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BigQuery Edition 正式推出!帶你了解 BigQuery 最新計價方式

BigQuery googlecloud 上雲 數據 數據分析
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Google Cloud 熱門的服務 – BigQuery,是一種無伺服器資料倉儲,支援多種資料類型,能夠協同第三方資料強化整合至分析應用。除了管理方便,更能高速分析 PB 等級的資料,是大數據時代必備的資料分析工具。

而近期 Google 正在大幅改變 BigQuery 的計價方式,於 4 月正式推出 BigQuery Edition 全新方案,舊有的 Flat-rate 將於 2023 年 7 月 5 日終止販售,已購買客戶仍可繼續使用至合約結束,且既有的 On Demand 方案將漲價 25%。

想要了解 BigQuery 是什麼與 On Demand 方案的介紹,可以先閱讀
BigQuery 是什麼?如何與 GA4 串接?3 大優勢介紹 這篇文章!

BigQuery 最新方案 – BigQuery Edition

Google 於 2023 年 3月 30 日宣布推出全新的 BigQuery Edition 方案,並且將於 7 月 5 日取代原先的 BigQuery Flat-rate 計價方式。
可以先從以下架構圖了解目前 BigQuery 的計價方案:

BigQuery 計費架構

 

BigQuery 計費架構

在介紹新的方案之前,先帶您了解 BigQuery Edition 新的專有名詞:

Slot – hours Slot 是一種虛擬運算資源,slot – hours 是指 BigQuery 服務在每小時內使用的 slot 數量。
Autoscaling Slots 可以根據運行工作負載的需要,將 Slot 的數量從基準值 (Baseline Slots) 增長到最大值。
Baseline Slots 保持運作的最低 Slot 數量值,也是最低需支付的費用。
Maximum Slots 在運作過程中,Baseline + Autoscale 自動增長的最大值。所有工作負載中被分配的 Slot 不會超過這個值。
BigQuery 專有名詞介紹

BigQuery Edition 最大特點在於提供 BigQuery autoscaler 協助企業管理計算能力,您可以設置最大值跟基準值,讓 BigQuery 在這個區間依照使用情況來配置用量和優化計算能力,客戶可以減少存儲成本,也能夠充分利用容量,讓定價模式更靈活。

BigQuery Edition 也有提供三種不同的計費方案:

  Standard Enterprise Enterprise Plus
計算模型 (Compute Model) Autoscaling Autoscaling + Baseline Autoscaling + Baseline
承諾折扣 (Commitment) x v v
存儲加密 (Storage encryption) Google 管理金鑰 Google 管理金鑰 客戶管理金鑰 (CMEK)
BigQuery Edition 計費方案

詳細的方案介紹可以查看 Google 官方文件

如何評估我適不適合選擇 BigQuery Edition 方案?

那大家應該會好奇自己適合什麼樣的計費方式,我們提供幾個方向供企業們參考,
BigQuery Edition 有以下的特性:

      • 靈活性:BigQuery autoscaler 為您管理計算能力,可以透過設置 Maximum Slots 最大基準線,讓 BigQuery 根據您使用情況配置和優化計算能力。

      • 價格可預測性:利用 autoscaling 功能,只支付使用的量,不需要為未使用的容量支付多餘費用。

    Google 官方也有提供一張圖表給客戶判斷適合的方案:

    如何選擇適合的 BigQuery 方案

     

    如何選擇適合的 BigQuery 方案

    我們建議您可以透過幾個方式來判斷,可以確認以往處理數據量使用費用是否已經高出 BigQuery Edition 最低費用,如果有就可以考慮轉換,另外需要評估如果要利用 BigQuery 處理即時性要求高的任務,就比較不適合選擇 BigQuery Edition 方案。

    總結

    BigQuery Edition 適合長期使用、數據用量大的大型企業。而 BigQuery On Demand 適合需要根據需求進行數據分析的中小型企業和個人使用者。使用者可以靈活地根據自己的預算和需求選擇使用量。
    如果企業的數據處理需求已經超出 BigQuery On Demand 的限制、需要更高階的功能和服務、或者需要長期穩定的數據處理能力和支援服務,那麼就可以考慮從 BigQuery On Demand 轉換為 BigQuery Edition。

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