为了扩大承诺使用折扣 (CUD) 计划,我们更新了基于支出的 CUD 模型,并提供工具来帮助您为这些变化做好准备,其中包括:
- BigQuery 示例数据导出:一个示例数据集,用于演示选择启用后,基于支出的 CUD 数据导出在 BigQuery 中的显示方式会发生哪些变化。
- CUD KPI 查询示例:可与 BigQuery 示例数据导出搭配使用的查询示例,用于计算重要的 CUD 关键绩效指标 (KPI)。
- 新的 CUD 详细信息:有关新 CUD 字段和数据迁移的说明,例如新的 CUD 费用 SKU ID、优惠名称和使用模式 ID。
BigQuery 示例数据导出
您可以使用 BigQuery 示例数据导出功能,让内部系统为基于支出的 CUD 数据中发生的更改做好准备。使用示例数据导出的流程包含以下主要步骤:
- 查看前提条件。
- 启用示例数据导出功能。
- 允许新数据累积。
- 探索新的数据模型和查询。
- 请相应地更新您的内部系统和工作流程。
前提条件
您必须满足以下前提条件才能使用示例数据导出:
- 您必须为 Cloud Billing 账号配置详细或标准账单数据导出。如需了解详情,请参阅设置将 Cloud Billing 数据导出到 BigQuery。
您必须拥有导出所属项目的权限,以及您要启用导出的 Cloud Billing 账号的权限。例如:
- 包含数据集的项目的
bigquery.datasets.create
权限。 - Cloud Billing 账号的
billing.accounts.getUsageExportSpec
权限。
如需查找包含这些权限的预定义 Cloud Billing 角色(例如 Billing Account Viewer、Billing Account Costs Manager 或 Billing Account Administrator),请参阅 Cloud Billing 访问权限控制和权限。 如需详细了解特定于 BigQuery 的权限,请参阅 BigQuery IAM 角色和权限。
- 包含数据集的项目的
创建新的 Cloud Billing 账号时,系统会默认针对基于支出的承诺启用按比例归因。否则,您必须已启用此功能才能使用此导出。您可以按照这些说明操作。
如果您已为项目或组织中的 BigQuery 资源启用 VPC,则需要创建入站流量和出站流量规则才能正确启用此功能:
- 创建一项入站规则,以授予个人创建导出任务的权限:
- 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'
- 创建出站规则,以允许 Google Cloud 在 VPC 内创建 BigQuery 关联数据集:
- egressTo: roles: - roles/bigquery.dataOwner resources: - projects/710382390241 egressFrom: identityType: ANY_IDENTITY sources: - accessLevel: "*" sourceRestriction: RESTRICTION_STATUS title: 'Sample Export Egress'
启用示例数据导出功能
如需启用示例数据导出功能,请完成以下步骤:
打开 Google Cloud 控制台的“结算导出”部分。
在结算数据导出对话框中,选择要启用示例数据导出的 Cloud Billing 账号,如下面的屏幕截图所示。
数据导出流程开始,大约需要一天时间才能启用。在准备就绪之前,您会看到以下备注:
启用示例数据导出后,系统会开始收集 Cloud Billing 数据,并持续添加新数据,直到 2026 年 1 月。在更新系统以与新数据模型保持一致之前,请留出足够的时间让导出中积累足够的数据。
导出完成后,您会在 Google Cloud 控制台的“结算”部分中看到以下通知:
数据导出将作为关联数据集在同一 BigQuery 数据集中创建,该数据集包含您的详细或标准结算数据导出。由于它是关联的数据集,因此您无需为示例导出支付额外费用。如需了解详情,请参阅 BigQuery 共享简介。
点击查看示例数据集,在Google Cloud 控制台中打开 BigQuery,您可以在其中运行查询来了解重要的 CUD KPI。
抽样导出限制
示例数据导出功能是为数据模型变更做准备的实用工具,但在以下重要方面与实际数据导出功能有所不同:
- 迁移后:选择启用新数据模型后,请勿再使用示例导出,因为之后示例导出将不再准确。
- 输出大小:由于数据汇总方式不同,样本导出的大小可能与您选择接受这些更改后看到的实际导出大小有所不同。
- 舍入方法:由于舍入方法不同,极小金额或非美元货币可能会出现细微差异。
- 按比例计算的费用:示例导出可能会高估 CUD 购买交易的第一个小时和最后一个小时的费用,因为它不会以相同的方式考虑部分小时的承诺费用。购买基于支出的 CUD 时,系统会按比例计算第一小时的费用。
新 CUD 模型实施前后的数据导出示例
新的基于支出的 CUD 模式要求您规划和调整可能使用 Cloud Billing 数据的内部系统。因此,我们提供了以下场景来展示新 CUD 模型实施前后数据导出架构和数据的变化。我们将这些场景进一步细分为过度利用和未充分利用 CUD 的情况,以展示对数据导出的影响。
对于这两种情形,假设您在 US Central 1
中购买了一个 E2-Standard-8
虚拟机,其中包含两个 SKU(分别用于 RAM 和核心)。这些 SKU 分别使用虚构的 ID RAM SKU
