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.
- 기본 요건을 확인합니다.
- 샘플 데이터 내보내기를 사용 설정합니다.
- 새 데이터가 누적되도록 허용합니다.
- 새 데이터 모델 및 쿼리 살펴보기
- 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.
- 데이터 세트가 포함된 프로젝트에 대한
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.
Google Cloud 콘솔의 결제 내보내기 섹션을 엽니다.
결제 내보내기 대화상자에서 샘플 데이터 내보내기를 사용 설정할 Cloud Billing 계정을 선택합니다(다음 화면 참고).
데이터 내보내기 프로세스가 시작되며 사용 설정되는 데 약 하루가 걸립니다. 준비가 완료될 때까지 다음 참고사항이 표시됩니다.
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.
내보내기가 준비되면 Google Cloud 콘솔의 결제 섹션에 다음 알림이 표시됩니다.
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.
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 1
에서 RAM 및 코어용 SKU 2개로 구성된 E2-Standard-8
VM을 구매했다고 가정해 보겠습니다. 이러한 SKU는 각각 가상의 ID RAM SKU
및 Core SKU
를 사용합니다.
그런 다음 과도한 활용에 대한 시나리오에서는 1 Year GCE Flex CUD
를 시간당 0.1달러에, 제대로 활용하지 못한 경우의 시나리오에서는 시간당 0.3달러에 구매합니다. 이는 데이터에 가상의 ID Fee SKU
로 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 없는subscription.instance_id
로도 나타납니다.- 할인이 적용되지 않으므로 CUD 수수료 행에도
Default
값이 있습니다. 대신credits
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. 대신credits
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.
- 약정 할인 ($): 약정으로 인해 발생한 할인액을 설명합니다. 이 측정항목은
(Cost of resources at on-demand rates - cost of resources with commitment discounts)
공식을 사용합니다. - 약정 할인 (%): 약정으로 인해 발생한 할인 비율을 설명합니다. 이 측정항목은
(Commitment savings / costs of resources at on-demand rates)*100
공식을 사용합니다. - 약정 사용률 (%): 약정을 얼마나 효과적으로 사용하는지 측정하며, 백분율로 표시됩니다. 이 측정항목은
(Commitment applied to eligible spend / total commitment)
공식을 사용합니다. 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);
month
은YYYYMM
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);
month
은YYYYMM
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);
month
은YYYYMM
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);
month
은YYYYMM
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_time 부터 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 |
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 |
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