Per impostazione predefinita, le query vengono fatturate utilizzando il modello di prezzo on demand (per TiB), con cui paghi per i dati analizzati dalle query.

Con i prezzi on demand, in genere hai la possibilità di ottenere fino a 2000 slot contemporanei, condivisi tra tutte le query in un singolo progetto. Periodicamente, BigQuery consentirà il bursting temporaneo oltre tale limite per accelerare le query più piccole. Inoltre, a volte potrebbero essere disponibili meno slot in caso di elevata contesa per la capacità on demand in una località specifica.

I prezzi on demand (per TiB) delle query sono i seguenti:

Tieni presente quanto segue in merito ai costi delle query on demand (per TiB):

• BigQuery utilizza una struttura di dati a colonne. Gli addebiti verranno effettuati in base ai dati totali elaborati nelle colonne selezionate e il totale dei dati per ogni colonna è calcolato in base ai tipi di dati nella colonna. Per ulteriori informazioni su come vengono calcolate le dimensioni dei dati, vedi Stima dei costi delle query.
• Ti vengono addebitati i costi per le query eseguite sui dati condivisi. Il proprietario dei dati non paga quando si accede ai suoi dati.
• Non sono previsti addebiti per le query che restituiscono un errore o per le query che recuperano i risultati dalla cache. Per i job di linguaggio procedurale questa considerazione viene fornita a livello di istruzione.
• Gli addebiti vengono arrotondati al MB più prossimo, con un minimo di 10 MB di dati elaborati per ogni tabella a cui la query fa riferimento e con un minimo di 10 MB di dati elaborati per query.
• L'annullamento di un job di query in esecuzione può comportare un addebito fino al costo totale della query se ne consenti l'esecuzione fino al completamento.
• Quando esegui una query, il costo ti viene addebitato in base ai dati elaborati nelle colonne selezionate, anche se imposti un'istruzione LIMIT esplicita per i risultati.
• Il partizionamento e il clustering delle tabelle possono contribuire a ridurre la quantità di dati elaborati dalle query. Come best practice, utilizza il partizionamento e il clustering ogni volta che è possibile farlo.
• I prezzi on demand (per TiB) sono indicati come "prezzi dell'analisi" nella pagina SKU di Google Cloud.
• Quando esegui una query su una tabella in cluster e la query include un filtro sulle colonne in cluster, BigQuery utilizza l'espressione di filtro per eliminare i blocchi analizzati dalla query. Ciò può ridurre il numero di byte analizzati.

BigQuery offre meccanismi di controllo dei costi che consentono di limitare i costi delle query. È possibile impostare:

• Controlli dei costi personalizzati a livello di utente e di progetto
• Il numero massimo di byte fatturati da una query

Per esempi dettagliati su come calcolare il numero di byte elaborati, consulta Calcolo delle dimensioni delle query.

BigQuery offre un modello di determinazione dei prezzi di computing basato sulla capacità per i clienti che necessitano di capacità aggiuntiva o preferiscono un costo prevedibile per i carichi di lavoro di query rispetto al prezzo on-demand (per TiB di dati elaborati). Il modello di computing della capacità offre prezzi a consumo (con scalabilità automatica) e impegni facoltativi di uno e tre anni che forniscono prezzi scontati. Paghi la capacità di elaborazione delle query, misurata in slot (CPU virtuali) nel tempo.

Per abilitare la tariffazione della capacità, utilizza le prenotazioni di BigQuery.

Capacità degli slot BigQuery:

• è disponibile in 3 versioni: Standard, Enterprise ed Enterprise Plus.
• si applica ai costi delle query, tra cui istruzioni BigQuery ML, DML e DDL.
• non si applica ai costi di archiviazione o ai costi di BI Engine.
• non si applica agli inserimenti di flussi di dati e all'utilizzo dell'API BigQuery Storage.
• può sfruttare lo strumento di scalabilità automatica di BigQuery.
• viene fatturato al secondo con un minimo di un minuto.

Impegni di slot BigQuery facoltativi:

• sono disponibili per periodi di uno o tre anni.
• sono disponibili nelle versioni Enterprise ed Enterprise Plus.
• è la capacità regionale. Gli impegni in una o più regioni non possono essere utilizzati in altre regioni o più regioni e non possono essere spostati.
• può essere condiviso con l'intera organizzazione. Non è necessario acquistare impegni di slot per ogni progetto.
• vengono offerti con un minimo di 50 slot e incrementi di 50 slot.
• vengono rinnovati automaticamente a meno che non sia impostata la cancellazione alla fine del periodo.

La tabella seguente mostra il costo degli slot nella versione Standard.

La tabella seguente mostra il costo degli slot nella versione Enterprise.

