Pengantar pengelolaan workload
Pengelolaan workload BigQuery memungkinkan Anda mengalokasikan dan mengelola resource komputasi yang tersedia untuk analisis dan pemrosesan data, serta memungkinkan Anda menentukan cara penagihan resource tersebut.
Model pengelolaan workload
BigQuery menawarkan dua model pengelolaan workload. Dengan penagihan sesuai permintaan, Anda membayar jumlah byte yang diproses saat Anda membuat kueri atau memproses data. Dengan penagihan berbasis kapasitas, Anda mengalokasikan kapasitas pemrosesan untuk workload dengan opsi untuk secara otomatis menaikkan dan menurunkan skala kapasitas saat diperlukan.
Anda dapat beralih antara model penagihan on-demand dan berbasis kapasitas kapan saja. Anda juga dapat menggunakan kombinasi kedua model.
Memilih model
Pertimbangkan hal berikut saat memilih model pengelolaan workload:
| Sesuai permintaan | Berdasarkan kapasitas | |
|---|---|---|
| Model penggunaan | Data yang dipindai atau diproses oleh kueri Anda | Slot khusus atau slot penskalaan otomatis |
| Unit pengukuran | TiB | slot-jam |
| Kapasitas minimum | Hingga 2.000 slot per project | 50 slot per reservasi |
| Kapasitas maksimum | Hingga 2.000 slot per project | Dapat dikonfigurasi per reservasi hingga kuota regional |
| Kontrol biaya | Secara opsional, konfigurasi kuota tingkat project atau tingkat pengguna (batas keras) | Mengonfigurasi anggaran yang dinyatakan dalam slot untuk setiap reservasi |
| Konfigurasi | Tidak perlu konfigurasi | Membuat pemesanan slot dan menetapkan ke project |
| Dukungan edisi | Set fitur tetap | Tersedia dalam 3 edisi |
| Diskon kapasitas | Khusus bayar sesuai penggunaan | Komitmen slot opsional untuk workload steady state |
| Dapat diperkirakan | Penggunaan dan penagihan variabel | Penagihan yang dapat diprediksi melalui dasar pengukuran dan komitmen |
| Pembelian terpusat | Penagihan per project | Mengalokasikan dan menagih slot secara terpusat, bukan untuk setiap project |
| Fleksibilitas | Kapasitas sesuai permintaan (minimum 10 MiB per kueri) | Slot dasar pengukuran atau penskalaan otomatis (minimum 1 menit) |
Pekerjaan
Setiap kali Anda memuat, mengekspor, melakukan kueri, atau menyalin data, BigQuery akan otomatis membuat, menjadwalkan, dan menjalankan tugas yang melacak progres tugas.
Karena tugas berpotensi memerlukan waktu lama untuk diselesaikan, tugas berjalan secara asinkron dan dapat di-polling untuk statusnya. Tindakan yang lebih singkat, seperti mencantumkan resource atau mendapatkan metadata, tidak dikelola sebagai tugas.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang tugas, lihat Mengelola tugas.
Slot
Slot BigQuery adalah unit komputasi virtual yang digunakan BigQuery untuk menjalankan kueri SQL atau jenis tugas lainnya. Selama eksekusi kueri, BigQuery secara otomatis menentukan jumlah slot yang digunakan oleh kueri. Jumlah slot yang digunakan bergantung pada jumlah data yang diproses, kompleksitas kueri, dan jumlah slot yang tersedia.
Untuk mempelajari lebih lanjut slot dan cara penggunaannya, lihat memahami slot.
Reservasi
Dalam model harga berbasis kapasitas, slot dialokasikan dalam kumpulan yang disebut reservasi. Dengan pemesanan, Anda dapat menetapkan slot dengan cara yang sesuai untuk organisasi Anda. Misalnya, Anda dapat membuat pemesanan bernama prod untuk workload produksi, dan pemesanan terpisah bernama test untuk pengujian, sehingga tugas pengujian tidak bersaing untuk mendapatkan kapasitas dengan workload produksi. Atau, Anda
dapat membuat reservasi untuk berbagai departemen di organisasi Anda.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang reservasi, lihat pengelolaan workload menggunakan reservasi.
BI Engine
BI Engine adalah layanan analisis dalam memori yang cepat dan mempercepat banyak kueri SQL di BigQuery dengan meng-cache data yang paling sering Anda gunakan secara cerdas. BI Engine dapat mempercepat kueri SQL dari sumber mana pun, termasuk yang ditulis oleh alat visualisasi data, dan dapat mengelola tabel yang di-cache untuk pengoptimalan berkelanjutan.
Pemesanan BI Engine dialokasikan dalam GiB memori dan dikelola secara terpisah dari pemesanan slot.
Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang BI Engine, lihat Pengantar BI Engine.