Aggiornamenti modello dei dati degli sconti per impegno di utilizzo (CUD) basati sulla spesa

Nell'ambito dell'espansione del programma di sconti per impegno di utilizzo (CUD), aggiorniamo il modello di CUD basato sulla spesa e forniamo strumenti per aiutarti a prepararti alle modifiche, tra cui:

  • Esportazione di dati di esempio BigQuery: un set di dati di esempio che mostra come l'attivazione modifica l'aspetto delle esportazioni di dati CUD basate sulla spesa in BigQuery.
  • Query di esempio per i KPI di CUD: query di esempio da utilizzare con l'esportazione dei dati di esempio di BigQuery per calcolare gli indicatori chiave di prestazione (KPI) di CUD importanti.
  • Nuovi dettagli del CUD: descrizioni dei nuovi campi del CUD e migrazione dei dati, ad esempio nuovi ID SKU della tariffa CUD, nomi delle offerte e ID modello di consumo.

Esportazione dei dati di esempio di BigQuery

Puoi utilizzare l'esportazione dei dati di esempio di BigQuery per preparare i tuoi sistemi interni alle modifiche che si verificano nei dati del CUD basato sulla spesa. La procedura per utilizzare l'esportazione dei dati di esempio prevede i seguenti passaggi principali:

  1. Controlla i prerequisiti.
  2. Attiva l'esportazione dei dati di esempio.
  3. Consenti l'accumulo dei nuovi dati.
  4. Esplora il nuovo modello dei dati e le nuove query.
  5. Aggiorna i tuoi sistemi e flussi di lavoro interni di conseguenza.

Prerequisiti

Per utilizzare l'esportazione dei dati di esempio, devi soddisfare i seguenti prerequisiti:

  • Devi aver configurato un'esportazione dettagliata o standard dei dati di fatturazione per il tuo account di fatturazione Cloud. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'esportazione dei dati di fatturazione Cloud in BigQuery.

  • Devi disporre delle autorizzazioni per il progetto proprietario dell'esportazione e per l'account di fatturazione Cloud in cui stai abilitando l'esportazione. Ad esempio:

    • Autorizzazione bigquery.datasets.create per il progetto che contiene il set di dati.
    • Autorizzazione billing.accounts.getUsageExportSpec per l'account del fatturazione Cloudd.

    Per trovare i ruoli di fatturazione Cloud predefiniti che contengono queste autorizzazioni, ad esempio Visualizzatore account di fatturazione, Gestore costi account di fatturazione o Amministratore account di fatturazione, consulta Autorizzazioni e controllo dell'accesso alla fatturazione Cloud. Per ulteriori informazioni sulle autorizzazioni specifiche di BigQuery, consulta Ruoli e autorizzazioni IAM di BigQuery.

  • Quando crei un nuovo account di fatturazione Cloud, l'attribuzione proporzionale è attivata per impostazione predefinita per gli impegni basati sulla spesa. In caso contrario, devi averla attivata per utilizzare questa esportazione. Per farlo, segui queste istruzioni.

    • Se hai abilitato VPC-SC per le risorse BigQuery nel tuo progetto o nella tua organizzazione, devi creare regole in entrata e in uscita per abilitare correttamente questa funzionalità:
    • Crea una regola ingress che consenta all'individuo di creare l'esportazione:
    - ingressFrom:
    identities:
    - PRINCIPAL_ID_FOR_PERSON_ENABLING_SUBSCRIPTION
    sources:
    - accessLevel: "*"
ingressTo:
    roles:
    - roles/bigquery.dataOwner
    resources:
    - projects/YOUR_PROJECT_ID_TO_HOST_SAMPLE_DATA
title: 'Sample Export Ingress'

  • Crea una regola di uscita per consentire a Google Cloud di creare il set di dati collegato a BigQuery all'interno di VPC-SC:

    


      

    • egressTo:
roles:

        

      • roles/bigquery.dataOwner
resources:
        • 

      • projects/710382390241
egressFrom:
identityType: ANY_IDENTITY
sources:
        • 

      • accessLevel: "*"
sourceRestriction: RESTRICTION_STATUS
title: 'Sample Export Egress'

Abilitare l'esportazione dei dati di esempio

Per attivare l'esportazione dei dati di esempio, completa i seguenti passaggi:

  1. Apri la sezione Esportazione della fatturazione della console Google Cloud .

    Vai a Esportazione della fatturazione

  2. Nella finestra di dialogo Esportazione della fatturazione, seleziona l'account di fatturazione Cloud in cui vuoi attivare l'esportazione dei dati di esempio, come mostrato nella schermata seguente. Finestra di dialogo utilizzata per scegliere l'account

  3. Il processo di esportazione dei dati inizia e richiede circa un giorno per essere abilitato. Finché non sarà pronto, vedrai la seguente nota: Schermata che mostra il messaggio che indica che l'esportazione dei dati di esempio non è pronta Dopo aver attivato l'esportazione dei dati di esempio, inizia la raccolta dei dati del fatturazione Cloud, con l'aggiunta continua di nuovi dati fino a gennaio 2026. Lascia trascorrere un periodo di tempo adeguato affinché nell'esportazione si accumulino dati sufficienti prima di aggiornare i sistemi in modo che siano in linea con il nuovomodello dei datii.