和 Core SKU
。
然后,您以 0.1 美元/小时的价格和 0.3 美元/小时的价格分别为过度利用场景和利用不足场景购买 1 Year GCE Flex CUD
。在数据中,这些内容以虚构 ID Fee SKU
表示。
CUD 利用率过高的场景
在过度使用方案中,您进行了上述购买,并过度使用了 CUD。
之前的数据
在采用新的 CUD 模型之前,您的 Cloud 结算导出架构和数据值如下表所示。
SKU | cost | usage.amount_in_pricing_units | usage.pricing_unit | price.effective_price | originating-sku 1 | subscription.instance_id | credits |
---|---|---|---|---|---|---|---|
费用 SKU | 0.046868 | 6.509490 | 小时 | 0.0072 | RAM SKU | subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad | [] |
费用 SKU | 0.025132 | 3.490510 | 小时 | 0.0072 | 核心 SKU | subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad | [] |
RAM SKU | 0.174496 | 8 | GiB 小时 | 0.02181159 | null | null | [{"amount":-0.065095,"full_name":"承诺使用折扣 - 基于美元金额:GCE 承诺", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}] |
核心 SKU | 0.093568 | 32 | 小时 | 0.00292353 | null | null | [{"amount":-0.034905,"full_name":"承诺使用折扣 - 基于美元金额:GCE 承诺", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}] |
1. 此列表示 goog-originating-sku-id
标签的值。
之后的数据
采用新的 CUD 模型后,您的 Cloud Billing 导出架构和数据值将如以下表格所示。
SKU | cost | usage.amount_in_pricing_units | usage.pricing_unit | consumption_model.description | price.effective_price | originating-sku 1 | subscription.instance_id | credits |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
费用 SKU | 0.046868 | 0.046868330 | 小时 | 默认 | 1 | RAM SKU | subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb | [{"amount":"-0.046868",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}] |
费用 SKU | 0.025132 | 0.025131670 | 小时 | 默认 | 1 | 核心 SKU | subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb | [{"amount":"-0.025132",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}] |
RAM SKU | 0.109398 | 5.015577498 | GiB 小时 | 默认 | 0.02181159 | null | null | [] |
核心 SKU | 0.058648 | 20.06066639 | 小时 | 默认 | 0.00292353 | null | null | [] |
RAM SKU | 0.046868 | 2.984422502 | GiB 小时 | Compute 灵活 CUD(1 年期) | 0.01570434 | null | subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb | [] |
核心 SKU | 0.025132 | 11.93933361 | 小时 | Compute 灵活 CUD(1 年期) | 0.00210494 | null | subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb | [] |
1. 此列表示 goog-originating-sku-id
标签的值。
请注意此新 CUD 模型中的以下内容:
- 每个 CUD 有两行,而不是一行。
- 新增了一个
consumption_model.description
列,用于分隔额外的 CUD 条目,其中:Compute Flexible CUDs 1 Year
值表示您已获得预期的 CUD 折扣。Default
