지출 기반 CUD 데이터 모델 업데이트

약정 사용 할인 (CUD) 프로그램 확장의 일환으로 지출 기반 CUD 모델을 업데이트하고 변경사항을 준비하는 데 도움이 되는 도구를 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

  • BigQuery 샘플 데이터 내보내기: 선택하면 BigQuery에서 지출 기반 CUD 데이터 내보내기의 모양이 어떻게 변경되는지 보여주는 샘플 데이터 세트입니다.
  • CUD KPI 예시 쿼리: BigQuery 샘플 데이터 내보내기와 함께 사용하여 중요한 CUD 핵심성과지표 (KPI)를 계산하는 예시 쿼리입니다.
  • 새 CUD 세부정보: 새 CUD 필드 및 데이터 이전(예: 새 CUD 수수료 SKU ID, 혜택 이름, 소비 모델 ID)에 대한 설명

BigQuery 샘플 데이터 내보내기

BigQuery 샘플 데이터 내보내기를 사용하여 지출 기반 CUD 데이터에 발생하는 변경사항에 대비해 내부 시스템을 준비할 수 있습니다. 샘플 데이터 내보내기를 사용하는 프로세스는 다음과 같은 주요 단계로 구성됩니다.

  1. 기본 요건을 확인합니다.
  2. 샘플 데이터 내보내기를 사용 설정합니다.
  3. 새 데이터가 누적되도록 허용합니다.
  4. 새 데이터 모델 및 쿼리 살펴보기
  5. 이에 따라 내부 시스템과 워크플로를 업데이트하세요.

기본 요건

샘플 데이터 내보내기를 사용하려면 다음 기본 요건을 충족해야 합니다.

  • Cloud Billing 계정에 상세 또는 표준 결제 데이터 내보내기가 구성되어 있어야 합니다. 자세한 내용은 BigQuery로 Cloud Billing 데이터 내보내기 설정을 참고하세요.
  • 내보내기를 소유한 프로젝트에 대한 권한과 내보내기를 사용 설정하는 Cloud Billing 계정에 대한 권한이 있어야 합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

    • 데이터 세트가 포함된 프로젝트에 대한 bigquery.datasets.create 권한
    • Cloud Billing 계정에 대한 billing.accounts.getUsageExportSpec 권한

    이러한 권한이 포함된 사전 정의된 Cloud Billing 역할(예: 결제 계정 뷰어, 결제 계정 비용 관리자 또는 결제 계정 관리자)을 확인하려면 Cloud Billing 액세스 제어 및 권한을 참고하세요. BigQuery 전용 권한에 대한 자세한 내용은 BigQuery IAM 역할 및 권한을 참고하세요.

  • 새 Cloud Billing 계정을 만들면 지출 기반 약정에 대해 비례 기여도가 기본적으로 사용 설정됩니다. 그렇지 않으면 이 내보내기를 사용하려면 사용 설정해야 합니다. 이 안내에 따라 변경할 수 있습니다.

  • 프로젝트 또는 조직의 BigQuery 리소스에 VPC가 사용 설정된 경우 인그레스 및 이그레스 규칙을 만들어야 합니다.

    • 내보내기를 만들 수 있는 액세스 권한을 개인에게 부여하는 인그레스 규칙을 만듭니다.
    - 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'
    
    • Google Cloud가 VPC 내에서 BigQuery 연결 데이터 세트를 만들 수 있도록 이그레스 규칙을 만듭니다.
    - egressTo:
        roles:
        - roles/bigquery.dataOwner
        resources:
        - projects/710382390241
    egressFrom:
        identityType: ANY_IDENTITY
        sources:
        - accessLevel: "*"
        sourceRestriction: RESTRICTION_STATUS
    title: 'Sample Export Egress'
    

샘플 데이터 내보내기 사용 설정

샘플 데이터 내보내기를 사용 설정하려면 다음 단계를 완료하세요.