  4. Quando l'esportazione è pronta, vedrai la seguente notifica nella sezione Fatturazione della console Google Cloud : Schermata che mostra il messaggio che indica che l'esportazione dei dati di esempio è pronta

    L'esportazione dei dati viene creata come set di dati collegato all'interno dello stesso progetto BigQuery che contiene l'esportazione dei dati di fatturazione dettagliati o standard. Poiché si tratta di un set di dati collegato, non ti verranno addebitati costi aggiuntivi per l'esportazione del campione. Per ulteriori informazioni, vedi Introduzione alla condivisione di BigQuery.

  5. Fai clic su Visualizza set di dati di esempio per aprire BigQuery nella consoleGoogle Cloud , dove puoi eseguire query per comprendere i tuoi KPI CUD importanti.

Limitazioni per l'esportazione di campioni

L'esportazione dei dati di esempio è uno strumento utile per prepararsi alle modifiche del modello dei dati, ma differisce dalle esportazioni di dati reali nei seguenti aspetti importanti:

  • Post-migrazione: non utilizzare le esportazioni di esempio dopo aver attivato il nuovo modello dei dati, perché da quel momento in poi non saranno più accurate.
  • Dimensioni output: a causa delle differenze di aggregazione dei dati, le dimensioni dell'esportazione di esempio potrebbero variare rispetto all'esportazione effettiva visualizzata dopo l'attivazione di queste modifiche.
  • Metodi di arrotondamento: a causa delle differenze nel metodo di arrotondamento, potrebbero verificarsi piccole discrepanze in importi molto piccoli o in valute non in dollari statunitensi.
  • Tariffe proporzionali: l'esportazione di esempio potrebbe sovrastimare i costi per la prima e l'ultima ora di un acquisto di CUD, perché non tiene conto delle tariffe per l'impegno orario parziale nello stesso modo. L'acquisto di uno sconto per impegno di utilizzo (CUD) basato sulla spesa ripartisce proporzionalmente la tariffa per la prima ora.

Esempio di esportazione dei dati prima e dopo il nuovo modello CUD

Il nuovo modello CUD basato sulla spesa richiede di pianificare e modificare i sistemi interni che potrebbero utilizzare i dati del fatturazione Cloud. Di conseguenza, forniamo gli scenari seguenti per mostrare come cambiano lo schema di esportazione dei dati e i dati, prima e dopo il nuovo modello di CUD. Suddividiamo ulteriormente questi scenari in situazioni in cui utilizzi eccessivamente e in modo insufficiente i tuoi CUD per mostrare l'effetto sull'esportazione dei dati.

Per entrambi gli scenari, considera di aver acquistato una VM E2-Standard-8 in US Central 1, composta da due SKU per RAM e Core. Questi SKU utilizzano rispettivamente gli ID fittizi RAM SKU e Core SKU.

Poi, acquisti un 1 Year GCE Flex CUD a 0,1 $/ora per lo scenario di utilizzo eccessivo e a 0,3 $/ora per lo scenario di utilizzo insufficiente. Questi sono rappresentati nei dati come l'ID fittizio Fee SKU.

Scenario di utilizzo eccessivo del CUD

Nello scenario di utilizzo eccessivo, hai effettuato gli acquisti menzionati in precedenza e hai utilizzato eccessivamente gli sconti per utilizzo garantito.

Dati precedenti

Prima del nuovo modello di CUD, lo schema di esportazione della fatturazione Cloud e i valori dei dati sono simili a quelli della tabella seguente.

SKU cost usage.amount_in_pricing_units usage.pricing_unit price.effective_price originating-sku 1 subscription.instance_id credits
SKU tariffa 0.046868 6,509490 ora 0,0072 SKU RAM subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad []
SKU tariffa 0,025132 3,490510 $ ora 0,0072 SKU principale subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad []
SKU RAM 0,174496 8 gibibyte/ora 0,02181159 null null [{"amount":-0.065095,"full_name":"Sconto per impegno di utilizzo basato sulla spesa: impegni GCE", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]
SKU principale 0,093568 32 ora 0,00292353 null null [{"amount":-0.034905,"full_name":"Sconto per impegno di utilizzo basato sul dollaro: impegni GCE", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]

1. Questa colonna rappresenta il valore dell'etichetta goog-originating-sku-id.

Dati dopo

Dopo il nuovo modello CUD, lo schema di esportazione e i valori dei dati del fatturazione Cloud sono simili a quelli della tabella seguente.

SKU cost usage.amount_in_pricing_units usage.pricing_unit consumption_model.description price.effective_price originating-sku 1 subscription.instance_id credits
SKU tariffa 0.046868 0,046868330 ora Predefinito 1 SKU RAM subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb [{"amount":"-0.046868",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
SKU tariffa 0,025132 0.025131670 ora Predefinito 1 SKU principale subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb [{"amount":"-0.025132",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
SKU RAM 0,109398 5,015577498 gibibyte/ora Predefinito 0,02181159 null null []
SKU principale 0,058648 20.06066639 ora Predefinito 0,00292353 null null []
SKU RAM 0.046868 2,984422502 gibibyte/ora Sconti per impegno di utilizzo (CUD) flessibili di Compute 1 anno 0.01570434 null subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb []
SKU principale 0,025132 11,93933361 ora Sconti per impegno di utilizzo (CUD) flessibili di Compute 1 anno 0,00210494 null subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb []

1. Questa colonna rappresenta il valore dell'etichetta goog-originating-sku-id.

Tieni presente quanto segue in questo nuovo modello di CUD:

  • Ci sono due righe per ogni CUD, anziché una per ciascuno.
  • È presente una nuova colonna consumption_model.description che separa le voci CUD aggiuntive, dove:
    • Il valore Compute Flexible CUDs 1 Year indica che hai ricevuto lo sconto CUD previsto.
    • Il valore Default indica che hai utilizzato eccessivamente il CUD e che il costo è tornato al prezzo predefinito per l'importo in eccesso. Ciò è indicato anche dal fatto che subscription.instance_id non ha alcun valore.
    • Le righe delle commissioni CUD hanno anche il valore Default, perché gli sconti non si applicano. Il campo credits indica invece che è stato applicato un offset negativo per annullare la commissione.

