基于支出的 CUD 数据模型更新

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:

  1. 查看前提条件
  2. 启用示例数据导出功能
  3. 允许新数据累积。
  4. 探索新的数据模型和查询
  5. 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

  • 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:

  1. 打开 Google Cloud 控制台的“结算导出”部分。

    前往“账单导出”页面

  2. 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。 用于选择账号的对话框

  3. 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: 屏幕显示消息,指出示例数据导出尚未就绪 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。

  4. 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: 显示消息的界面,该消息表明示例数据导出已准备就绪

    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

  5. 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 SKUCore 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:

  1. 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)
  2. 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
  3. 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)
  4. 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
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