  1. Google Cloud 콘솔의 결제 내보내기 섹션을 엽니다.

    결제 내보내기로 이동

  2. 결제 내보내기 대화상자에서 샘플 데이터 내보내기를 사용 설정할 Cloud Billing 계정을 선택합니다(다음 화면 참고). 계정을 선택하는 데 사용되는 대화상자

  3. 데이터 내보내기 프로세스가 시작되며 사용 설정되는 데 약 하루가 걸립니다. 준비가 완료될 때까지 다음 참고사항이 표시됩니다. 샘플 데이터 내보내기가 준비되지 않았음을 나타내는 메시지가 표시된 화면 샘플 데이터 내보내기를 사용 설정하면 Cloud Billing 데이터 수집이 시작되며 2026년 1월까지 새 데이터가 계속 추가됩니다. 새 데이터 모델에 맞게 시스템을 업데이트하기 전에 내보내기에 충분한 데이터가 누적될 수 있도록 충분한 시간을 허용합니다.

  4. 내보내기가 준비되면 Google Cloud 콘솔의 결제 섹션에 다음 알림이 표시됩니다. 샘플 데이터 내보내기가 준비되었다는 메시지가 표시된 화면

    데이터 내보내기는 세부 또는 표준 결제 데이터 내보내기가 포함된 동일한 BigQuery 데이터 세트 내에 연결된 데이터 세트로 생성됩니다. 연결된 데이터 세트이므로 샘플 내보내기에 대한 추가 요금이 발생하지 않습니다. 자세한 내용은 BigQuery 공유 소개를 참고하세요.

  5. 샘플 데이터 세트 보기를 클릭하여Google Cloud 콘솔에서 BigQuery를 열고 쿼리를 실행하여 중요한 CUD KPI를 파악할 수 있습니다.

샘플 내보내기 제한사항

샘플 데이터 내보내기는 데이터 모델 변경사항을 준비하는 데 유용한 도구이지만 다음과 같은 중요한 측면에서 실제 데이터 내보내기와는 다릅니다.

  • 마이그레이션 후: 새 데이터 모델을 선택한 후에는 샘플 내보내기를 사용하지 마세요. 이 시점 이후에는 샘플 내보내기가 더 이상 정확하지 않기 때문입니다.
  • 출력 크기: 데이터 집계 차이로 인해 샘플 내보내기의 크기가 이러한 변경사항을 선택한 후 표시되는 실제 내보내기와 다를 수 있습니다.
  • 반올림 방법: 반올림 방법의 차이로 인해 매우 적은 금액 또는 비달러 통화에서 약간의 불일치가 발생할 수 있습니다.
  • 일할 계산된 요금: 샘플 내보내기에서는 부분 시간 약정 요금을 동일한 방식으로 고려하지 않으므로 CUD 구매의 첫 시간과 마지막 시간의 비용이 과대평가될 수 있습니다. 지출 기반 CUD를 구매하면 첫 시간의 요금이 일할 계산됩니다.

새 CUD 모델 전후의 데이터 내보내기 예시

새로운 지출 기반 CUD 모델을 사용하려면 Cloud Billing 데이터를 사용할 수 있는 내부 시스템을 계획하고 조정해야 합니다. 그래서 새 CUD 모델 전후에 데이터 내보내기 스키마와 데이터가 어떻게 변경되는지 보여주는 다음 시나리오를 제공해 드립니다. 데이터 내보내기에 미치는 영향을 보여주기 위해 CUD를 과도하게 활용하는 상황과 제대로 활용하지 못하는 상황으로 시나리오를 나누었습니다.

두 시나리오 모두 US Central 1에서 RAM 및 코어용 SKU 2개로 구성된 E2-Standard-8 VM을 구매했다고 가정해 보겠습니다. 이러한 SKU는 각각 가상의 ID RAM SKUCore SKU를 사용합니다.

그런 다음 과도한 활용에 대한 시나리오에서는 1 Year GCE Flex CUD를 시간당 0.1달러에, 제대로 활용하지 못한 경우의 시나리오에서는 시간당 0.3달러에 구매합니다. 이는 데이터에 가상의 ID Fee SKU로 표시됩니다.