Scenario di sottoutilizzo del CUD

Per questo scenario sottoutilizzato, presupponiamo che tu abbia effettuato gli acquisti menzionati in precedenza e che tu abbia sottoutilizzato i CUD.

Dati precedenti

Prima del nuovo modello di CUD, lo schema di esportazione della fatturazione Cloud e i valori dei dati sono simili a quelli della tabella seguente.

SKU cost usage.amount_in_pricing_units usage.pricing_unit price.effective_price originating-sku 1 subscription.instance_id credits
SKU tariffa 0,022994 3,194 ora 0,0072 null subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad []
SKU tariffa 0.125637 17.450 ora 0,0072 SKU RAM subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad []
SKU tariffa 0.067369 9.357 ora 0,0072 SKU principale subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad []
SKU RAM 0,174496 8 gibibyte/ora 0,02181159 null null [{"amount":-0.174496,"full_name":"Sconto per utilizzo confermato basato sulla spesa: impegni GCE", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]
SKU principale 0,093568 32 ora 0,00292353 null null [{"amount":-0.093568,"full_name":"Sconto per impegno di utilizzo basato sulla spesa: impegni GCE", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]

1. Questa colonna rappresenta il valore dell'etichetta goog-originating-sku-id.

Dati dopo

Dopo il nuovo modello CUD, lo schema di esportazione e i valori dei dati del fatturazione Cloud sono simili a quelli della tabella seguente.

SKU cost usage.amount_in_pricing_units usage.pricing_unit price.effective_price consumption_model.description originating-sku 1 subscription.instance_id credits
SKU tariffa 0,022994 0,0230 ora 1 Predefinito null subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb []
SKU tariffa 0.125637 0,1256371 ora 1 Predefinito SKU RAM subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb [{"amount":"-0.1256348",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
SKU tariffa 0.067369 0,0673690 ora 1 Predefinito SKU principale subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb [{"amount":"-0.0673581",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
SKU RAM 0.125637 8 gibibyte/ora 0.0157043448 Sconti per impegno di utilizzo (CUD) flessibili di Compute 1 anno null subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb []
SKU principale 0.067369 32 ora 0,0021049416 Sconti per impegno di utilizzo (CUD) flessibili di Compute 1 anno null subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb []

1. Questa colonna rappresenta il valore dell'etichetta goog-originating-sku-id.

Tieni presente quanto segue in questo nuovo modello di CUD:

  • Ci sono due righe per ogni CUD, anziché una per ciascuno.
  • È presente una nuova colonna consumption_model.description che separa le voci CUD aggiuntive, dove:
    • Il valore Compute Flexible CUDs 1 Year indica che hai ricevuto lo sconto CUD previsto.
    • Il valore Default indica le righe relative alla tariffa CUD, perché gli sconti non vengono applicati. Il campo credits indica invece che è stato applicato un offset negativo per annullare le commissioni, che sono state raggruppate nella prima riga.
  • La prima riga mostra la somma delle commissioni CUD.

Query di esempio per i KPI CUD chiave

Puoi utilizzare queste importanti metriche KPI per verificare che i tuoi sistemi funzionino correttamente con il nuovomodello dei datii:

  1. Risparmio su impegno (in dollari): descrive il risparmio derivante dai tuoi impegni. La metrica utilizza la formula (Cost of resources at on-demand rates - cost of resources with commitment discounts).
  2. Sconti per impegno di utilizzo (%): descrive la percentuale di sconto risultante dai tuoi impegni. La metrica utilizza la formula (Commitment savings / costs of resources at on-demand rates)*100.
  3. Utilizzo dell'impegno (%): misura l'efficacia con cui utilizzi i tuoi impegni, espressa in percentuale. La metrica utilizza la formula (Commitment applied to eligible spend / total commitment).

  4. Tasso di risparmio effettivo (%): spiega il ritorno sull'investimento (ROI) per gli sconti per impegno. La metrica utilizza la formula (Commitment Savings / On-Demand Equivalent Spend).

    Per ottenere informazioni più approfondite sui dati di costo, le seguenti query di esempio di BigQuery mostrano come recuperare informazioni utili per i seguenti KPI.

Scegli la query di esempio corretta

Per aiutarti ad aggiornare le query in base alle modifiche al modello dei dati, forniamo due versioni delle query di esempio KPI. Scegli una delle opzioni seguenti:

Query KPI di esempio che utilizzano il modello dei dati legacy

Utilizza queste query di esempio se non utilizzi il nuovo modello dei dati.