值表示您过度使用了 CUD,超出部分的价格已恢复为默认价格。subscription.instance_id
没有值也表示这一点。- CUD 费用行也具有
Default
值,因为折扣不适用于这些行。相反,credits
字段表示已应用负偏移量来抵消费用。
利用率过低的 CUD 方案
对于这种利用率不足的情况,我们假设您已进行上述购买交易,但 CUD 的利用率不足。
之前的数据
在采用新的 CUD 模型之前,您的 Cloud 结算导出架构和数据值如下表所示。
SKU | cost | usage.amount_in_pricing_units | usage.pricing_unit | price.effective_price | originating-sku 1 | subscription.instance_id | credits |
费用 SKU | 0.022994 | 3.194 | 小时 | 0.0072 | null | subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad | [] |
费用 SKU | 0.125637 | 17.450 | 小时 | 0.0072 | RAM SKU | subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad | [] |
费用 SKU | 0.067369 | 9.357 | 小时 | 0.0072 | 核心 SKU | subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad | [] |
RAM SKU | 0.174496 | 8 | GiB 小时 | 0.02181159 | null | null | [{"amount":-0.174496,"full_name":"承诺使用折扣 - 基于美元金额:GCE 承诺", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}] |
核心 SKU | 0.093568 | 32 | 小时 | 0.00292353 | null | null | [{"amount":-0.093568,"full_name":"承诺使用折扣 - 基于美元金额:GCE 承诺", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}] |
1. 此列表示 goog-originating-sku-id
标签的值。
之后的数据
采用新的 CUD 模型后,您的 Cloud Billing 导出架构和数据值将如以下表格所示。
SKU | cost | usage.amount_in_pricing_units | usage.pricing_unit | price.effective_price | consumption_model.description | originating-sku 1 | subscription.instance_id | credits |
费用 SKU | 0.022994 | 0.0230 | 小时 | 1 | 默认 | null | subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb | [] |
费用 SKU | 0.125637 | 0.1256371 | 小时 | 1 | 默认 | RAM SKU | subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb | [{"amount":"-0.1256348",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}] |
费用 SKU | 0.067369 | 0.0673690 | 小时 | 1 | 默认 | 核心 SKU | subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb | [{"amount":"-0.0673581",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}] |
RAM SKU | 0.125637 | 8 | GiB 小时 | 0.0157043448 | Compute 灵活 CUD(1 年期) | null | subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb | [] |
核心 SKU | 0.067369 | 32 | 小时 | 0.0021049416 | Compute 灵活 CUD(1 年期) | null | subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb | [] |
1. 此列表示 goog-originating-sku-id
标签的值。
请注意此新 CUD 模型中的以下内容:
- 每个 CUD 有两行,而不是一行。
- 新增了一个
consumption_model.description
列,用于分隔额外的 CUD 条目,其中:Compute Flexible CUDs 1 Year
值表示您已获得预期的 CUD 折扣。Default
值表示 CUD 费用行,因为折扣不适用于这些行。相反,credits
字段表示应用了负偏移量来抵消汇总到第一行中的费用。