La tabella seguente mostra il costo degli slot nella versione Enterprise Plus.

I servizi aggiuntivi utilizzati come parte di BigQuery verranno fatturati utilizzando lo SKU dei servizi BigQuery. Questi servizi includono il servizio di trasferimento dati.

La tabella seguente mostra i vari servizi fatturati utilizzando lo SKU dei servizi BigQuery.

I prezzi di archiviazione sono i costi per l'archiviazione dei dati caricati in BigQuery. Ti vengono addebitati i costi dell'archiviazione attiva e dell'archiviazione a lungo termine.

• L'archiviazione attiva include qualsiasi tabella o partizione di tabella che è stata modificata negli ultimi 90 giorni.
• L'archiviazione a lungo termine include qualsiasi tabella o partizione di tabella che non è stata modificata per 90 giorni consecutivi. Il prezzo di archiviazione della tabella si riduce automaticamente del 50% circa. Non esiste alcuna differenza in termini di prestazioni, durabilità o disponibilità tra l'archiviazione attiva e quella a lungo termine.

I prezzi dello spazio di archiviazione si basano sulla quantità di dati archiviati nelle tabelle. Tabelle temporanee di sessione e tabelle temporanee multi-istruzione vengono addebitate solo per l'archiviazione attiva. Non sono previsti costi per il time travel e l'archiviazione failsafe. Non sono previsti costi di archiviazione per le tabelle temporanee dei risultati delle query memorizzati nella cache.

Le dimensioni dei dati vengono calcolate in base ai tipi di dati delle singole colonne. Per una spiegazione dettagliata di come vengono calcolate le dimensioni dei dati, consulta Calcolo delle dimensioni dei dati.

I prezzi di archiviazione vengono ripartiti proporzionalmente per MiB al secondo. Ad esempio, se utilizzi l'archiviazione logica attiva in us-central1:

• Per 512 MiB per metà mese, paghi 0,00575 $
• Per 100 GiB per metà mese, paghi 1,15 $
• Per 1 TiB per un mese intero, paghi 23,552 $

L'utilizzo dello spazio di archiviazione viene calcolato in gibibyte mesi (GiB mesi), dove 1 GiB equivale a 230 byte (1024 MiB). Analogamente, 1 tebibyte (TiB) è pari a 240 byte (1024 GiB). Il valore di utilizzo finale è il prodotto della dimensione dei dati in gibibyte e del tempo di utilizzo dell'archiviazione in mesi.

Se i dati di una tabella non vengono modificati o eliminati entro 90 giorni consecutivi, viene applicata la tariffa dell' archiviazione a lungo termine. L'archiviazione a lungo termine di una tabella non comporta alcuna penalizzazione in termini di prestazioni, durabilità, disponibilità o qualsiasi altra funzionalità.

Ogni partizione di una tabella partizionata è considerata separatamente per la determinazione del prezzo di archiviazione a lungo termine. Se una partizione non è stata modificata negli ultimi 90 giorni, i dati in tale partizione sono considerati elementi di archiviazione a lungo termine e viene addebitato il prezzo scontato.

Se la tabella viene modificata, vengono ripristinati i prezzi dell'archiviazione standard e il timer di 90 giorni riprende il conteggio da zero. Qualsiasi modifica ai dati in una tabella azzera il timer, incluse le azioni seguenti:

Tutte le altre azioni non reimpostano il timer, incluse le seguenti:

• Esecuzione di query su una tabella
• Creazione di una vista che esegue query su una tabella
• Esportazione di dati da una tabella
• Copia di una tabella (in un'altra tabella di destinazione)
• Applicazione di patch o aggiornamento di una risorsa di una tabella

Per le tabelle che raggiungono la soglia dei 90 giorni durante un ciclo di fatturazione, il prezzo viene ripartito in modo proporzionale di conseguenza.

I prezzi per l'archiviazione a lungo termine si applicano solo all'archiviazione in BigQuery e non ai dati archiviati in origini dati esterne come Bigtable, Cloud Storage e Google Drive.

Calcolo delle dimensioni dei dati

Quando carichi i dati in BigQuery o esegui delle query sui dati, l'addebito avviene in base alle dimensioni dei dati. Le dimensioni dei dati vengono calcolate in base alle dimensioni del tipo di dati di ciascuna colonna.

Le dimensioni dei dati archiviati e le dimensioni dei dati elaborati dalle query vengono calcolate in gibibyte (GiB), dove 1 GiB è pari a 230 byte (1024 MiB). Analogamente, 1 tebibyte (TiB) è pari a 240 byte (1024 GiB).

Per ulteriori informazioni, vedi Dimensioni dei tipi di dati.