Queste query riguardano solo gli sconti per impegno di utilizzo (CUD) flessibili di Compute. Per eseguire query per altri prodotti CUD basati sulla spesa, devi modificare i seguenti valori:

  • cud_product
  • sku.description
  • credit.type

Costo dello sconto per impegno di utilizzo (CUD) più risparmio del CUD

WITH
 cost_data AS (
   SELECT *
   FROM project.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_NNNNNN_NNNNNN_NNNNNN
   WHERE invoice.month = 'month'
 ),
 cud_product_data AS (
   SELECT * FROM UNNEST(
     [
       STRUCT(
         'Compute Engine Flexible CUDs' AS cud_product,
         'Commitment - dollar based v1: GCE' AS cud_fee_regex,
         'GCE Commitments' AS cud_credit_regex)])
 ),
 cud_costs AS (
   SELECT
     invoice.month AS invoice_month,
     cud_product_data.cud_product,
     IFNULL(
       (
         SELECT l.value
         FROM UNNEST(labels) l
         WHERE l.key = 'goog-originating-service-id'
       ),
       service.id) AS service,
     SUM(cost) AS cost
   FROM
     cost_data
   JOIN cud_product_data
     ON
       REGEXP_CONTAINS(
         sku.description, cud_fee_regex)
   GROUP BY 1, 2, 3
 ),
 cud_credits AS (
   SELECT
     invoice.month AS invoice_month,
     cud_product,
     service.id AS service,
     SUM(credit.amount) AS spend_cud_credits
   FROM
     cost_data, UNNEST(credits) AS credit
   JOIN cud_product_data
     ON
       REGEXP_CONTAINS(
         credit.full_name, cud_credit_regex)
   WHERE
     credit.type = 'COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE'
   GROUP BY 1, 2, 3
 )
SELECT
 invoice_month,
 cud_product,
 cost As commitment_cost,
 -1 * (cost + IFNULL(spend_cud_credits, 0)) AS commitment_savings
FROM cud_costs
LEFT JOIN cud_credits
 USING (invoice_month, cud_product, service);
  • month è l'anno e il mese correnti nel formato YYYYMM, ad esempio "202504".

Utilizzo impegni

WITH
 cost_data AS (
   SELECT *
   FROM project.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_NNNNNN_NNNNNN_NNNNNN
   WHERE invoice.month = 'month'
 ),
 cud_product_data AS (
   SELECT * FROM UNNEST(
     [
       STRUCT(
         'Compute Engine Flexible CUDs' AS cud_product,
         'Commitment - dollar based v1: GCE' AS cud_fee_regex,
         'GCE Commitments' AS cud_credit_regex)])
),
 cud_commitment_amount AS (
   SELECT
     invoice.month AS invoice_month,
     cud_product_data.cud_product,
     SUM(usage.amount_in_pricing_units / 100) AS commitment_amount,
   FROM
     cost_data
   JOIN cud_product_data
     ON
       REGEXP_CONTAINS(
         sku.description, cud_fee_regex)
   GROUP BY 1, 2
 ),
 cud_utilized_commitment_amount AS (
   SELECT
     invoice.month AS invoice_month,
     cud_product,
     ABS(SUM(credit.amount / currency_conversion_rate))
       AS utilized_commitment_amount
   FROM
     cost_data, UNNEST(credits) AS credit
   JOIN cud_product_data
     ON
       REGEXP_CONTAINS(
         credit.full_name, cud_credit_regex)
   WHERE
     credit.type = 'COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE'
   GROUP BY 1, 2
 )
SELECT
 invoice_month,
 cud_product,
 utilized_commitment_amount / commitment_amount *100 AS commitment_utilization
FROM cud_commitment_amount
LEFT JOIN cud_utilized_commitment_amount
 USING (invoice_month, cud_product);
  • month è l'anno e il mese correnti nel formato YYYYMM, ad esempio "202504".

Tasso di risparmio effettivo

WITH
 cost_data AS (
   SELECT *
   FROM project.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_NNNNNN_NNNNNN_NNNNNN
   WHERE invoice.month = 'month'
 ),
 cud_product_data AS (
   SELECT * FROM UNNEST(
     [
       STRUCT(
         'Compute Engine Flexible CUDs' AS cud_product,
         'Commitment - dollar based v1: GCE' AS cud_fee_regex,
         'GCE Commitments' AS cud_credit_regex)])
 ),
 eligible_cud_skus AS (
   SELECT sku_id
   FROM example_project.dataset.flex_cud_skus
 ),
 eligible_cud_spend AS (
   SELECT
     invoice.month AS invoice_month,
     SUM(cost) AS cost,
     SUM(
       IFNULL(
         (
           SELECT SUM(credit.amount)
           FROM UNNEST(credits) AS credit
           WHERE
             credit.type IN (
               'COMMITTED_USAGE_DISCOUNT',
               'COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE',
               'DISCOUNT',
               'FREE_TIER')
         ),
         0)) AS costs_ineligible_for_cud,
   FROM cost_data
   JOIN eligible_cud_skus
     ON sku.id = sku_id
   GROUP BY 1
 ),
 cud_costs AS (
   SELECT
     invoice.month AS invoice_month,
     cud_product_data.cud_product,
     IFNULL(
       (
         SELECT l.value
         FROM UNNEST(labels) l
         WHERE l.key = 'goog-originating-service-id'
       ),
       service.id) AS service,
     SUM(cost) AS cost
   FROM
     cost_data
   JOIN cud_product_data
     ON
       REGEXP_CONTAINS(
         sku.description, cud_fee_regex)
   GROUP BY 1, 2, 3
 ),
 cud_credits AS (
   SELECT
     invoice.month AS invoice_month,
     SUM(credit.amount) AS spend_cud_credits
   FROM
     cost_data, UNNEST(credits) AS credit
   WHERE
     credit.type = 'COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE'
     AND REGEXP_CONTAINS(credit.full_name, 'GCE Commitments')
   GROUP BY 1
 ),
cud_savings AS (
  SELECT
   invoice_month,
   Cud_product,
   spend_cud_credits as spend_cud_credits,
   -1 * (cost + IFNULL(spend_cud_credits, 0)) AS commitment_savings
FROM cud_costs
LEFT JOIN cud_credits
 USING (invoice_month)
)
SELECT
 Invoice_month,
 commitment_savings * 100
   / (cost + costs_ineligible_for_cud - IFNULL(spend_cud_credits, 0))
   AS effective_savings_rate
FROM eligible_cud_spend
LEFT JOIN cud_savings
 USING (invoice_month);
  • month è l'anno e il mese correnti nel formato YYYYMM, ad esempio "202504".