CUD가 과도하게 활용되는 시나리오

과도한 활용에 대한 시나리오에서는 앞서 언급한 바와 같이 구매 후 CUD를 과도하게 활용합니다.

이전 데이터

새 CUD 모델이 적용되기 전에는 Cloud Billing 내보내기 스키마와 데이터 값이 다음 표와 같이 표시됩니다.

SKU cost usage.amount_in_pricing_units usage.pricing_unit price.effective_price originating-sku 1 subscription.instance_id credits
수수료 SKU 0.046868 6.509490 시간 0.0072 RAM SKU subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad []
수수료 SKU 0.025132 3.490510 시간 0.0072 코어 SKU subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad []
RAM SKU 0.174496 8 GiB 시간 0.02181159 null null [{"amount":-0.065095,"full_name":"약정 사용 할인 - 달러 기준: GCE 약정", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]
코어 SKU 0.093568 32 시간 0.00292353 null null [{"amount":-0.034905,"full_name":"약정 사용 할인 - 달러 기준: GCE 약정", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]

1. 이 열은 goog-originating-sku-id 라벨 값을 나타냅니다.

이후 데이터

새 CUD 모델을 사용한 후에는 Cloud Billing 내보내기 스키마와 데이터 값이 다음 표와 같이 표시됩니다.

SKU cost usage.amount_in_pricing_units usage.pricing_unit consumption_model.description price.effective_price originating-sku 1 subscription.instance_id credits
수수료 SKU 0.046868 0.046868330 시간 기본값 1 RAM SKU subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb [{"amount":"-0.046868",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
수수료 SKU 0.025132 0.025131670 시간 기본값 1 코어 SKU subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb [{"amount":"-0.025132",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
RAM SKU 0.109398 5.015577498 GiB 시간 기본값 0.02181159 null null []
코어 SKU 0.058648 20.06066639 시간 기본값 0.00292353 null null []
RAM SKU 0.046868 2.984422502 GiB 시간 Compute 가변형 CUD 1년 0.01570434 null subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb []
코어 SKU 0.025132 11.93933361 시간 Compute 가변형 CUD 1년 0.00210494 null subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb []

1. 이 열은 goog-originating-sku-id 라벨 값을 나타냅니다.

이 새로운 CUD 모델에서 다음 사항에 유의하세요.

  • CUD마다 하나가 아닌 두 개의 행이 있습니다.
  • 추가 CUD 항목을 구분하는 새 consumption_model.description 열이 있습니다. 각 항목의 의미는 다음과 같습니다.
    • Compute Flexible CUDs 1 Year 값은 예상한 CUD 할인을 받았다는 것을 나타냅니다.
    • Default 값은 CUD를 과도하게 활용했으며 초과 금액에 대해서는 기본 가격 책정으로 비용이 되돌아갔음을 나타냅니다. 이는 값이 없는 subscription.instance_id로도 나타납니다.
    • 할인이 적용되지 않으므로 CUD 수수료 행에도 Default 값이 있습니다. 대신 credits 필드에서 수수료를 상쇄하기 위해 음수 오프셋이 적용되었음을 나타냅니다.

CUD가 제대로 활용되지 않은 시나리오

제대로 활용되지 않은 경우의 시나리오에서는 앞서 언급한 바와 같이 구매를 했고 CUD를 제대로 활용하지 않았다고 가정합니다.

이전 데이터

새 CUD 모델이 적용되기 전에는 Cloud Billing 내보내기 스키마와 데이터 값이 다음 표와 같이 표시됩니다.

SKU cost usage.amount_in_pricing_units usage.pricing_unit price.effective_price originating-sku 1 subscription.instance_id credits
수수료 SKU 0.022994 3.194 시간 0.0072 null subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad []
수수료 SKU 0.125637 17.450 시간 0.0072 RAM SKU subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad []
수수료 SKU 0.067369 9.357 시간 0.0072 코어 SKU subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad []
RAM SKU 0.174496 8 GiB 시간 0.02181159 null null [{"amount":-0.174496,"full_name":"약정 사용 할인 - 달러 기준: GCE 약정", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]
코어 SKU 0.093568 32 시간 0.00292353 null null [{"amount":-0.093568,"full_name":"약정 사용 할인 - 달러 기준: GCE 약정", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]

1. 이 열은 goog-originating-sku-id 라벨 값을 나타냅니다.