BigQuery Data Transfer Service applica addebiti mensili su base proporzionale. Gli addebiti avvengono nel seguente modo:

Ogni app Android ha un ID applicazione univoco che sembra un nome di pacchetto Java, ad esempio com.example.myapp. Il report Installazioni contiene una colonna "Nome pacchetto". Il numero di nomi di pacchetti univoci viene utilizzato per calcolare l'utilizzo dei trasferimenti.

Ogni trasferimento creato genera una o più esecuzioni al giorno. I nomi dei pacchetti vengono conteggiati solo il giorno in cui viene completata un'esecuzione del trasferimento. Ad esempio, se un trasferimento inizia il 14 luglio ma viene completato il 15 luglio, i nomi dei pacchetti vengono conteggiati il 15 luglio.

Se un nome di pacchetto univoco viene rilevato in più esecuzioni di un trasferimento in un determinato giorno, viene conteggiato una sola volta. I nomi dei pacchetti vengono conteggiati separatamente per le diverse configurazioni di trasferimento. Se un nome pacchetto univoco viene rilevato in esecuzioni per due configurazioni di trasferimento separate, il nome pacchetto viene conteggiato due volte.

Se il nome di un pacchetto viene visualizzato ogni giorno per un intero mese, ti verranno addebitati tutti i 25 $per quel mese. In caso contrario, se fosse apparso per una parte del mese, l'addebito sarebbe stato ripartito proporzionalmente.

Esempio 1: se eseguiamo la sincronizzazione per un'applicazione, com.smule.singandroid, ci costerà 25 $al mese + il prezzo di archiviazione per BigQuery?

La risposta è 25 $al mese (in proporzione) + i costi di archiviazione/query di BigQuery.

Esempio 2: se sincronizziamo tutti i dati storici (per 10 anni), ci verranno addebitati 120 mesi o 1 mese, perché li abbiamo trasferiti tutti in una volta?

La risposta è ancora 25 $al mese (in proporzione) + i costi di archiviazione/query di BigQuery, poiché addebitiamo 25 $per ogni nome pacchetto univoco nella tabella Installs_country, indipendentemente da quanti anni risalgono i dati storici per quel nome pacchetto univoco.

BigQuery Omni offre i seguenti modelli di determinazione dei prezzi a seconda dei tuoi workload e delle tue esigenze.

Analogamente al modello di analisi on demand di BigQuery, le query BigQuery Omni, per impostazione predefinita, vengono fatturate utilizzando il modello di prezzo on demand (per TiB), in cui paghi per i dati scansionati dalle query.

Con i prezzi on demand, in genere hai la possibilità di accedere a un ampio pool di slot simultanei, condivisi tra tutte le query in un singolo progetto. Periodicamente, BigQuery Omni consentirà il bursting temporaneo oltre tale limite per accelerare le query più piccole. Inoltre, a volte potrebbero essere disponibili meno slot in caso di elevata contesa per la capacità on demand in una località specifica.

I prezzi on demand (per TiB) delle query di BigQuery Omni sono i seguenti:

I dettagli e le limitazioni sono simili ai prezzi dell'analisi di BigQuery. Tieni presente quanto segue in merito ai costi delle query on demand (per TiB):

• BigQuery utilizza una struttura di dati a colonne. Gli addebiti vengono effettuati in base ai dati totali elaborati nelle colonne selezionate e il totale dei dati per ogni colonna è calcolato in base ai tipi di dati nella colonna. Per ulteriori informazioni su come vengono calcolate le dimensioni dei dati, vedi Calcolo delle dimensioni dei dati.
• Non sono previsti addebiti per le query che restituiscono un errore o per le query che recuperano i risultati dalla cache. Per i job di linguaggio procedurale questa considerazione viene fornita a livello di istruzione.
• Gli addebiti vengono arrotondati al MB più prossimo, con un minimo di 10 MB di dati elaborati per ogni tabella a cui la query fa riferimento e con un minimo di 10 MB di dati elaborati per query.
• L'annullamento di un job di query in esecuzione può comportare un addebito fino al costo totale della query se ne consenti l'esecuzione fino al completamento.
• Quando esegui una query, il costo ti viene addebitato in base ai dati elaborati nelle colonne selezionate, anche se imposti un'istruzione LIMIT esplicita per i risultati.
• Il partizionamento e il clustering delle tabelle possono contribuire a ridurre la quantità di dati elaborati dalle query. Come best practice, utilizza il partizionamento e il clustering ogni volta che è possibile farlo.
• I prezzi on demand (per TiB) sono indicati come "prezzi dell'analisi" nella pagina SKU di Google Cloud.
• Quando esegui una query su una tabella in cluster e la query include un filtro sulle colonne in cluster, BigQuery utilizza l'espressione di filtro per eliminare i blocchi analizzati dalla query. Ciò può ridurre il numero di byte analizzati.

