確約利用割引(CUD)プログラムの拡大の一環として、費用ベースの CUD モデルが更新されます。また、お客様がこの変更に備えるうえで役立つ次のようなツールが提供されます。
- BigQuery サンプルデータのエクスポート: オプトインによって BigQuery での費用ベースの CUD データのエクスポートの表示がどのように変わるかを示すサンプル データセット。
- CUD KPI サンプルクエリ: BigQuery サンプルデータのエクスポートで使用できる、重要な CUD 主要業績評価指標(KPI)を計算するクエリの例。
- 新しい CUD の詳細: 新しい CUD フィールドとデータ移行の説明(新しい CUD 料金の SKU ID、オファー名、使用量モデル ID など)。
BigQuery サンプルデータのエクスポート
BigQuery サンプルデータのエクスポートを使用すると、費用ベースの CUD データで生じる変化に備えて内部システムを準備できます。サンプルデータのエクスポートを使用するプロセスは、主に次の手順で構成されます。
- 前提条件を確認する。
- サンプルデータのエクスポートを有効にする。
- 新しいデータが蓄積されるようにする。
- 新しいデータモデルとクエリを確認する。
- 必要に応じて社内システムとワークフローを更新する。
前提条件
サンプルデータのエクスポートを使用するには、次の前提条件を満たしている必要があります。
- Cloud 請求先アカウントに詳細または標準の課金データのエクスポートが構成されている必要があります。詳細については、BigQuery への Cloud Billing データのエクスポートを設定するをご覧ください。
エクスポートを所有するプロジェクトに対する権限と、エクスポートを有効にする Cloud 請求先アカウントに対する権限が必要です。次に例を示します。
- データセットを含むプロジェクトに対する
bigquery.datasets.create
権限。 - Cloud 請求先アカウントに対する
billing.accounts.getUsageExportSpec
権限。
これらの権限を含む Cloud Billing 事前定義ロール(請求先アカウント閲覧者、請求先アカウントの費用管理者、請求先アカウント管理者など)については、Cloud Billing のアクセス制御と権限をご覧ください。BigQuery 固有の権限の詳細については、BigQuery の IAM ロールと権限をご覧ください。
- データセットを含むプロジェクトに対する
新しい Cloud 請求先アカウントを作成するときは、デフォルトで費用ベースのコミットメントに対して比例アトリビューションが有効になります。有効になっていない場合は、このエクスポートを使用する前に有効にする必要があります。手順については、こちらをご参照ください。
プロジェクトまたは組織の BigQuery リソースで VPC が有効になっている場合は、上り(内向き)ルールと下り(外向き)ルールを作成して、これを適切に有効にする必要があります。
- ユーザーがアクセスしてエクスポートを作成できるように、上り(内向き)ルールを作成します。
- 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'
- Google Cloud が VPC 内に BigQuery リンク済みデータセットを作成できるように、下り(外向き)ルールを作成します。
- egressTo: roles: - roles/bigquery.dataOwner resources: - projects/710382390241 egressFrom: identityType: ANY_IDENTITY sources: - accessLevel: "*" sourceRestriction: RESTRICTION_STATUS title: 'Sample Export Egress'
サンプルデータのエクスポートを有効にする
サンプルデータのエクスポートを有効にするには、次の操作を行います。
Trusted Cloud コンソールで [課金データのエクスポート] セクションを開きます。
[課金データのエクスポート] ダイアログで、次の画面に示すように、サンプルデータのエクスポートを有効にする Cloud 請求先アカウントを選択します。
データのエクスポート プロセスが開始し、約 1 日後に有効になります。準備ができるまで、次のような注意が表示されます。
サンプルデータのエクスポートを有効にすると、Cloud Billing データの収集が開始し、2026 年 1 月まで新しいデータが継続的に追加されます。新しいデータモデルに合わせてシステムを更新する前に、エクスポートに十分なデータが蓄積されるよう十分な時間を確保してください。
エクスポートの準備が整うと、 Trusted Cloud コンソールの [お支払い] セクションに次の通知が表示されます。
データ エクスポートは、詳細または標準の課金データ エクスポートを保持する同じ BigQuery データセット内にリンク済みデータセットとして作成されます。リンクされたデータセットであるため、サンプルのエクスポートに追加料金は発生しません。詳細については、BigQuery Sharing の概要をご覧ください。
[サンプル データセットを表示] をクリックして、Trusted Cloud コンソールで BigQuery を開きます。ここでクエリを実行して、重要な CUD KPI を把握できます。
サンプルのエクスポートに関する制限事項
サンプルデータのエクスポートは、データモデルの変更に備えるための便利なツールですが、実際のデータのエクスポートとは次のような点で異なります。
- 移行後: 新しいデータモデルを有効にした後は、サンプルのエクスポートを使用しないでください。この時点以降、サンプルのエクスポートは正確ではなくなります。