Query KPI di esempio che utilizzano il nuovo modello dei dati

Utilizza questa query di esempio se hai adottato il nuovo modello dei dati.

Queste query riguardano solo gli sconti per impegno di utilizzo (CUD) flessibili di Compute. Per eseguire query per altri prodotti CUD basati sulla spesa, devi modificare i seguenti valori:

  • cud_fee_skus
  • consumption_model.id
SET bigquery_billing_project = billing-project-id;

WITH
  cost_data AS (
    SELECT *
    FROM
      project.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_NNNNNN_NNNNNN_NNNNNN
    WHERE invoice.month = 'month'
  ),
  cud_fee_skus AS (
    SELECT * FROM UNNEST(
      [
        '5515-81A8-03A2',
        'B22F-51BE-D599'])
      fee_sku_id
  ),
  cud_costs AS (
    SELECT
      invoice.month AS invoice_month,
      subscription.instance_id AS subscription_instance_id,
      IFNULL(
        (
          SELECT l.value
          FROM UNNEST(labels) l
          WHERE l.key = 'goog-originating-service-id'
        ),
        service.id) AS service,
      SUM(cost) AS commitment_cost,
      SUM(
        (
          SELECT SUM(credit.amount)
          FROM UNNEST(credits) credit
          WHERE credit.type = 'FEE_UTILIZATION_OFFSET'
        )) AS fee_utilization_offset
    FROM
      cost_data
    JOIN cud_fee_skus
      ON fee_sku_id = sku.id
    GROUP BY 1, 2, 3
  ),
  cud_savings AS (
    SELECT
      invoice.month AS invoice_month,
      subscription.instance_id,
      service.id AS service,
      SUM(cost - cost_at_effective_price_default) AS cud_savings_amount,
      SUM(cost_at_effective_price_default) AS on_demand_costs
    FROM
      cost_data
    WHERE
      consumption_model.id IS NOT NULL
      AND consumption_model.id IN ('D97B-0795-975B','70D7-D1AB-12A4')
    GROUP BY 1, 2, 3
  )
SELECT
  invoice_month,
  subscription_instance_id,
  service,
  commitment_cost,
  commitment_cost + fee_utilization_offset + IFNULL(cud_savings_amount, 0)
    AS commitment_savings,
  ABS(fee_utilization_offset) / commitment_cost * 100 AS cud_utilization_percent,
  (commitment_cost + fee_utilization_offset + IFNULL(cud_savings_amount, 0))
    / IFNULL(on_demand_costs, 1) * 100 AS effective_savings_rate
FROM cud_costs
LEFT JOIN cud_savings
  USING (invoice_month, subscription_instance_id, service);
  • month è l'anno e il mese correnti nel formato YYYYMM, ad esempio "202504".

Esportazione della fatturazione Cloud in BigQuery

L'esportazione della fatturazione Cloud in BigQuery standard, dettagliata e di rifatturazione (solo rivenditore) ha i seguenti campi nuovi o modificati:

Campo Tipo Nuovi o aggiornati
price Struct Esistente (nessuna modifica all'esportazione dettagliata o di riaddebito, aggiunta all'esportazione standard).
price.list_price Numerico Nuovo campo
price.effective_price_default Numerico Nuovo campo
price.list_price_consumption_model Numerico Nuovo campo
price.effective_price Numerico Esistente (descrizione aggiornata nell'esportazione dettagliata e di rifatturazione; aggiunta all'esportazione standard).
price.tier_start_amount Numerico Esistente nell'esportazione dettagliata, aggiunta all'esportazione standard.
price.unit Stringa Esistente nell'esportazione dettagliata, aggiunta all'esportazione standard.
price.pricing_unit_quantity Numerico Esistente nell'esportazione dettagliata, aggiunta all'esportazione standard.
cost_at_list Numerico Campo esistente, descrizione aggiornata in base alle modifiche.
cost Numerico Campo esistente, descrizione aggiornata in base alle modifiche.
cost_at_effective_price_default Numerico Nuovo
cost_at_list_consumption_model Numerico Nuovo
consumption_model Struct Nuovo
consumption_model.id Stringa Nuovo
consumption_model.description Stringa Nuovo

Modifiche all'esportazione dei prezzi

L'esportazione dei prezzi della fatturazione Cloud in BigQuery aggiunge o modifica questi campi per le informazioni sui prezzi:

Campo Tipo Nuovi/aggiornati
list_price Struct Aggiornato
billing_account_price Struct Aggiornato
consumption_model_prices Elenco di struct Nuovo
consumption_model_prices.consumption_model_id Stringa Nuovo
consumption_model_prices.consumption_model_display_name Stringa Nuovo
consumption_model_prices.list_price.tiered_rates.start_usage_amount Numero in virgola mobile Nuovo
consumption_model_prices.list_price.tiered_rates.usd_amount Numerico Nuovo
consumption_model_prices.billing_account_price.tiered_rates.start_usage_amount Numero in virgola mobile Nuovo
consumption_model_prices.billing_account_price.tiered_rates.usd_amount Numerico Nuovo

Nuove informazioni sul prodotto CUD

I nuovi SKU per le commissioni CUD sostituiscono quelli esistenti e i nuovi ID offerta e ID modello di consumo si applicano a tutti i CUD inclusi nell'ambito. Puoi utilizzare i seguenti dettagli per modificare le query e i dashboard.

