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

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

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

Esportazione dei dati di esempio di BigQuery

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

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

Prerequisiti

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

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

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

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

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

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

• Se hai abilitato VPC per le risorse BigQuery nel tuo progetto o nella tua organizzazione, devi creare regole in entrata e in uscita per abilitare correttamente questa funzionalità:

  • Crea una regola di ingresso che consenta all'utente di creare l'esportazione:

  - ingressFrom:
      identities:
      - PRINCIPAL_ID_FOR_PERSON_ENABLING_SUBSCRIPTION
      sources:
      - accessLevel: "*"
  ingressTo:
      roles:
      - roles/bigquery.dataOwner
      resources:
      - projects/YOUR_PROJECT_ID_TO_HOST_SAMPLE_DATA
  title: 'Sample Export Ingress'
  

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

  - egressTo:
      roles:
      - roles/bigquery.dataOwner
      resources:
      - projects/710382390241
  egressFrom:
      identityType: ANY_IDENTITY
      sources:
      - accessLevel: "*"
      sourceRestriction: RESTRICTION_STATUS
  title: 'Sample Export Egress'
  

Abilitare l'esportazione dei dati di esempio

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

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

   Vai a Esportazione della fatturazione

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

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

4. Quando l'esportazione è pronta, nella sezione Fatturazione della console Google Cloud verrà visualizzata la seguente notifica:

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

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

Limitazioni per l'esportazione di campioni

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

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

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

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

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

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

Scenario di utilizzo eccessivo del CUD

Nello scenario di utilizzo eccessivo, hai effettuato gli acquisti menzionati in precedenza e hai utilizzato eccessivamente i CUD.

Dati precedenti

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

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

Dati dopo

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

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

Nel nuovo modello CUD, tieni presente quanto segue:

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

Scenario di sottoutilizzo del CUD

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

Dati precedenti

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

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

Dati dopo

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

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

Nel nuovo modello CUD, tieni presente quanto segue:

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

Query di esempio per i KPI CUD chiave

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

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

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

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

Scegli la query di esempio corretta

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

• Query KPI di esempio che utilizzano il modello di dati precedente
• Query KPI di esempio che utilizzano il nuovo modello di dati

Query KPI di esempio che utilizzano il modello dei dati legacy

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

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

• cud_product
• sku.description
• credit.type

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

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

• month è l'anno e il mese correnti nel formato YYYYMM, ad esempio "202504".

Utilizzo impegni

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

• month è l'anno e il mese correnti nel formato YYYYMM, ad esempio "202504".

Tasso di risparmio effettivo

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

• month è l'anno e il mese correnti nel formato YYYYMM, ad esempio "202504".

Query KPI di esempio che utilizzano il nuovo modello dei dati

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

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

• cud_fee_skus
• consumption_model.id

SET bigquery_billing_project = billing-project-id;

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

• month è l'anno e il mese correnti nel formato YYYYMM, ad esempio "202504".

Esportazione della fatturazione Cloud in BigQuery

L'esportazione della fatturazione Cloud in BigQuery standard, dettagliata e di riaddebito (solo rivenditore), aggiunge o modifica i seguenti campi:

Modifiche all'esportazione dei prezzi

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

Nuove informazioni sul prodotto CUD

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

Migrazione dell'ID modello di consumo e delle offerte

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

Migrazione dell'ID SKU tariffa CUD

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

Cloud Run

Bigtable

Dataflow

Memorystore for Redis

Cloud Spanner

Kubernetes Engine

AlloyDB per PostgreSQL

Cloud SQL

Compute Flexible

Managed Service per Apache Kafka

BigQuery

Cloud Firestore

Backup e RE per Oracle

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