- 出力サイズ: データの集計方法が異なるため、サンプルのエクスポートのサイズは、これらの変更を有効にした後に表示される実際のエクスポートと異なる場合があります。
- 丸め方法: 丸め方法の違いにより、非常に少額な費用や米ドル以外の通貨でわずかな差異が生じることがあります。
- 料金の比例配分: サンプルのエクスポートでは、時間単位のコミットメント料金が同じ方法で考慮されないため、CUD 購入の最初の 1 時間と最後の 1 時間の費用が過大になる可能性があります。費用ベースの CUD を購入すると、最初の 1 時間の料金は比例配分されます。
新しい CUD モデルの前後のデータ エクスポートの例
新しい費用ベースの CUD モデルに合わせて、Cloud Billing データを使用する社内システムを調整する必要があります。ここでは、新しい CUD モデルの前後でデータ エクスポート スキーマとデータがどのように異なるのかを示すシナリオを次に示します。また、CUD の過剰使用と過少使用の各状況がデータ エクスポートに及ぼす影響を説明します。
どちらのシナリオでも、US Central 1
で RAM と Core の 2 つの SKU で構成される E2-Standard-8
VM を購入した場合について説明します。これらの SKU は、それぞれ架空の ID(RAM SKU
と Core SKU
)を使用しています。
過剰使用のシナリオでは 1 時間あたり $0.1、過少使用のシナリオでは 1 時間あたり $0.3 で 1 Year GCE Flex CUD
を購入します。これらは、架空の ID Fee SKU
としてデータで示されています。
CUD の過剰使用のシナリオ
過剰使用のシナリオは、前述のように購入を行い、CUD を過剰に使用したケースです。
以前のデータ
新しい CUD モデルが導入される前は、Cloud Billing エクスポートのスキーマとデータ値は次の表のようになります。
SKU | cost | usage.amount_in_pricing_units | usage.pricing_unit | price.effective_price | originating-sku 1 | subscription.instance_id | credits |
---|---|---|---|---|---|---|---|
料金 SKU | 0.046868 | 6.509490 | hour | 0.0072 | RAM SKU | subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad | [] |
料金 SKU | 0.025132 | 3.490510 | hour | 0.0072 | Core SKU | subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad | [] |
RAM SKU | 0.174496 | 8 | gibibyte hour | 0.02181159 | null | null | [{"amount":-0.065095,"full_name":"Committed use discount - dollar based: GCE Commitments", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}] |
Core SKU | 0.093568 | 32 | hour | 0.00292353 | null | null | [{"amount":-0.034905,"full_name":"Committed use discount - dollar based: GCE Commitments", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}] |
1. この列は goog-originating-sku-id
ラベルの値を表します。
今後のデータ
新しい CUD モデルでは、Cloud Billing エクスポート スキーマとデータ値は次の表のようになります。
SKU | cost | usage.amount_in_pricing_units | usage.pricing_unit | consumption_model.description | price.effective_price | originating-sku 1 | subscription.instance_id | credits |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
料金 SKU | 0.046868 | 0.046868330 | hour | デフォルト | 1 | RAM SKU | subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb | [{"amount":"-0.046868",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}] |
料金 SKU | 0.025132 | 0.025131670 | hour | デフォルト | 1 | Core SKU | subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb | [{"amount":"-0.025132",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}] |
RAM SKU | 0.109398 | 5.015577498 | gibibyte hour | デフォルト | 0.02181159 | null | null | [] |
Core SKU | 0.058648 | 20.06066639 | hour | デフォルト | 0.00292353 | null | null | [] |