Migrazione di offerte e ID modello di consumo

La tabella seguente mostra gli ID modello di Offerte e Consumo che verranno migrati dalmodello dei datii precedente a quello nuovo.

Nome prodotto Termine ID offerta precedente Nuovo ID offerta ID modello di consumo
Cloud Run 1 anno 55435965-baf5-485f-baea-3fde53566e5e 392802d4-e57b-40d3-9684-a1e8cdca6fb5 73A1-AD60-B867
Cloud Run 3 anni a8b22b6c-2992-48d3-9b73-98fc7a47d61c 88a5fc51-d63b-4865-bf3b-c49e05a8c5c0 A4B6-DEDF-1A65
Bigtable 1 anno 5a0a5567-1552-445e-9f1b-f1ac69fb0f39 c0bf8ba5-65ee-4f7d-9e1e-3953433cf193 A03A-2A56-8086
Bigtable 3 anni 26e8485e-acef-4e73-9a13-f0b2109befff 460fb2ef-456d-4263-a070-4f993fa37996 4F61-4520-4936
Dataflow 1 anno 42ae4415-0361-404f-8bc5-1e7c041c2d82 127d79e4-1d52-48b0-9f31-8ba02586ff95 75D9-38E7-870F
Dataflow 3 anni cac998b8-3d49-4672-ae5b-e5b3c56e05f2 03f4d3b1-44b8-4e88-9e75-b1d4e2d04573 9E06-4EF0-37D8
Memorystore for Redis 1 anno fe93270a-f338-4a76-b303-c323608a9d37 8e0da7cb-196b-4351-bc32-6a6ba94f1456 DD5B-8EB3-C48D
Memorystore for Redis 3 anni 8f20579e-7630-4592-8fa6-0d7d3b749354 2a3729ac-1e38-4a34-bc96-bd988028351f 8E4B-B283-45D8
Cloud Spanner 1 anno 29829e5f-681c-4810-a471-8e4611a8042b 359db5c2-8c2c-49e3-a21d-26176c4cd403 558C-892D-2291
Cloud Spanner 3 anni 709f6c69-8a49-4032-97f7-ce21fe340603 a6a32e10-1d76-4df8-8485-eee10d08a1cf 38C3-A961-A68B
Kubernetes Engine 1 anno ae2672e6-47a8-41dc-9448-6956d7f4fbc1 2f48e468-a86a-452d-88df-edacd94a3c44 2F93-FEF4-BD6E
Kubernetes Engine 3 anni fcf378c1-fbe0-4aaa-b05e-9597f8b45578 89027902-6f83-40aa-8861-7c2446b11015 6E88-5C17-F3E1
AlloyDB per PostgreSQL 1 anno adbca020-a973-48c9-b9b6-f5d70527790c ff04ec3e-278c-4ec8-8278-12f875a8cea2 C100-AA7B-33B1
AlloyDB per PostgreSQL 3 anni 56e5948f-f1ed-45ce-84d6-a8408092e7d5 9522b4d8-bff7-4141-81d6-b71d9113c69a 4920-CA74-2184
Cloud SQL 1 anno 266e6a8c-2a0d-4b92-af9c-5795760f1fc9 d31cf078-36a2-4a8a-a2e6-b23caec0e7a3 61F8-639B-D89C
Cloud SQL 3 anni 4998bf0a-51dd-4ce0-8405-aa529dd86d33 48960309-1646-4fa2-9bf8-d7e72090d2b8 52FB-D69D-95BE
Compute Flexible 1 anno ffe0f6a3-2f98-437e-8d49-fc443a05d3c2 1b2601a4-9d76-462d-bd5b-5b835d245f93 D97B-0795-975B
Compute Flexible 3 anni 062a285d-8989-4ce7-8f9a-bed8d183236f 61612674-a9a9-4687-8449-baca71fbd0d1 70D7-D1AB-12A4
Managed Service per Apache Kafka 1 anno e1636f7d-1a29-4d53-a89e-c1f60e8dadcf 647db981-009c-4e95-b62e-6aff19384956 03DE-CED5-0B0E
Managed Service per Apache Kafka 3 anni 31d79333-0c0e-4208-9b20-c6e4f27e5d1d 9a7ed994-d3df-4680-b4e6-7c3d932add66 FBB4-D107-5857
Cloud Firestore 1 anno f8485012-b340-4562-8302-7e27d48f8cfd de6aa077-3170-4250-89b6-0ccd470f9e21 3892-BA17-92A7
Cloud Firestore 3 anni 0b48b55a-1fa6-48bc-a3de-2d88f0b99e15 e8f59240-c088-4a22-87c3-e58722cca300 2FD9-44B6-D2AC
BigQuery 1 anno 6e72d4d4-5591-4c7f-aa9f-88d277d9280c d73ae4d8-d096-4c9b-9c20-cd92c3c53724 DD83-D9A3-79AF
BigQuery 3 anni ad5539c4-a0d9-4abd-82c9-1104a7c8ad64 f43d480d-3e77-4079-946c-e1b2ab640a8a 4D8D-49A7-C5B1
Backup per Oracle 1 anno 5b446c4d-ce38-4d1a-8c76-e8b04ad50069 16e6132e-8a72-4a7f-8941-bf52246afc82 AEA3-CEC2-9DF3
Backup per Oracle 3 anni 0dba7aa1-3215-4d44-9581-e1c34ca94471 1e028b05-4344-4bca-87e7-235ee3536354 224F-258C-7F84

Migrazione dell'ID SKU tariffa CUD

Le tabelle seguenti mostrano gli ID SKU delle tariffe CUD che vengono migrati dal vecchio al nuovo modello dei dati, per prodotto.