- 第一行显示 CUD 费用的总和。
关键 CUD KPI 的查询示例
您可以使用以下重要的 KPI 指标来验证系统是否在新数据模型下正常运行:
- 承诺节省的费用(美元):描述了因承诺而节省的费用。该指标采用的公式为
(Cost of resources at on-demand rates - cost of resources with commitment discounts)
。 - 承诺节省 (%):描述了您的承诺带来的节省百分比。该指标采用的公式为
(Commitment savings / costs of resources at on-demand rates)*100
。 - 承诺使用率 (%):衡量您使用承诺的效率,以百分比表示。该指标采用的公式为
(Commitment applied to eligible spend / total commitment)
。 有效节省率 (%):说明承诺折扣的投资回报率 (ROI)。该指标采用的公式为
(Commitment Savings / On-Demand Equivalent Spend)
。为了更好地了解费用数据,以下 BigQuery 示例查询展示了如何检索以下 KPI 的有用信息。
选择正确的示例查询
为了帮助您根据数据模型的更改更新查询,我们提供了两个版本的 KPI 示例查询。请按以下方式之一操作:
使用旧版数据模型的 KPI 查询示例
如果您未使用新的数据模型,请使用以下示例查询。
这些查询仅适用于计算灵活 CUD。如需查询其他基于支出的 CUD 产品,您必须更改以下值:
cud_product
sku.description
credit.type
CUD 费用加上 CUD 节省的费用
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
是当前年份和月份,格式为YYYYMM
,例如“202504”。
承诺利用率
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
是当前年份和月份,格式为YYYYMM
,例如“202504”。
有效储蓄率
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
是当前年份和月份,格式为YYYYMM
,例如“202504”。
使用新数据模型的示例 KPI 查询
如果您已采用新的数据模型,请使用此示例查询。
这些查询仅适用于计算灵活 CUD。如需查询其他基于支出的 CUD 产品,您必须更改以下值:
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
是当前年份和月份,格式为YYYYMM
,例如“202504”。
将 Cloud Billing 报告导出至 BigQuery
Cloud Billing 导出到 BigQuery 的标准、详细和重新结算(仅限经销商)数据导出功能添加或更改了以下字段:
字段 | 类型 | 新增或有更新 | 说明 |
---|---|---|---|
price |
结构体 | 现有(详细导出或重新结算导出未发生变化,但标准导出新增了此字段)。 | 描述与支付的使用费相关的结构和值的字段。 |
price.list_price |
数字 | 新字段 | 默认使用模式下的 SKU 定价。 |
price.effective_price_default |
数字 | 新字段 | 根据与您的 Cloud Billing 账号关联的合同中的自定义价格,按默认使用模式计算的 SKU 价格。 |
price.list_price_consumption_model |
数字 | 新字段 | 适用使用模式下的 SKU 定价。 |
price.effective_price |
数字 | 现有(已在详细导出和重新结算导出中更新说明;正在添加到标准导出中。) | 根据与您的 Cloud Billing 账号关联的合同中的自定义价格,按适用的使用模式计算的 SKU 价格。 |
price.tier_start_amount |
数字 | 详细导出中已存在,现在添加到标准导出中。 | SKU 价格层级的下限单位数。 |
price.unit |
字符串 | 详细导出中已存在,现在添加到标准导出中。 | 定价所依据的使用量单位和衡量资源用量所依据的使用量单位。 |
price.pricing_unit_quantity |
数字 | 详细导出中已存在,现在添加到标准导出中。 | SKU 的价格层级单位数量。 |
cost_at_list |
数字 | 现有字段,说明已更新以反映更改。 | 按定价计算的费用。 |
cost |
数字 | 现有字段,说明已更新以反映更改。 | 根据适用于您的 Cloud Billing 账号的适用消费模式计算的费用,所用价格也适用于您的结算账号。如果您的 Cloud Billing 账号具有自定义合同价格,则这是特定于结算账号的价格;否则,这是 SKU 或 SKU 层级的定价。使用模式表示特定 SKU 的使用价格。 如果未应用 CUD,所有结算账号都采用默认的消费模式。 目前,消费模式仅适用于基于支出的 CUD。 |
cost_at_effective_price_default |
数字 | 新增 | 根据与您的 Cloud Billing 账号关联的合同中的自定义价格,按默认消费模式计算的费用。 |
cost_at_list_consumption_model |
数字 | 新增 | 根据适用的使用模式计算的费用。 |