RAM SKU | 0.046868 | 2.984422502 | gibibyte hour | Compute Flexible CUDs 1 Year | 0.01570434 | null | subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb | [] |
Core SKU | 0.025132 | 11.93933361 | hour | Compute Flexible CUDs 1 Year | 0.00210494 | null | subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb | [] |
1. この列は goog-originating-sku-id
ラベルの値を表します。
この新しい CUD モデルでは、次の点に注意してください。
- 各 CUD は 1 行ではなく、2 行で表しています。
- 追加の CUD エントリを区切る新しい
consumption_model.description
列が追加されました。ここでCompute Flexible CUDs 1 Year
の値は、想定どおりの CUD 割引が適用されたことを示します。Default
の値は、CUD の使用量が超過し、超過額に対して料金がデフォルトの料金に戻ったことを示します。これは、subscription.instance_id
に値がないことでも示されます。- CUD 料金行にも
Default
値が設定されています。これは、割引が適用されないためです。代わりに、credits
フィールドはマイナスのオフセットが適用され、料金が相殺されたことを示します。
CUD の過小使用のシナリオ
この過小使用のシナリオでは、前述のように購入を行い、CUD を十分に使用していないケースを想定しています。
以前のデータ
新しい CUD モデルが導入される前は、Cloud Billing エクスポートのスキーマとデータ値は次の表のようになります。
SKU | cost | usage.amount_in_pricing_units | usage.pricing_unit | price.effective_price | originating-sku 1 | subscription.instance_id | credits |
料金 SKU | 0.022994 | 3.194 | hour | 0.0072 | null | subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad | [] |
料金 SKU | 0.125637 | 17.450 | hour | 0.0072 | RAM SKU | subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad | [] |
料金 SKU | 0.067369 | 9.357 | hour | 0.0072 | Core SKU | subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad | [] |
RAM SKU | 0.174496 | 8 | gibibyte hour | 0.02181159 | null | null | [{"amount":-0.174496,"full_name":"Committed use discount - dollar based: GCE Commitments", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}] |
Core SKU | 0.093568 | 32 | hour | 0.00292353 | null | null | [{"amount":-0.093568,"full_name":"Committed use discount - dollar based: GCE Commitments", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}] |
1. この列は goog-originating-sku-id
ラベルの値を表します。
今後のデータ
新しい CUD モデルでは、Cloud Billing エクスポート スキーマとデータ値は次の表のようになります。
SKU | cost | usage.amount_in_pricing_units | usage.pricing_unit | price.effective_price | consumption_model.description | originating-sku 1 | subscription.instance_id | credits |
料金 SKU | 0.022994 | 0.0230 | hour | 1 | デフォルト | null | subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb | [] |
料金 SKU | 0.125637 | 0.1256371 | hour | 1 | デフォルト | RAM SKU | subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb | [{"amount":"-0.1256348",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}] |
料金 SKU | 0.067369 | 0.0673690 | hour | 1 | デフォルト | Core SKU | subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb | [{"amount":"-0.0673581",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}] |