이후 데이터

새 CUD 모델을 사용한 후에는 Cloud Billing 내보내기 스키마와 데이터 값이 다음 표와 같이 표시됩니다.

SKU cost usage.amount_in_pricing_units usage.pricing_unit price.effective_price consumption_model.description originating-sku 1 subscription.instance_id credits
수수료 SKU 0.022994 0.0230 시간 1 기본값 null subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb []
수수료 SKU 0.125637 0.1256371 시간 1 기본값 RAM SKU subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb [{"amount":"-0.1256348",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
수수료 SKU 0.067369 0.0673690 시간 1 기본값 코어 SKU subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb [{"amount":"-0.0673581",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
RAM SKU 0.125637 8 GiB 시간 0.0157043448 Compute 가변형 CUD 1년 null subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb []
코어 SKU 0.067369 32 시간 0.0021049416 Compute 가변형 CUD 1년 null subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb []

1. 이 열은 goog-originating-sku-id 라벨 값을 나타냅니다.

이 새로운 CUD 모델에서 다음 사항에 유의하세요.

  • CUD마다 하나가 아닌 두 개의 행이 있습니다.
  • 추가 CUD 항목을 구분하는 새 consumption_model.description 열이 있습니다. 각 항목의 의미는 다음과 같습니다.
    • Compute Flexible CUDs 1 Year 값은 예상한 CUD 할인을 받았다는 것을 나타냅니다.
    • Default 값은 할인이 적용되지 않으므로 CUD 수수료 행을 나타냅니다. 대신 credits 필드에서 첫 번째 행으로 롤업된 수수료를 상쇄하기 위해 음수 오프셋이 적용되었음을 나타냅니다.
  • 첫 번째 행에는 CUD 수수료의 합계가 표시됩니다.

주요 CUD KPI의 샘플 쿼리

이러한 중요한 KPI 측정항목을 사용하여 시스템이 새 데이터 모델에서 잘 작동하는지 확인할 수 있습니다.

  1. 약정 할인 ($): 약정으로 인해 발생한 할인액을 설명합니다. 이 측정항목은 (Cost of resources at on-demand rates - cost of resources with commitment discounts) 공식을 사용합니다.
  2. 약정 할인 (%): 약정으로 인해 발생한 할인 비율을 설명합니다. 이 측정항목은 (Commitment savings / costs of resources at on-demand rates)*100 공식을 사용합니다.
  3. 약정 사용률 (%): 약정을 얼마나 효과적으로 사용하는지 측정하며, 백분율로 표시됩니다. 이 측정항목은 (Commitment applied to eligible spend / total commitment) 공식을 사용합니다.
  4. 실제 할인율 (%): 약정 할인에 대한 투자수익 (ROI)을 설명합니다. 이 측정항목은 (Commitment Savings / On-Demand Equivalent Spend) 공식을 사용합니다.

    비용 데이터에 대한 유용한 인사이트를 얻을 수 있도록 다음 BigQuery 샘플 쿼리에서 다음 KPI에 대한 유용한 정보를 가져오는 방법을 보여줍니다.

올바른 샘플 쿼리 선택

데이터 모델 변경사항에 맞게 쿼리를 업데이트할 수 있도록 KPI 샘플 쿼리의 두 가지 버전을 제공합니다. 다음 중 하나를 선택합니다.

기존 데이터 모델을 사용하는 샘플 KPI 쿼리

새 데이터 모델을 사용하지 않는 경우 다음 샘플 쿼리를 사용하세요.

이러한 쿼리는 Compute 가변형 CUD에만 해당합니다. 다른 지출 기반 CUD 제품을 쿼리하려면 다음 값을 변경해야 합니다.