Cloud Run

ID SKU tariffa precedente Nuovo ID SKU tariffa
3491-4A9E-B163 82DD-7D25-A063
15D9-4AD0-A9B7 AB82-48AE-6F3A
10A9-4C3F-BB16 A1B8-DECC-D1F7
3301-404B-B3EF E5D3-CEFB-02D4
CFB2-4EB2-9990 090D-54AC-DA77
8837-4C45-A7DA 41C3-F36A-16D9
4867-4C8F-B76A 02B2-B3FA-95FF
C5B8-425D-97D5 F4A5-B4CF-3788
E0CE-460F-8D64 46A3-E4AA-351A
74A6-44D2-960C 4407-BF28-CF37
7859-4826-8C52 19BF-9700-359E
AA48-4683-AF1F 8974-2D16-9117
B508-4B0F-B7BB 2F4D-5F46-993B
3BF1-4FB4-83F2 BD61-7988-3E95
A57E-4819-AF94 A716-5EEA-8CEE
1B33-49CF-B32F 1B45-09D5-5F07
1210-4E9B-A04D BB5E-6431-CCA8
80E4-45AE-A1AF 947D-BBB3-5380
BA12-4198-A539 D9E1-9988-DB66
4C73-409B-A4F1 9169-B592-96AF
865F-4611-92E1 931E-6A8E-E314
BF34-44E8-91A6 408B-0952-2677
15BA-4E4A-992E 89BF-B220-F319
E00E-4B5F-B8BD 1719-823D-05F0
ECF8-4229-BC67 B1DA-56DC-EC9F
973E-434A-801F EA00-7F7B-944D
3552-4DD3-A7E8 9CFC-DEAA-A82B
4552-4772-A6F6 3898-3657-CECE
06EA-D424-083A E255-3419-0687
6FE3-4982-4D7A 5F70-CBCF-4F13
D14C-4A3B-80A6 03CC-6BAC-3FE9
B202-4829-9B84 81D8-AFBA-BB76
20AE-4E52-B828 F5E2-7791-3712
552F-4CC8-99A1 8BFE-E1FE-8066
A9CC-4C7B-A5D9 DF3D-33E3-8AD0
9CB8-4FD1-8CD9 03DD-CE93-0CE3
33FF-492C-8385 7E0C-A90C-6CCB
9422-4554-83D9 C823-5E65-5B1E
0638-44AB-9DF9 804C-2860-D291
5209-48D5-9FA5 CEDA-B53B-B6DD
7A23-4F77-BA5C 5684-226D-B356
8187-444D-8CD0 047C-F7E7-E5CD
13D2-4FA4-A8E0 4F47-9C0A-D62B
7630-473A-8C92 FE58-B5C7-E882
0B46-4BA0-913E 3B69-08EE-4E6E
EB81-4CDD-94E4 2488-2C37-724F
83A5-422F-8FBB 2A9F-A082-92D7
100C-4499-9C9B 5B2A-EE57-91E3
BCDC-49BB-9D32 E9C0-4BCD-7D32
18F0-430F-9067 B9A5-A3B0-D95F
B13B-4D35-9798 FCC6-5787-1F3C
BD0A-4FBC-8912 9FA3-FFEA-92BC
4E43-44D2-82BC 309B-91F8-C95D
1127-425D-A3C0 738D-8CAD-9A3B
4FF9-4DDE-8B5D 4CC1-460A-9FF1
7608-491D-B962 7011-33D8-298B
8C7A-4ABA-A82B 4284-87CF-A006
A650-43B3-A5E6 3BFB-24B0-73E4
71AA-41B0-9A01 691E-644F-6644
59DD-4247-B7F7 CC1A-95E6-D6EB
BCBA-4D9D-9F55 2A32-2138-B345
95C7-472A-AED4 30ED-3509-C62D
0760-B78B-9026 DDC3-5FD5-A0B6
A1F6-87A0-FE7E A8FA-9147-ABB5
21D4-45D3-9D60 1EE3-51D2-3396
5485-49C0-B8EB B0B4-343F-135D
4CBE-4359-9150 6093-28F8-6788
C51F-4A06-9E7C F33E-8239-F352
F62F-4B66-9291 9FB6-C854-5100
6B98-4F1A-B5B5 FAF0-0ECD-9314
CAFE-418A-853C EAAC-55EA-2E64
420E-4559-A155 BCF2-B50C-03B9
DA27-406E-B0B0 52EA-5CFF-7F43
E147-4670-92DC 7E41-C976-49DD
8B4F-4C3D-9FDA 4E7A-8DA1-AD53
F0E7-4A07-828B FDDF-1F04-6258
51BF-496E-97B0 3485-48FC-C988
D83D-43BD-9CE9 1E98-BE57-4954
FFFE-459E-AA3A 29A9-0609-9125
879E-4DD5-9563 6683-573B-AEBF
A342-4583-9883 514E-BB03-A6F5
6CEC-4088-9057 9EF2-4BCB-6A7A
288E-4410-B596 3071-1939-D0B5
02B6-47BE-9322 9CA4-124C-2041
059C-46F1-9D30 1E77-1051-139B
0208-4868-BB79 75EF-1DBD-84EA
A37A-4CBB-8C2A 54B3-12CB-2105
3AB6-4ED4-9DFD 8F45-B49A-430F
C39C-4F0E-8356 3F20-8CC9-6406
8E40-4212-9075 37C7-19B2-BE1B
8B23-49BA-A445 56B5-8B48-DAA8
FFDA-4C02-97F5 B2E8-0BA2-6F9E