consumption_model |
结构体 | 新增 | 描述适用使用模式的字段。 |
consumption_model.id |
字符串 | 新增 | 使用模式的 ID。 |
consumption_model.description |
字符串 | 新增 | 消费模式的说明。 |
价格导出变更
Cloud Billing 导出到 BigQuery 的功能为价格信息添加或更改了以下字段:
字段 | 类型 | 新增/有更新 | 说明 |
---|---|---|---|
List_price |
Struct |
已更新 | Google Cloud 或 Google Maps Platform SKU 和 SKU 价格层级的定价从 pricing_as_of_time 起开始生效,采用默认的使用模式价格。 |
List_price.tieredrates.start_usage_amount |
Float |
现有 | 指定定价层级的数量下限,以价格单位度量。 |
List_price.tieredrates.usd_amount |
Numeric |
现有 | SKU 的定价(以美元为单位)。 |
List_price.consumption_model_display_name |
String |
新增 | 使用模式的显示名称。 |
List_price.consumption_model_id |
String |
新增 | 使用模式的 ID。 |
Billing_account_price |
Struct |
更新 | 如果您有合同价格,则这是与您的 Cloud Billing 账号关联的合同中的自定义 SKU 价格,采用默认的消费模式价格。 |
Billing_account_price.tiered_rates.start_usage_amount |
Float |
现有 | 指定结算账号价格层级的数量下限,以价格单位度量。 |
Billing_account_price.tiered_rates.usd_amount |
Numeric |
现有 | 相应 SKU 的结算账号价格(以美元为单位)。 |
Billing_account_price.tiered_rates.consumption_model_display_name |
String |
新增 | 使用模式的显示名称。 |
Billing_account_price.tiered_rates.consumption_model_id |
String |
新增 | 使用模式的 ID。 |
Consumption_Models |
结构体列表 | 新增 | SKU 的所有使用模式的定价(包括公开价格和结算账号价格)。 |
Consumption_models.consumption_model_id |
String |
新增 | 使用模式的 ID。 |
Consumption_models.consumption_model_display_name |
String |
新增 | 使用模式的显示名称。 |
Consumption_models.list_price.tiered_rates.start_usage_amount |
Float |
新增 | 指定定价层级的数量下限,以价格单位度量。 |
Consumption_models.list_price.tiered_rates.usd_amount |
Numeric |
新增 | SKU 的定价(以美元为单位)。 |
Consumption_models.billing_account_price.tiered_rates.start_usage_amount |
Float |
新增 | 指定结算账号价格层级的数量下限,以价格单位度量。 |
Consumption_models.billing_account_price.tiered_rates.usd_amount |
Numeric |
新增 | 相应 SKU 的结算账号价格(以美元为单位)。 |
新的 CUD 产品信息
新的 CUD 费用 SKU 将取代现有的 CUD 费用 SKU,新的优惠 ID 和使用模式 ID 将适用于所有符合条件的 CUD。您可以根据以下详细信息来调整查询和信息中心。
迁移了优惠和使用模式 ID
下表显示了将从旧数据模型迁移到新数据模型的优惠和消费模型 ID。
产品名称 | 术语 | 旧优惠 ID | 新优惠 ID | 使用模式 ID |
---|---|---|---|---|
Cloud Run | 1 年 | 55435965-baf5-485f-baea-3fde53566e5e | 392802d4-e57b-40d3-9684-a1e8cdca6fb5 | 73A1-AD60-B867 |
Cloud Run | 3 年 | a8b22b6c-2992-48d3-9b73-98fc7a47d61c | 88a5fc51-d63b-4865-bf3b-c49e05a8c5c0 | A4B6-DEDF-1A65 |
Bigtable | 1 年 | 5a0a5567-1552-445e-9f1b-f1ac69fb0f39 | c0bf8ba5-65ee-4f7d-9e1e-3953433cf193 | A03A-2A56-8086 |
Bigtable | 3 年 | 26e8485e-acef-4e73-9a13-f0b2109befff | 460fb2ef-456d-4263-a070-4f993fa37996 | 4F61-4520-4936 |