RAM SKU | 0.125637 | 8 | gibibyte hour | 0.0157043448 | Compute Flexible CUDs 1 Year | null | subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb | [] |
Core SKU | 0.067369 | 32 | hour | 0.0021049416 | Compute Flexible CUDs 1 Year | null | subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb | [] |
1. この列は goog-originating-sku-id
ラベルの値を表します。
この新しい CUD モデルでは、次の点に注意してください。
- 各 CUD は 1 行ではなく、2 行で表しています。
- 追加の CUD エントリを区切る新しい
consumption_model.description
列が追加されました。ここでCompute Flexible CUDs 1 Year
の値は、想定どおりの CUD 割引が適用されたことを示します。Default
値は CUD 料金行を示します。これは、割引が適用されないためです。credits
フィールドは、フィールドはマイナスのオフセットが適用されて料金が相殺され、最初の行に集計されたことを示します。
- 最初の行には CUD の料金の合計が示されます。
主要な CUD KPI のサンプルクエリ
次の重要な KPI 指標を使用すると、新しいデータモデルでシステムが正常に機能していることを確認できます。
- コミットメントによる削減額($): コミットメントによる削減額を示します。この指標では、式
(Cost of resources at on-demand rates - cost of resources with commitment discounts)
が使用されます。 - コミットメントによる削減額(%): コミットメントによる削減額の割合を示します。この指標では、式
(Commitment savings / costs of resources at on-demand rates)*100
が使用されます。 - コミットメントの使用率(%): コミットメントをどれだけ効果的に使用しているかを示す指標です。割合で表されます。この指標では、式
(Commitment applied to eligible spend / total commitment)
が使用されます。 実質削減率(%): 確約割引の投資収益率(ROI)を示します。この指標では、式
(Commitment Savings / On-Demand Equivalent Spend)
が使用されます。費用データに関する分析情報をより詳しく把握するには、次の BigQuery サンプルクエリを使用して、以下の KPI に役立つ情報を取得します。
適切なサンプルクエリを選択する
データモデルの変更に合わせてクエリを更新できるように、KPI サンプルクエリの 2 つのバージョンを用意しています。次のいずれかを選択します。
従来のデータモデルを使用した KPI クエリのサンプル
新しいデータモデルを使用していない場合は、次のサンプルクエリを使用します。
これらのクエリは、コンピューティング フレキシブル CUD 専用です。他の費用ベースの CUD プロダクトをクエリするには、次の値を変更する必要があります。
cud_product
sku.description
credit.type
CUD の費用と CUD による費用削減
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
は、現在の年と月をYYYYMM
形式で指定します(例: 202504)。
コミットメントの使用率
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
は、現在の年と月をYYYYMM
形式で指定します(例: 202504)。
実質削減率
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
は、現在の年と月をYYYYMM
形式で指定します(例: 202504)。
新しいデータモデルを使用した KPI クエリのサンプル
新しいデータモデルを導入している場合は、このサンプルクエリを使用します。
これらのクエリは、コンピューティング フレキシブル CUD 専用です。他の費用ベースの CUD プロダクトをクエリするには、次の値を変更する必要があります。
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
は、現在の年と月をYYYYMM
形式で指定します(例: 202504)。
Cloud Billing から BigQuery へのエクスポート
Cloud Billing から BigQuery へのデータ エクスポート(標準、詳細、再請求(販売店のみ)の各タイプ)で、次の新しいフィールドまたは変更されたフィールドが追加されます。
フィールド | タイプ | 新規または更新 |
---|---|---|
price |
構造体 | 既存(詳細エクスポートと再請求エクスポートに変更なし、標準エクスポートに追加)。 |
price.list_price |
数値 | 新しいフィールド |
price.effective_price_default |
数値 | 新しいフィールド |
price.list_price_consumption_model |
数値 | 新しいフィールド |
price.effective_price |
数値 | 既存(詳細エクスポートと再請求エクスポートの説明を更新、標準エクスポートに追加) |
price.tier_start_amount |
数値 | 既存(詳細エクスポート)、標準エクスポートに追加。 |
