 To de données sont ajoutées au cours du mois en tant que nouvelles tables (relevées quotidiennement). Le profilage se déclenche peu de temps après l'ajout des nouvelles tables.
1 000 Go x 0,03 $
$30.00
Total 180,00 $
Mois 2 : Seules les nouvelles tables sont profilées
Données Price
Données statiques : 6 To. Les tables existantes restant inchangées, une nouvelle analyse n'est pas déclenchée. 0 $
1 To de données sont ajoutées au cours du mois en tant que nouvelles tables (relevées quotidiennement).
1 000 Go x 0,03 $
$30.00
Total 30,00 $

Analyse des risques

L'analyse des risques utilise des ressources dans BigQuery. Les frais s'affichent sous forme d'utilisation BigQuery. Cloud DLP n'ajoute pas de frais supplémentaires pour l'analyse des risques.

Les tâches d'analyse des risques sont créées à l'aide de la méthode projects.dlpJobs.create avec les objets de configuration suivants :

Contrôler les coûts

Selon la quantité d'informations que vous demandez à Cloud DLP d'analyser, les coûts peuvent être extrêmement élevés. La page Garder les coûts de Cloud DLP sous contrôle présente plusieurs méthodes à suivre pour réduire les coûts tout en garantissant que vous vous servez de Cloud DLP pour analyser exactement les données que vous souhaitez.

Étapes suivantes

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