Bigtable

ID SKU tariffa precedente Nuovo ID SKU tariffa
B5A6-424E-9B40 3A81-0BBB-DB6B
D0B1-4BBE-B88E 80F1-1914-BE00

Dataflow

ID SKU tariffa precedente Nuovo ID SKU tariffa
B010-4451-8FE0 9E04-DE04-2E16
A151-46E9-B512 09B2-AF74-BAD1

Memorystore for Redis

ID SKU tariffa precedente Nuovo ID SKU tariffa
15A2-40AC-9DCD 8C3A-9182-D105
C4C9-475B-BEFF EF24-D476-1BAD

Cloud Spanner

ID SKU tariffa precedente Nuovo ID SKU tariffa
131F-4968-89D1 3238-2675-F039
75AD-448A-95DE 80C0-BC99-0991

Kubernetes Engine

ID SKU tariffa precedente Nuovo ID SKU tariffa
8AC5-995C-49BE CC42-04B0-71A9
4643-4C68-3D9E 080E-0344-2B2F
D4CC-4550-92C1 237A-224A-C622
292A-4422-B188 9607-3DD9-8D78
CAFC-43E1-9291 6FFC-4E81-8ECA
CA8D-496F-86F4 D634-1142-E1DD
787B-46D9-80CC 825F-9C72-CE1C
FEAB-4A93-849F F986-9574-3D32
3D8D-4826-AE85 EC2F-D6E6-6DC2
28C5-4353-B536 2279-940A-C438
3F48-4DB8-A865 2ED8-47E3-FCF4
1566-42A4-931C 282D-9866-204C
050E-4401-87A1 CA20-3B01-28F7
CDB8-47E5-A134 59AF-8D6A-6F93
A38D-42A4-AB93 9B4B-9C98-A1C1
0C28-42D3-9354 BF16-00E1-9106
22D5-4505-87E0 A045-427D-09F5
5406-46FC-B538 FD8F-FDDC-078F
69BD-4ED5-A9D4 8572-D615-AD9D
AB2C-4C01-B3AE 3630-EF1B-2849
9940-4B80-8F2D DF19-A1EF-AC84
29B1-476B-A3DB B6D8-7A7B-2327
1E09-4D6B-A08F 1DD6-B96F-9F27
48DF-4B4E-82A6 5FAA-AF2F-2CFF
CFB5-43DC-A225 DB7F-F9C1-F79F
6E00-453A-AD09 8E6B-7160-6255
6E7C-45B4-A4AC 2EFE-41D6-A0C2
7792-4C59-A018 10F6-AFF0-0AFF
2FA1-3003-EB9D 960E-36EC-8042
7713-78D0-0F12 3E91-E048-B73C
C468-411F-855C 1256-77D9-0785
AE7A-43D7-92D6 A816-98F0-52A4
8C09-9532-9994 1FA3-D1FF-DF7D
126A-5503-0210 E225-278E-E970
1C8A-2D9A-EF3A 544B-6343-3D8A
7246-58AB-2C77 2426-FF2F-0C1A
CBA4-4F0A-B6EA 0506-34EE-01BB
8118-4430-9AE6 B1D8-AED9-A5BA
3346-4681-9789 D2AF-530E-0C1E
68AA-48D8-BACB 4770-2E09-F22D
8994-46B7-8815 24E8-5C67-2FA1
28D9-45E5-A3DD 9650-1FA3-E633
2B69-4C94-BF9E 6BBB-0D1E-F6A0
3786-4FA4-BFC4 B1F5-F09E-9D52
7706-4477-A57C 92A3-6AD1-1CDC
87D6-42D9-9F62 BBD9-D7C3-575B
21E7-322C-27F2 E01E-1EF6-7971
341E-CEB6-046E D90C-946F-2B5E
AD40-52E0-FE6C F6DF-FCCA-46C5
802C-66F0-3337 D66E-D04C-046D
8B7F-F32F-26D1 1F34-433C-2846
1AA3-04A4-3E0D A7A1-5FAE-4B5E
BC4D-78A4-A637 3EAD-2395-D76A
BEAC-8E7A-2D03 FA9B-EA76-BBF8
76D0-2F62-2BF8 49AB-FEFE-1FFC
AA6F-4C19-BF8F B1B4-5EBE-BCD2
28B5-4B48-81D9 86DF-B23C-E1CD
ADDA-42C7-B88E 90EC-1D9C-7D21
46F2-47A7-33EF E6E7-57D4-9C0A
C2A4-1557-17BB 148C-E8E8-47DB
960E-4BAF-BA31 1653-1F57-D31D
AF6C-4CFA-A138 876B-D94C-91BA
E753-8F76-0172 D911-23CD-56DF
4E22-CFF4-F8B5 6525-244F-BA05
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D137-4062-A817 F6D4-F4E6-A4E9
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