BigQuery offre meccanismi di controllo dei costi che consentono di limitare i costi delle query. È possibile impostare:

• Controlli dei costi personalizzati a livello di utente e di progetto.
• Il numero massimo di byte fatturati da una query

Le regioni BigQuery Omni supportano le versioni di BigQuery. Al momento, nelle regioni Omni è supportata solo la versione Enterprise

La tabella seguente mostra il costo degli slot nelle regioni Omni

Quando si utilizzano le funzionalità cross-cloud di Omni (Cross Cloud Transfer, Create Table as Select, Insert Into Select, Cross Cloud Joins e Cross Cloud Materialized Views) che comportano lo spostamento di dati da AWS o Azure a Google Cloud, verranno addebitati costi aggiuntivi per il trasferimento dei dati.

In particolare, per le viste materializzate cross-cloud, Create Table as Select, Insert Into Select e i join cross-cloud non sono previsti addebiti durante l'anteprima. A partire dal 29 febbraio 2024, questi servizi saranno disponibili a livello generale e ti verrà addebitato il trasferimento di dati. Ti verrà addebitato il costo del trasferimento dei dati solo quando utilizzi uno dei servizi sopra elencati da una regione AWS o Azure a una regione BigQuery di Google Cloud. Ti verrà addebitata una tariffa per GiB in base alla quantità di dati trasferiti da AWS o Azure a Google Cloud.

Quando utilizzi la funzionalità Viste materializzate cross-cloud di Omni, ti verrà addebitato anche il costo per la creazione di viste materializzate locali, che si trova su BigQuery Managed Storage su AWS. Ti verrà addebitato un costo per GiB per la quantità di spazio di archiviazione fisico utilizzato per la vista materializzata locale.

BigQuery offre due modalità di importazione dati:

• Caricamento in batch Carica i file di origine in una o più tabelle BigQuery in una singola operazione batch.
• Flussi di dati. Trasmetti i dati in flussi un record alla volta o in piccoli batch utilizzando l'API BigQuery Storage Write o l'API di flusso legacy.

Per ulteriori informazioni sulla modalità da scegliere, consulta Introduzione al caricamento dei dati.

Per impostazione predefinita, non ti viene addebitato alcun costo per il caricamento in batch di dati da Cloud Storage o da file locali in BigQuery. I job di caricamento tra regioni vengono fatturati per l'utilizzo della rete in base agli SKU di trasferimento dati di rete.

Per impostazione predefinita, i job di caricamento utilizzano un pool di slot condiviso. BigQuery non offre alcuna garanzia sulla capacità disponibile di questo pool condiviso o sulla velocità effettiva visualizzata. In alternativa, puoi acquistare slot dedicati per l'esecuzione dei job di caricamento. Ti viene addebitato il modello di prezzi basato sulla capacità per gli slot dedicati. Quando i job di caricamento vengono assegnati a una prenotazione, perdono l'accesso al pool gratuito. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina Assegnazioni.

Dopo il caricamento in BigQuery, i dati sono soggetti ai prezzi di archiviazione di BigQuery. Se carichi i dati da Cloud Storage, ti verrà addebitato il costo di archiviazione dei dati in Cloud Storage. Per maggiori dettagli, consulta Archiviazione dei dati nella pagina dei prezzi di Cloud Storage.

BigQuery offre le seguenti modalità di estrazione dei dati:

• Esportazione batch. Utilizza un job di estrazione per esportare i dati della tabella in Cloud Storage. Non sono previsti costi di elaborazione per l'esportazione di dati da una tabella BigQuery utilizzando un job di estrazione. I job di estrazione tra regioni vengono fatturati in base agli SKU per il traffico di rete di trasferimento dati generale per le regioni incrociate di Google Cloud.
• Esportare i risultati della query. Utilizza l'istruzione EXPORT DATA per esportare i risultati della query in Cloud Storage, Bigtable o Spanner. Ti viene addebitato il costo di calcolo per l'elaborazione dell'istruzione della query.
• Lettura dei flussi di dati. Utilizza l'API Storage Read per eseguire letture a velocità effettiva elevata dei dati della tabella. Ti viene addebitato l'importo dei dati letti.

Nota: non ti vengono addebitati costi per l'estrazione o il trasferimento dei dati quando accedi ai risultati delle query nella console Google Cloud, nell'API BigQuery o in qualsiasi altro client, come Looker.

Ti viene addebitato il trasferimento di dati quando esporti i dati in batch da BigQuery a un bucket Cloud Storage o a una tabella Spanner in un'altra regione, come segue:

Nota: tutti i prezzi sono in $/GiB e tutti i GiB sono in byte fisici.