Dataflow | 1 年 | 42ae4415-0361-404f-8bc5-1e7c041c2d82 | 127d79e4-1d52-48b0-9f31-8ba02586ff95 | 75D9-38E7-870F |
Dataflow | 3 年 | cac998b8-3d49-4672-ae5b-e5b3c56e05f2 | 03f4d3b1-44b8-4e88-9e75-b1d4e2d04573 | 9E06-4EF0-37D8 |
Memorystore for Redis | 1 年 | fe93270a-f338-4a76-b303-c323608a9d37 | 8e0da7cb-196b-4351-bc32-6a6ba94f1456 | DD5B-8EB3-C48D |
Memorystore for Redis | 3 年 | 8f20579e-7630-4592-8fa6-0d7d3b749354 | 2a3729ac-1e38-4a34-bc96-bd988028351f | 8E4B-B283-45D8 |
Cloud Spanner | 1 年 | 29829e5f-681c-4810-a471-8e4611a8042b | 359db5c2-8c2c-49e3-a21d-26176c4cd403 | 558C-892D-2291 |
Cloud Spanner | 3 年 | 709f6c69-8a49-4032-97f7-ce21fe340603 | a6a32e10-1d76-4df8-8485-eee10d08a1cf | 38C3-A961-A68B |
Kubernetes Engine | 1 年 | ae2672e6-47a8-41dc-9448-6956d7f4fbc1 | 2f48e468-a86a-452d-88df-edacd94a3c44 | 2F93-FEF4-BD6E |
Kubernetes Engine | 3 年 | fcf378c1-fbe0-4aaa-b05e-9597f8b45578 | 89027902-6f83-40aa-8861-7c2446b11015 | 6E88-5C17-F3E1 |
AlloyDB for PostgreSQL | 1 年 | adbca020-a973-48c9-b9b6-f5d70527790c | ff04ec3e-278c-4ec8-8278-12f875a8cea2 | C100-AA7B-33B1 |
AlloyDB for PostgreSQL | 3 年 | 56e5948f-f1ed-45ce-84d6-a8408092e7d5 | 9522b4d8-bff7-4141-81d6-b71d9113c69a | 4920-CA74-2184 |
Cloud SQL | 1 年 | 266e6a8c-2a0d-4b92-af9c-5795760f1fc9 | d31cf078-36a2-4a8a-a2e6-b23caec0e7a3 | 61F8-639B-D89C |
Cloud SQL | 3 年 | 4998bf0a-51dd-4ce0-8405-aa529dd86d33 | 48960309-1646-4fa2-9bf8-d7e72090d2b8 | 52FB-D69D-95BE |
Compute Flexible | 1 年 | ffe0f6a3-2f98-437e-8d49-fc443a05d3c2 | 1b2601a4-9d76-462d-bd5b-5b835d245f93 | D97B-0795-975B |
Compute Flexible | 3 年 | 062a285d-8989-4ce7-8f9a-bed8d183236f | 61612674-a9a9-4687-8449-baca71fbd0d1 | 70D7-D1AB-12A4 |
Managed Service for Apache Kafka | 1 年 | e1636f7d-1a29-4d53-a89e-c1f60e8dadcf | 647db981-009c-4e95-b62e-6aff19384956 | 03DE-CED5-0B0E |
Managed Service for Apache Kafka | 3 年 | 31d79333-0c0e-4208-9b20-c6e4f27e5d1d | 9a7ed994-d3df-4680-b4e6-7c3d932add66 | FBB4-D107-5857 |
Cloud Firestore | 1 年 | f8485012-b340-4562-8302-7e27d48f8cfd | de6aa077-3170-4250-89b6-0ccd470f9e21 | 3892-BA17-92A7 |
Cloud Firestore | 3 年 | 0b48b55a-1fa6-48bc-a3de-2d88f0b99e15 | e8f59240-c088-4a22-87c3-e58722cca300 | 2FD9-44B6-D2AC |
BigQuery | 1 年 | 6e72d4d4-5591-4c7f-aa9f-88d277d9280c | d73ae4d8-d096-4c9b-9c20-cd92c3c53724 | DD83-D9A3-79AF |
BigQuery | 3 年 | ad5539c4-a0d9-4abd-82c9-1104a7c8ad64 | f43d480d-3e77-4079-946c-e1b2ab640a8a | 4D8D-49A7-C5B1 |
