了解 GCP Dataproc 计费及其如何受标签影响
Understanding GCP Dataproc billing and how it is affected by labels
我正在努力确保清楚了解我的组织如何为 Google Cloud Platform Dataproc 计费。
我们已将账单历史记录导出到 BigQuery 以便我们对其进行分析。今天早上我们有两个 dataproc 集群 运行，下面的屏幕截图显示了这两个集群的一部分账单历史记录。我过滤了 labels.key = "goog-dataproc-cluster-uuid" or labels.key = "goog-dataproc-cluster-name" or labels.key = "goog-dataproc-location"。这是结果的一个子集
我在两种 sku 的成本周围画了方框。让我们来看看 EMEA 项中的 标准英特尔 N1 16 VCPU 运行。
我只有两个集群，而这两个集群中的每一个都有三行。原因是每个 dataproc 集群应用了三个标签，因此成本 1.271852 & 3.815556 各出现三次。
那么我的简单问题是...如何获得我的 dataproc 集群的总成本？我是将所有这些数字相加（这意味着总成本在所有标签上平均分配）还是只取其中一个值（意味着每个标签重复成本）？
这是表达我的问题的另一种方式。此查询是否给出 运行 集群 data-dev-dataplatform-dataproc 一天的总成本：
SELECT sum(cost)
FROM [dh-billing-179310:billing.gcp_billing_export_XXXXXXXX]
WHERE labels.key = "goog-dataproc-cluster-name"
and labels.value = "data-dev-dataplatform-dataproc"
and usage_start_time >= "2018-07-05 00:00:00"
and usage_end_time <= "2018-07-06 00:00:00"
或者我是否需要包含其他标签才能获得总费用？
在计费导出数据的平面视图中，每个标签都重复了成本；您应该为任何特定计算选择一个标签值。如果您要计算 Dataproc 总数，使用 Dataproc 插入的 "goog-dataproc-*" 标签之一可能最方便。
这里的想法是，您可以使用不同的标签集来轻松组织归因于任何给定子项目的与 Dataproc 相关的总成本，这样您就可以根据不同的维度过滤您的结算查询。
我正在努力确保清楚了解我的组织如何为 Google Cloud Platform Dataproc 计费。
我们已将账单历史记录导出到 BigQuery 以便我们对其进行分析。今天早上我们有两个 dataproc 集群 运行，下面的屏幕截图显示了这两个集群的一部分账单历史记录。我过滤了 labels.key = "goog-dataproc-cluster-uuid" or labels.key = "goog-dataproc-cluster-name" or labels.key = "goog-dataproc-location"。这是结果的一个子集
我在两种 sku 的成本周围画了方框。让我们来看看 EMEA 项中的 标准英特尔 N1 16 VCPU 运行。
我只有两个集群，而这两个集群中的每一个都有三行。原因是每个 dataproc 集群应用了三个标签，因此成本 1.271852 & 3.815556 各出现三次。
那么我的简单问题是...如何获得我的 dataproc 集群的总成本？我是将所有这些数字相加（这意味着总成本在所有标签上平均分配）还是只取其中一个值（意味着每个标签重复成本）？
这是表达我的问题的另一种方式。此查询是否给出 运行 集群 data-dev-dataplatform-dataproc 一天的总成本：
SELECT sum(cost)
FROM [dh-billing-179310:billing.gcp_billing_export_XXXXXXXX]
WHERE labels.key = "goog-dataproc-cluster-name"
and labels.value = "data-dev-dataplatform-dataproc"
and usage_start_time >= "2018-07-05 00:00:00"
and usage_end_time <= "2018-07-06 00:00:00"
或者我是否需要包含其他标签才能获得总费用？
在计费导出数据的平面视图中，每个标签都重复了成本；您应该为任何特定计算选择一个标签值。如果您要计算 Dataproc 总数，使用 Dataproc 插入的 "goog-dataproc-*" 标签之一可能最方便。
这里的想法是，您可以使用不同的标签集来轻松组织归因于任何给定子项目的与 Dataproc 相关的总成本，这样您就可以根据不同的维度过滤您的结算查询。