L'API Storage di lettura ha un modello di prezzo on demand. Con i prezzi on demand BigQuery addebita i costi in base al numero di byte elaborati (indicati anche come byte letti). I prezzi on demand si basano esclusivamente sull'utilizzo, con un livello gratuito di lettura di 300 TiB al mese per ogni account di fatturazione. I byte analizzati come parte delle letture da tabelle temporanee sono gratuiti e non vengono conteggiati ai fini del livello gratuito di 300 TiB. Questi 300 TiB di lettura gratuiti si riferiscono al componente byte letti e non si applicano al trasferimento di dati in uscita associato.

Tieni presenti le seguenti considerazioni relative ai costi dell'API Storage di lettura:

• I costi ti vengono addebitati in base alla quantità totale di dati letti. Il numero totale di dati letti per colonna e le dimensioni dei dati vengono calcolati in base al tipo di dati nella colonna. Per una spiegazione dettagliata di come vengono calcolate le dimensioni dei dati, consulta Calcolo delle dimensioni dei dati.
• Ti verranno addebitati i dati letti in una sessione di lettura anche se una chiamata ReadRows non ha successo.
• Se annulli una chiamata ReadRows prima della fine del flusso, ti verranno addebitati i dati letti prima dell'annullamento. I costi potrebbero includere dati letti ma non restituiti prima dell'annullamento della chiamata ReadRows.
• Come best practice, utilizza tabelle partizionate e in cluster ogni volta che è possibile farlo. Puoi ridurre la quantità di dati letti utilizzando una clausola WHERE per eliminare i partizionamenti. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina Esecuzione di query sulle tabelle partizionate.
• Quando utilizzi Interconnect, si applicano i prezzi di Cloud Interconnect invece dei prezzi di utilizzo generico della rete dell'API BigQuery Storage di lettura.

Oltre alle operazioni di copia all'interno della stessa regione, BigQuery offre due modalità di replica (copia) dei dati tra regioni. Puoi eseguire un'operazione di copia una tantum o utilizzare la replica incrementale continua. Le opzioni per copiare i dati tra regioni includono le seguenti:

• Copia tra regioni. Copia una tantum o pianificata dei dati della tabella tra regioni o multiregioni, vedi copia dei set di dati o copia delle tabelle. La copia tra regioni viene fatturata in base a Traffico di rete per trasferimento di dati generico per SKU tra regioni Google Cloud.
• Replica tra regioni. Replica incrementale continua di un set di dati tra due o più regioni diverse o multiregioni, vedi replica dei set di dati tra regioni.
• Replica turbo tra regioni. Replica continua, incrementale e ad alte prestazioni di un set di dati tra due o più regioni diverse o multiregionali. Disponibile solo con disaster recovery gestito.

Sia la replica tra regioni che la replica Turbo tra regioni vengono fatturate in base alle SKU di replica in uscita di rete di BigQuery.

I dati replicati archiviati nella regione o nella regione multipla di destinazione vengono addebitati in base ai prezzi di archiviazione di BigQuery.

Ti viene addebitato il trasferimento di dati per il volume di dati replicati. I casi d'uso e la suddivisione dei costi di trasferimento dei dati sono forniti come segue:

Nota: tutti i prezzi sono in $/GiB e tutti i GiB sono in byte fisici.

I notebook BigQuery Studio si basano su un runtime predefinito che utilizza un runtime Colab Enterprise per consentire l'esecuzione del codice del notebook. Il runtime predefinito di Colab Enterprise consuma risorse di calcolo e disco (sia SSD che PD).

La fatturazione di queste risorse viene misurata come slot con pagamento a consumo, come descritto di seguito. Questi slot vengono fatturati in base allo SKU BigQuery Standard Edition.

I blocchi note che utilizzano un runtime non predefinito vengono fatturati in base alle SKU di Vertex.

Il runtime predefinito del blocco note è una macchina virtuale (VM) con provisioning da parte di Google che può eseguire il codice nel blocco note (file IPYNB). Ciò consente ai clienti BigQuery di eseguire script Python senza addebiti dopo il periodo di inattività.

Il blocco note predefinito alloca PD e SSD in background per aiutare gli utenti a installare nuovi pacchetti di data science e a mantenere il proprio lavoro al di là del codice Python che eseguono. Una volta rilasciati il PD e l'SSD, non vedrai addebiti.