price.unit |
文字列 | 既存(詳細エクスポート)、標準エクスポートに追加。 |
price.pricing_unit_quantity |
数値 | 既存(詳細エクスポート)、標準エクスポートに追加。 |
cost_at_list |
数値 | 既存のフィールドの説明を変更内容に合わせて更新。 |
cost |
数値 | 既存のフィールドの説明を変更内容に合わせて更新。 |
cost_at_effective_price_default |
数値 | 新規 |
cost_at_list_consumption_model |
数値 | 新規 |
consumption_model |
構造体 | 新規 |
consumption_model.id |
文字列 | 新規 |
consumption_model.description |
文字列 | 新規 |
料金のエクスポートの変更
Cloud Billing から BigQuery への料金のエクスポートで、料金情報の次のフィールドが追加または変更されます。
新しい CUD プロダクトに関する情報
既存の CUD 料金の SKU は新しい CUD 料金の SKU に置き換えられ、新しいオファー ID と使用量モデル ID がすべての対象 CUD に適用されます。次の詳細情報を参考にして、クエリとダッシュボードを調整できます。
オファーと使用量モデル ID の移行
次の表に、古いデータモデルから新しいデータモデルに移行されるオファーと使用量モデル ID を示します。
プロダクト名 | 用語 | 古いオファー ID | 新しいオファー ID | 使用量モデル 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 |
コンピューティング フレキシブル | 1 年 | ffe0f6a3-2f98-437e-8d49-fc443a05d3c2 | 1b2601a4-9d76-462d-bd5b-5b835d245f93 | D97B-0795-975B |
コンピューティング フレキシブル | 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(Oracle 向け) | 1 年 | 5b446c4d-ce38-4d1a-8c76-e8b04ad50069 | 16e6132e-8a72-4a7f-8941-bf52246afc82 | AEA3-CEC2-9DF3 |
Backup(Oracle 向け) | 3 年 | 0dba7aa1-3215-4d44-9581-e1c34ca94471 | 1e028b05-4344-4bca-87e7-235ee3536354 | 224F-258C-7F84 |
CUD 料金の SKU ID の移行
次の表に、古いデータモデルから新しいデータモデルに移行される CUD 料金の SKU ID をプロダクトごとに示します。
Cloud Run
以前の料金の SKU ID | 新しい料金の 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 |
15E0-385D-66BC | 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
以前の料金の SKU ID | 新しい料金の SKU ID |
---|---|
B5A6-424E-9B40 | 3A81-0BBB-DB6B |
D0B1-4BBE-B88E | 80F1-1914-BE00 |
Dataflow
以前の料金の SKU ID | 新しい料金の SKU ID |
---|---|
B010-4451-8FE0 | 9E04-DE04-2E16 |
A151-46E9-B512 | 09B2-AF74-BAD1 |
Memorystore for Redis
以前の料金の SKU ID | 新しい料金の SKU ID |
---|---|
15A2-40AC-9DCD | 8C3A-9182-D105 |
C4C9-475B-BEFF | EF24-D476-1BAD |
Cloud Spanner
以前の料金の SKU ID | 新しい料金の SKU ID |
---|---|
131F-4968-89D1 | 3238-2675-F039 |
75AD-448A-95DE | 80C0-BC99-0991 |
Kubernetes Engine
以前の料金の SKU ID | 新しい料金の 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
以前の料金の SKU ID | 新しい料金の SKU ID |
---|---|
7734-4CEB-A7D9 | 98FC-4179-825D |
9486-406B-8ED7 | 1989-EC4C-1D98 |
Cloud SQL
以前の料金の SKU ID | 新しい料金の SKU ID |
---|---|
9D5B-87A9-EAC3 | 7BE0-E374-B1EB |
A770-1549-F8EA | 2F30-30DA-482C |
CF8D-4BC1-B957 | 2080-5BCD-9F5B |
3FE2-4DD8-B090 | A007-6570-4B0B |
3673-4665-96DC | 2D3A-EB5A-D80A |
F4E5-4E4C-9EC6 | ACB8-45AE-4E5F |
C242-48A2-A571 | 7A59-B85C-DFC6 |
1D4C-45A7-B37E | D32B-2B6E-5CA3 |
488D-482D-9543 | 0F65-F4F8-9ADD |
B770-4F2C-87A0 | 0988-3A03-D2D0 |
CEFD-4948-9339 | FC83-C9EF-C4EB |
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