Abrechnungsberichte: Prognostizierte Kosten ansehen

In Cloud Billing-Kostenberichten, können Sie mit der Prognosefunktion bis zu zwölf Monate in der Zukunft sehen, wie sich Ihre Kosten entwickeln und wie viel Sie ausgeben werden.

Wenn Sie Ihren Cloud Billing-Bericht mit einem Datumsbereich aufrufen, der mit einem Datum in der Zukunft endet, werden in Ihrem Cloud Billing-Berichtsdiagramm sowohl die tatsächlichen Kosten als auch die prognostizierten Kosten angezeigt:

  • Der Berichtskopf über dem Diagramm bietet eine unterteilte Ansicht der Kosten mit den tatsächlichen vom Startdatum an berechneten Kosten sowie den prognostizierten Gesamtkosten für den gesamten Datumsbereich.
  • Die prognostizierten Kosten werden im Diagramm in hellgrauer Farbe im gestapelten Säulen- oder Liniendiagramm angezeigt.

Google Cloud-Abrechnungsbericht mit prognostizierten Kosten.

Kostenprognosen ansehen

Rufen Sie im Bereich Abrechnung der Google Cloud Console den Kostenbericht für das Cloud-Rechnungskonto auf, das Sie analysieren möchten.

In Berichten sind Prognosen für Folgendes verfügbar:

  • Alle Filter sind kombinierbar (mit Ausnahme des Zeitraums Rechnungsmonat).

  • Alle Zeiträume von Nutzungsdatum, die mit einem Datum in der Zukunft enden. Prognosen für den Zeitraum Rechnungsmonat sind nicht verfügbar.

    • Wenn Sie den Bericht für den Zeitraum Aktueller Monat aufrufen, ist dasStandardenddatum der letzte Tag des aktuellen Monats.

    • Wenn Sie einen Zeitraum festlegen möchten, wählen Sie Nutzungsdatum, und einen Datumsbereich aus, bei dem das Datum unter Bis auf ein Datum in der Zukunft festgelegt ist.

      Sie können Ihre prognostizierten Ausgaben bis zu zwölf Monate in der Zukunft sehen.

Die Kostenprognose wird von KI unterstützt

Das Kostenprognosemodell verwendet fortschrittliche Techniken für maschinelles Lernen, um komplexe Kostenmuster zu verstehen und Unvollkommenheiten in den Daten aus der Praxis zu berücksichtigen. So erhalten Sie zuverlässigere und umsetzungsfähigere Kostenprognosen. Der Kostentrend wird bestimmt durch:

  1. Erfassung historischer Daten: Basierend auf den ausgewählten Berichtsfiltern erfasst das Prognosemodell alle Ihre bisherigen Google Cloud Ausgaben.
  2. Intelligente Datenvorbereitung: Mit einer umfassenden Suite von Daten vorbereitungsschritten werden hochwertige Daten vorbereitet, mit denen Ausreißerkosten (z. B. unerwartete Kostensteigerungen) intelligent behandelt werden. Außerdem werden Lücken in den Nutzungsdaten genauer gefüllt und erhebliche Änderungen in Ihren Ausgabenmustern erkannt, um die Prognose entsprechend anzupassen (z. B. aufgrund der Einführung neuer Projekte oder größerer architektonischer Änderungen).
  3. Berücksichtigung von Saisonalität und Trends: Die Machine-Learning-Engine ist so konzipiert, dass sie mehrere Ebenen der Saisonalität und zugrunde liegende Trends in Ihren Kostendaten erkennt und sich daran anpasst. Außerdem werden verschiedene wiederkehrende Muster erkannt und modelliert, z. B. tägliche, wöchentliche und monatliche Zyklen bei Ihren Cloud-Ausgaben.
  4. Umfassende Datenregularisierung: Das Prognosemodell strukturiert Ihre Kostendaten im Zeitverlauf einheitlich, sodass unsere Machine-Learning-Modelle zuverlässige Zeitreihenanalysen durchführen können. So wird eine Prognose erstellt, die komplexe Trends und mehrere Saisonalitäten intelligent erfasst und Datenanomalien berücksichtigt.

Die prognostizierten Gesamtkosten umfassen folgende Kosten:

  • Die tatsächlichen Gesamtkosten bis heute im ausgewählten Zeitraum.
  • Die prognostizierten Kosten für jeden künftigen Tag im ausgewählten Zeitraum.