I modelli di BigQuery ML si possono classificare in due categorie differenti: modelli integrati e modelli esterni. I modelli integrati BigQuery ML vengono addestrati all'interno di BigQuery, come ad esempio regressione lineare, regressione logistica, k-means, fattorizzazione matriciale, PCA e modelli ARIMA. Il modello TimesFM preaddestrato è considerato anche un modello integrato. I modelli esterni BigQuery ML vengono addestrati utilizzando altri servizi Google Cloud, DNN, boosted tree e random forest (addestrati su Vertex AI) e modelli AutoML (addestrati sul backend di Vertex AI Tables). I prezzi per l'addestramento dei modelli in BigQuery ML si basano sul tipo di modello e sul pattern di utilizzo, nonché sul modello di prezzo: edizioni o on demand. Le funzioni di previsione e valutazione di BigQuery ML vengono eseguite all'interno di BigQuery ML per tutti i tipi di modello, con le tariffe applicate come descritto di seguito.

BigQuery ML è disponibile nelle edizioni Enterprise ed Enterprise Plus per i clienti che preferiscono un modello di determinazione del prezzo basato sulla capacità di calcolo (numero di slot) rispetto al modello on-demand (numero di byte elaborati). I clienti possono utilizzare le prenotazioni Enterprise o Enterprise Plus per utilizzare tutte le funzionalità di BigQuery ML. L'utilizzo di BigQuery ML sarà incluso nell'utilizzo di BigQuery Editions.

Prenotazioni per creare modelli integrati

BigQuery dispone di tre tipi di job per l'assegnazione di prenotazioni: QUERY, PIPELINE e ML_EXTERNAL.Le assegnazioni QUERY, usate per le query analitiche, vengono utilizzate anche per eseguire query CREATE MODEL per i modelli integrati di BigQuery ML. L'addestramento dei modelli integrati e le query analitiche condividono lo stesso pool di risorse nelle relative prenotazioni assegnate e hanno lo stesso comportamento rispetto alla prerilasciabilità e all'utilizzo di slot inattivi da altre prenotazioni.

Prenotazioni per creare modelli esterni

Poiché i modelli esterni vengono addestrati all'esterno di BigQuery, questi carichi di lavoro non sono prerilasciabili. Di conseguenza, per garantire che altri carichi di lavoro non ne risentano, è possibile utilizzare solo le prenotazioni con assegnazione con tipo di job ML_EXTERNAL per questi job esterni. La pagina Gestione dei carichi di lavoro con Prenotazioni descrive in che modo creare le prenotazioni per i job di addestramento di modelli esterni. L'utilizzo degli slot per ciascun job viene calcolato in modo da mantenere una parità di prezzo tra slot di BigQuery e costi esterni dei servizi di Google Cloud.

Nota: puoi aggiungere un'assegnazione con tipo di job ML_EXTERNAL alle prenotazioni da utilizzare per creare modelli esterni di BigQuery ML. Quando gli slot nella prenotazione sono condivisi da job sia QUERY/PIPELINE che ML_EXTERNAL, i job QUERY/PIPELINE possono utilizzare gli slot solo quando sono disponibili. Pertanto, è importante garantire l'esecuzione di tutti i job QUERY e PIPELINE di importanza critica nelle rispettive prenotazioni, poiché i job ML_EXTERNAL non sono prerilasciabili. ML_EXTERNAL i job non possono utilizzare gli slot inattivi di altre prenotazioni. D'altra parte, se sono disponibili slot in questa prenotazione (con assegnazione ML_EXTERNAL), i job di altre prenotazioni (con ignore_idle_slots=false) possono utilizzarli.

Nota: per creare un modello AutoML Tables, sono necessari circa 1000 slot ML_EXTERNAL. Il numero di slot è soggetto a modifiche in base ai prezzi del backend di Vertex AI Tables. Nel frattempo, il numero di slot esterni utilizzati per addestrare altri modelli esterni di BigQuery ML (come DNN, Boosted Tree, Random Forest e così via) viene determinato in modo dinamico per eseguire la scalabilità orizzontale del job di addestramento. Più nello specifico, il livello di scalabilità dell'addestramento Vertex AI (configurazioni di macchine virtuali per worker, server dei parametri e worker principale) è determinato in fase di runtime in base alla dimensione dei dati di addestramento e al tipo di modello. Il servizio BigQuery ML prenota quindi un numero di slot equivalente al prezzo totale delle VM dalle tue prenotazioni ML_EXTERNAL.

I prezzi di BigQuery ML per le query on demand dipendono dal tipo di operazione: tipo del modello, creazione del modello, valutazione del modello, ispezione del modello o previsione del modello. Per i modelli che lo supportano, l'ottimizzazione degli iperparametri viene fatturata alla stessa tariffa della creazione del modello. Il costo dell'addestramento del modello associato all'ottimizzazione degli iperparametri è la somma del costo di tutte le prove eseguite.