Backup For Oracle | 1 年 | 5b446c4d-ce38-4d1a-8c76-e8b04ad50069 | 16e6132e-8a72-4a7f-8941-bf52246afc82 | AEA3-CEC2-9DF3 |
Backup For Oracle | 3 年 | 0dba7aa1-3215-4d44-9581-e1c34ca94471 | 1e028b05-4344-4bca-87e7-235ee3536354 | 224F-258C-7F84 |
CUD 费用 SKU ID 迁移
下表显示了从旧数据模型迁移到新数据模型的 CUD 费用 SKU ID(按产品)。
Cloud Run
旧费用 SKU ID | 新费用 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
旧费用 SKU ID | 新费用 SKU ID |
---|---|
B5A6-424E-9B40 | 3A81-0BBB-DB6B |
D0B1-4BBE-B88E | 80F1-1914-BE00 |
Dataflow
旧费用 SKU ID | 新费用 SKU ID |
---|---|
B010-4451-8FE0 | 9E04-DE04-2E16 |
A151-46E9-B512 | 09B2-AF74-BAD1 |
Memorystore For Redis
旧费用 SKU ID | 新费用 SKU ID |
---|---|
15A2-40AC-9DCD | 8C3A-9182-D105 |
C4C9-475B-BEFF | EF24-D476-1BAD |
Cloud Spanner
旧费用 SKU ID | 新费用 SKU ID |
---|---|
131F-4968-89D1 | 3238-2675-F039 |
75AD-448A-95DE | 80C0-BC99-0991 |
Kubernetes Engine
旧费用 SKU ID | 新费用 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 |
BEAC-8E7A-2D03 | FA9B-EA76-BBF8 |
76D0-2F62-2BF8 | 49AB-FEFE-1FFC |
AA6F-4C19-BF8F | B1B4-5EBE-BCD2 |
28B5-4B48-81D9 | 86DF-B23C-E1CD |
ADDA-42C7-B88E | 90EC-1D9C-7D21 |
46F2-47A7-33EF | E6E7-57D4-9C0A |
C2A4-1557-17BB | 148C-E8E8-47DB |
960E-4BAF-BA31 | 1653-1F57-D31D |
AF6C-4CFA-A138 | 876B-D94C-91BA |
E753-8F76-0172 | D911-23CD-56DF |
4E22-CFF4-F8B5 | 6525-244F-BA05 |
E007-44F3-AB00 | 6408-2258-A93E |
D137-4062-A817 | F6D4-F4E6-A4E9 |
2951-40E8-9F50 | 65FB-4059-F5FE |
85A6-4DDF-A844 | CA80-AC52-9C98 |
4147-4BB2-B0AE | 3AFE-F408-82E4 |
69E0-47B1-8E89 | 1231-1AEB-C12D |
4010-49AF-81F2 | E84C-D51D-8BD9 |
D864-472C-A694 | 5CDA-E09B-6022 |
243F-A48C-F7EF | 6D26-164E-1A01 |
6078-4495-46F5 | 1311-7F3B-818F |
93F1-4469-DABE | EB76-19CB-4ACB |
C155-5C1F-4255 | 4DA3-B935-AE67 |
2E22-DE3D-8183 | 67F0-37CB-3E46 |
1C2C-3A27-09A4 | 8E2A-C5BF-989A |
90DA-4F69-9BF0 | 5124-2121-DC46 |
1DEA-4A3A-BE97 | 249B-0942-FD5B |
AD12-4E74-AB33 | 2201-9FE1-AE72 |
1206-4292-B7B5 | BFC1-4238-31C5 |
60D1-4AAA-AEBB | 99FF-B3FC-0977 |
199A-4EFA-A898 | 360A-0EDD-20F6 |
1A3B-4A36-878D | A628-E73A-A7D9 |
C83E-4CDC-8D3A | 9022-BB2D-48FD |
2BFF-48AA-1752 | 7D54-59A4-DB94 |
DF97-6D3D-692F | EC34-4E0B-667F |
AlloyDB For PostgreSQL
旧费用 SKU ID | 新费用 SKU ID |
---|---|
7734-4CEB-A7D9 | 98FC-4179-825D |
9486-406B-8ED7 | 1989-EC4C-1D98 |
Cloud SQL
旧费用 SKU ID | 新费用 SKU ID |
---|---|
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