  • cud_product
  • sku.description
  • credit.type

CUD 비용 + CUD 절감액

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);
  • monthYYYYMM 형식의 현재 연도 및 월입니다(예: '202504').

약정 사용량

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);
  • monthYYYYMM 형식의 현재 연도 및 월입니다(예: '202504').

유효 저축률

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);
  • monthYYYYMM 형식의 현재 연도 및 월입니다(예: '202504').

새 데이터 모델을 사용하는 샘플 KPI 쿼리

새 데이터 모델을 채택한 경우 이 샘플 쿼리를 사용하세요.

이러한 쿼리는 Compute 가변형 CUD에만 해당합니다. 다른 지출 기반 CUD 제품을 쿼리하려면 다음 값을 변경해야 합니다.

  • 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);
  • monthYYYYMM 형식의 현재 연도 및 월입니다(예: '202504').

BigQuery로 Cloud Billing 내보내기

BigQuery로 Cloud Billing 내보내기 표준, 상세, 재결제 (리셀러만 해당) 데이터 내보내기에서 다음 필드가 추가되거나 변경됩니다.

필드 유형 신규 또는 업데이트됨 설명
price 구조체 기존(상세 또는 재결제 내보내기는 변경사항 없음, 표준 내보내기에 추가됨) 사용량에 청구된 가격과 관련된 구조와 값을 설명하는 필드입니다.
price.list_price 숫자 새 필드 기본 소비 모델별 SKU 정가입니다.
price.effective_price_default 숫자 새 필드 Cloud Billing 계정에 연결된 계약의 커스텀 가격 책정에 따른 기본 소비 모델별 SKU 가격입니다.
price.list_price_consumption_model 숫자 새 필드 해당 소비 모델별 SKU 정가입니다.
price.effective_price 숫자 기존(세부정보 및 재결제 내보내기에서 설명이 업데이트됨, 표준 내보내기에 추가됨) Cloud Billing 계정에 연결된 계약의 커스텀 가격 책정에 따른 해당하는 소비 모델별 SKU 가격입니다.
price.tier_start_amount 숫자 (기존 상세 내보내기, 표준 내보내기에 추가됨) SKU의 가격 책정 등급에 대한 하한 단위 수입니다.
price.unit 문자열 (기존 상세 내보내기, 표준 내보내기에 추가됨) 가격이 지정되고 리소스 사용량이 측정되는 사용량 단위입니다.
price.pricing_unit_quantity 숫자 (기존 상세 내보내기, 표준 내보내기에 추가됨) SKU의 가격 등급 단위 수량입니다.
cost_at_list 숫자 기존 필드, 변경사항을 반영하도록 설명이 업데이트됨. 비용(정가)
cost 숫자 기존 필드, 변경사항을 반영하도록 설명이 업데이트됨.

Cloud Billing 계정에 적용되는 해당 소비 모델별 비용으로, 청구 계정에 적용되는 가격을 사용하여 계산됩니다. Cloud Billing에 커스텀 계약 가격이 있는 경우, 이 가격은 결제 계정별 가격이고, 그렇지 않은 경우 SKU 또는 SKU 등급의 정가입니다. 소비 모델은 특정 SKU의 사용 가격을 나타냅니다. CUD가 적용되지 않는 경우 모든 결제 계정에는 기본 소비 모델이 적용됩니다. 소비 모델은 현재 지출 기반 CUD에만 사용됩니다.

cost_at_effective_price_default 숫자 신규 Cloud Billing 계정에 연결된 계약의 커스텀 가격 책정에 따른 기본 소비 모델별 비용입니다.
cost_at_list_consumption_model 숫자 신규 해당하는 소비 모델별 비용입니다.
consumption_model 구조체 신규 해당하는 소비 모델을 설명하는 필드입니다.
consumption_model.id 문자열 신규 소비 모델의 ID입니다.
consumption_model.description 문자열 신규 소비 모델에 대한 설명입니다.

가격 내보내기 변경사항

BigQuery로 Cloud Billing 내보내기에서 가격 책정 정보에 관한 다음 필드가 추가되거나 변경됩니다.

