Ab dem 21. Februar 2025 werden BigQuery-Nutzern Gebühren für die Cloud Storage-Nutzung in Rechnung gestellt, die gemäß Preisdokumentation bisher aufgrund eines Abrechnungsfehlers nicht erfasst wurden:
- Gebühren für das Abrufen von Daten aus den Speicherklassen Nearline, Coldline und Archive werden gemäß der bestehenden Preisdokumentation und den SKUs für das Abrufen von Daten berechnet.
- Gebühren für die Datenübertragung zwischen Regionen werden erhoben, wenn ein BigQuery-Job an einem Standort Daten liest, die in einem Cloud Storage-Bucket an einem anderen Standort gespeichert sind. Diese Gebühren werden von den folgenden SKUs abgerechnet:
- Datenübertragung von Google Cloud Storage zwischen Kontinent 1 und Kontinent 2 (z. B. Datenübertragung von Google Cloud Storage zwischen Nordamerika und Europa für die Datenübertragung von einem BigQuery-Dataset in der Region „us-central 1“ zu einem BigQuery-Dataset in der Region „europe-west 1“)
- Network Data Transfer GCP Inter Region innerhalb eines Kontinents (z. B. Network Data Transfer GCP Inter Region innerhalb von Nordamerika für die Datenübertragung von us-east4 zu einem BigQuery-Dataset in den USA)
Wer ist betroffen?
Diese Änderung wirkt sich besonders auf Nutzer aus, die:
- Daten aus Cloud Storage abfragen, die mit den Klassen Coldline, Nearline und Archive verknüpft sind
- Daten aus entfernten Cloud Storage-Regionen in BigQuery importieren
Hat diese Änderung Auswirkungen auf Ihre früheren Rechnungen?
Nein, diese Änderung hat keine Auswirkungen auf Ihre früheren Rechnungen.
Was kann ich tun, um diese Kosten zu minimieren?
Um mögliche Kostensteigerungen zu vermeiden, können Sie folgende Maßnahmen ergreifen:
- Um die Abrufgebühren zu minimieren, sollten Sie Folgendes beachten:
- Autoclass für den Bucket aktivieren
- Daten von Nearline, Coldline oder Archive in die Speicherklasse „Standard“ migrieren
- Um die Kosten für die Datenübertragung zwischen Regionen zu minimieren, sollten Sie Ihre Daten in einem Cloud Storage-Bucket speichern, der sich lokal im Ziel-BigQuery-Dataset befindet, wenn Sie Daten aus entfernten Cloud Storage-Standorten importieren. Beispiel:
- Wenn Sie Daten in die BigQuery-Multiregion US lesen, sollten Sie Ihren Cloud Storage-Bucket in us-central1 platzieren.
- Wenn Sie Daten in BigQuery us-west1 lesen, sollten Sie Ihren Cloud Storage-Bucket in us-west1 platzieren.
- Wenn Sie einen vorhandenen Cloud Storage-Bucket zusammen mit Ihrem BigQuery-Dataset platzieren möchten, können Sie den Storage Transfer Service verwenden, um Ihren Cloud Storage-Bucket zu verschieben