Nota: i modelli di fattorizzazione matriciale sono disponibili solo per i clienti che scelgono il modello a costo fisso o i clienti con prenotazioni.

I prezzi on demand di BigQuery ML sono i seguenti:

BigQuery ML consente ai clienti di creare un modello remoto che punta a un modello di base Vertex AI, a un endpoint di previsione online Vertex AI o a un'API Cloud AI, ad esempio l'API Cloud AI Vision.

Il prezzo per l'inferenza del modello remoto BigQuery ML è composto dalle seguenti parti:

1. I byte elaborati da BigQuery vengono fatturati in base ai prezzi standard, ad esempio i prezzi on demand o per edizione.
2. Inoltre, per l'endpoint remoto vengono sostenuti i seguenti costi:

Quando si utilizza la regolazione supervisionata con modelli remoti su LLM Vertex AI, i costi vengono calcolati in base a quanto segue:

• I byte elaborati dalla tabella dei dati di addestramento specificata nella clausola AS SELECT. Questi addebiti vengono fatturati da BigQuery al tuo progetto.
• L'utilizzo di GPU o TPU per ottimizzare l'LLM. Questi addebiti vengono fatturati da Vertex AI al tuo progetto. Per ulteriori informazioni, vedi Prezzi di Vertex AI.

A causa della natura degli algoritmi sottostanti di alcuni tipi di modelli e delle differenze nella fatturazione, i byte elaborati non saranno calcolati per alcuni tipi di modelli fino al completamento dell'addestramento a causa della complessità di calcolo della stima iniziale.

Gli addebiti relativi a BigQuery ML non sono elencati separatamente nell'estratto conto. Per i modelli attuali, se hai BigQuery Editions, gli addebiti di BigQuery ML sono inclusi.

Se hai scelto un sistema di prezzi on-demand, gli addebiti di BigQuery ML sono inclusi negli addebiti dell'analisi BigQuery (query).

I job BigQuery ML che eseguono operazioni di ispezione, valutazione e previsione comportano gli stessi addebiti dei job delle query on demand. Poiché le query CREATE MODEL comportano addebiti diversi, devi calcolare i costi dei job CREATE MODEL separatamente utilizzando gli audit log di Cloud Logging. Utilizzando gli audit log, puoi determinare i byte fatturati dal servizio BigQuery ML per ciascun job BigQuery ML CREATE MODEL. A quel punto, moltiplica i byte fatturati per il costo appropriato delle query CREATE MODEL nella tua località con una sola area geografica o a più aree geografiche.

Ad esempio, per determinare il costo di un job di query negli Stati Uniti che include un'istruzione BigQuery ML CREATE MODEL:

• Apri la pagina Cloud Logging nella console Google Cloud.
• Verifica che il prodotto sia impostato su BigQuery.
• Fai clic sulla freccia menu a discesa nella casella "Filtra per etichetta o testo" e seleziona Converti in filtro avanzato. In questo modo aggiungerai il seguente testo al filtro:

• Aggiungi il testo riportato di seguito alla riga due sotto la riga resource.type:

• A destra del pulsante Invia filtro, scegli l'intervallo di tempo appropriato dall'elenco a discesa. Ad esempio, se scegli Ultime 24 ore verranno visualizzati i job BigQuery ML CREATE MODEL completati nelle ultime 24 ore.
• Fai clic su Invia filtro per visualizzare i job completati nella finestra temporale specificata.
• Quando i dati sono disponibili, fai clic su Visualizza opzioni e seleziona Modifica campi personalizzati.
• Nella finestra di dialogo Aggiungi campi personalizzati, inserisci:

• Fai clic su Salva per aggiornare i risultati.
• Per calcolare gli addebiti per il job BigQuery ML CREATE MODEL, moltiplica i byte fatturati per il prezzo on demand di BigQuery ML. In questo esempio, il job CREATE MODEL ha elaborato 100.873.011.200 byte. Per calcolare il costo di questo job nella località a più regioni US, dividi i byte fatturati per il numero di byte per TiB e moltiplica per il costo di creazione del modello:

100873011200 / 1099511627776 x 312,5 $= 28,669 $

Nota: al momento, le metriche di Cloud Logging non sono disponibili per BigQuery ML. Quando saranno disponibili, le metriche di Cloud Logging ti permetteranno di visualizzare i byte fatturati di BigQuery ML in grafici con aggregazioni personalizzate.

BI Engine accelera le query SQL memorizzando nella cache i dati di BigQuery. La quantità di dati archiviati è vincolata dalla quantità di capacità acquistata. Per acquistare capacità BI Engine, crea una prenotazione BI Engine nel progetto in cui verranno eseguite le query.