필드 유형 신규/업데이트됨 설명
List_price Struct 업데이트됨 pricing_as_of_time부터 적용되는 Google Cloud 또는 Google Maps Platform SKU 및 SKU 가격 책정 등급의 정가(기본 소비 모델 가격 포함)입니다.
List_price.tieredrates.start_usage_amount Float 기존 특정 정가 등급의 가격 하한값으로 가격 책정 단위 기준입니다.
List_price.tieredrates.usd_amount Numeric 기존 SKU의 정가(미국 달러)입니다.
List_price.consumption_model_display_name String 신규 소비 모델의 표시 이름입니다.
List_price.consumption_model_id String 신규 소비 모델의 ID입니다.
Billing_account_price Struct 업데이트됨 계약 가격이 있는 경우 이는 Cloud Billing 계정에 연결된 계약의 커스텀 SKU 가격(기본 소비 모델 가격 포함)입니다.
Billing_account_price.tiered_rates.start_usage_amount Float 기존 특정 결제 계정 가격 등급의 가격 하한값으로 가격 책정 단위 기준입니다.
Billing_account_price.tiered_rates.usd_amount Numeric 기존 SKU의 결제 계정 가격(미국 달러)입니다.
Billing_account_price.tiered_rates.consumption_model_display_name String 신규 소비 모델의 표시 이름입니다.
Billing_account_price.tiered_rates.consumption_model_id String 신규 소비 모델의 ID입니다.
Consumption_Models 구조체 목록 신규 모든 소비 모델에 대한 SKU의 정가 및 결제 계정 가격입니다.
Consumption_models.consumption_model_id String 신규 소비 모델의 ID입니다.
Consumption_models.consumption_model_display_name String 신규 소비 모델의 표시 이름입니다.
Consumption_models.list_price.tiered_rates.start_usage_amount Float 신규 특정 정가 등급의 가격 하한값으로 가격 책정 단위 기준입니다.
Consumption_models.list_price.tiered_rates.usd_amount Numeric 신규 SKU의 정가(미국 달러)입니다.
Consumption_models.billing_account_price.tiered_rates.start_usage_amount Float 신규 특정 결제 계정 가격 등급의 가격 하한값으로 가격 책정 단위 기준입니다.
Consumption_models.billing_account_price.tiered_rates.usd_amount Numeric 신규 SKU의 결제 계정 가격(미국 달러)입니다.

새 CUD 제품 정보

새 CUD 수수료 SKU가 기존 CUD 수수료 SKU를 대체하고, 새 혜택 ID와 소비 모델 ID가 범위 내 CUD에 모두 적용됩니다. 다음 세부정보를 사용하여 쿼리와 대시보드를 조정할 수 있습니다.

혜택 및 소비 모델 ID 이전

다음 표에는 이전 데이터 모델에서 새 데이터 모델로 이전되는 혜택 및 소비 모델 ID가 나와 있습니다.

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

CUD 수수료 SKU ID 이전

다음 표에는 제품별로 이전 데이터 모델에서 새 데이터 모델로 이전되는 CUD 수수료 SKU ID가 표시되어 있습니다.

Cloud Run

이전 수수료 SKU ID 새 수수료 SKU ID
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

이전 수수료 SKU ID 새 수수료 SKU ID
B5A6-424E-9B40 3A81-0BBB-DB6B
D0B1-4BBE-B88E 80F1-1914-BE00

Dataflow

이전 수수료 SKU ID 새 수수료 SKU ID
B010-4451-8FE0 9E04-DE04-2E16
A151-46E9-B512 09B2-AF74-BAD1

Redis용 Memorystore

이전 수수료 SKU ID 새 수수료 SKU ID
15A2-40AC-9DCD 8C3A-9182-D105
C4C9-475B-BEFF EF24-D476-1BAD

Cloud Spanner

이전 수수료 SKU ID 새 수수료 SKU ID
131F-4968-89D1 3238-2675-F039
75AD-448A-95DE 80C0-BC99-0991

Kubernetes Engine

이전 수수료 SKU ID 새 수수료 SKU ID
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
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