Quando BI Engine accelera una query, la fase della query che legge i dati della tabella è gratuita. Le fasi successive dipendono dal tipo di prezzo di BigQuery che stai utilizzando:

• Per i prezzi on demand, le fasi che utilizzano BI Engine vengono addebitate per 0 byte scansionati. Le fasi successive non comporteranno costi on demand aggiuntivi.
• Per i prezzi delle versioni, la prima fase non consuma slot di prenotazione BigQuery. Le fasi successive utilizzano gli slot della prenotazione BigQuery.

I prezzi di BI Engine sono i seguenti:

Quando utilizzi i prezzi di elaborazione della capacità di BigQuery con gli impegni delle edizioni di BigQuery, hai diritto a ricevere una quantità limitata di capacità di BI Engine come parte del prezzo delle tue edizioni, senza costi aggiuntivi, come mostrato nel grafico seguente. Per ricevere capacità BI Engine senza costi aggiuntivi, segui le istruzioni per riservare capacità in un progetto all'interno della stessa organizzazione della tua prenotazione di edizione. Per garantire che la prenotazione BI Engine di un particolare progetto sia scontata rispetto a questa capacità in bundle, è necessario che al progetto siano assegnati alcuni slot. La prenotazione BI Engine in un progetto di "analisi on-demand" non verrà conteggiata ai fini della capacità gratuita. La capacità gratuita viene mostrata nei report di fatturazione come un costo normale, ma viene applicato uno sconto basato sulla spesa.

Le seguenti operazioni BigQuery sono gratuite in ogni località. Quote e limiti si applicano a queste operazioni.

Se copi le tabelle tra regioni, ti viene addebitata la replica dei dati.

Nell'ambito di utilizzo del Livello gratuito di Google Cloud, BigQuery offre alcune risorse gratuitamente entro limiti specifici. Questi limiti di utilizzo gratuito sono disponibili sia durante che dopo il periodo di prova gratuita. Se superi questi limiti di utilizzo e il tuo periodo di prova gratuita è scaduto, ti verranno addebitate le tariffe previste, come indicato su questa pagina. Puoi provare il livello gratuito di BigQuery nella sandbox di BigQuery senza carta di credito.

Nota: Il modello di prezzo a costo fisso di BigQuery non è più offerto a partire dal 5 luglio 2023. Viene descritto qui per i clienti che hanno impegni a tariffa fissa esistenti

Quando utilizzi il modello di determinazione dei prezzi di calcolo a costo fisso, acquisti una capacità di elaborazione delle query dedicata, misurata in slot BigQuery. Le tue query consumano questa capacità e non ti saranno fatturati i byte elaborati. Se hai bisogno di una capacità superiore a quella impegnata, BigQuery metterà le query in coda e non ti verranno addebitati costi aggiuntivi.

Prezzi di calcolo a costo fisso:

• Si applica ai costi delle query, tra cui istruzioni BigQuery ML, DML e DDL.
• Non si applica ai costi di archiviazione o ai costi di BI Engine.
• Non si applica agli inserimenti di flussi di dati e all'utilizzo dell'API BigQuery Storage.
• Viene acquistato come risorsa di area geografica. Gli impegni di slot acquistati in una o più regioni non possono essere utilizzati, né spostati in altre regioni.
• È disponibile con impegni al secondo (flessibile), mensili e annuali.
• Può essere condiviso con l'intera organizzazione. Non è necessario acquistare impegni di slot per ogni progetto.
• Ha un minimo di 100 slot e l'acquisto viene effettuato in incrementi di 100 slot.
• La fatturazione avviene al secondo fino all'annullamento dell'impegno, che può essere effettuato in qualsiasi momento dopo la data di fine dell'impegno.

La tabella seguente mostra il costo del tuo impegno di slot mensile a costo fisso. Per ulteriori informazioni, consulta Impegni mensili.

La tabella seguente mostra il costo dell'impegno di slot annuale a costo fisso. Per ulteriori informazioni, consulta Impegni annuali.

Gli slot flessibili sono un tipo di impegno speciale:

• La durata dell'impegno è di soli 60 secondi.
• Poi, puoi annullare gli slot flessibili in qualsiasi momento.
• Ti verranno addebitati solo i secondi in cui è stato eseguito il deployment del tuo impegno.

Gli slot flessibili sono soggetti alla disponibilità di capacità. Quando tenti di acquistare slot flessibili, il completamento di questo acquisto non è garantito. Tuttavia, se l'acquisto dell'impegno va a buon fine, la capacità è garantita fino all'annullamento. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina relativa agli slot flessibili.

La tabella seguente mostra il costo del tuo impegno di slot flessibili.