Aktualisierungen des Datenmodells für ausgabenbasierte Rabatte für zugesicherte Nutzung

Im Rahmen der Erweiterung des Programms für Rabatte für zugesicherte Nutzung haben wir das Datenmodell für ausgabenbasierte Rabatte für zugesicherte Nutzung aktualisiert. Außerdem stellen wir Informationen und Tools zur Verfügung, die Ihnen bei der Umsetzung der Änderungen helfen. Mit den folgenden Ressourcen können Sie Ihre internen Systeme aktualisieren, die möglicherweise vom CUD-Datenmodell betroffen sind:

BigQuery-Beispieldatenexport verwenden

Mit dem BigQuery-Beispieldatenexport können Sie Ihre internen Systeme auf die Änderungen vorbereiten, die sich in Ihren ausgabenbasierten Rabatt für zugesicherte Nutzung-Daten ergeben.

Der Prozess für den Export von Beispieldaten umfasst die folgenden Hauptschritte:

  1. Voraussetzungen prüfen
  2. Beispielexport aktivieren
  3. Warten Sie, bis sich die neuen Daten angesammelt haben.
  4. Datenmodell und Abfragen ansehen
  5. Aktualisieren Sie Ihre internen Systeme und Workflows entsprechend.

Vorbereitung

Für die Verwendung des Beispieldatenexports müssen folgende Voraussetzungen erfüllt sein:

  • Für Ihr Cloud-Rechnungskonto muss ein detaillierter oder standardmäßiger Export von Abrechnungsdaten konfiguriert sein. Weitere Informationen finden Sie unter Cloud Billing-Datenexport nach BigQuery einrichten.

  • Sie benötigen Berechtigungen für das Projekt, zu dem der Export gehört, und Berechtigungen für das Cloud-Rechnungskonto, in dem Sie den Export aktivieren. Beispiel:

    • Die Berechtigung bigquery.datasets.create für das Projekt, das das Dataset enthält.
    • billing.accounts.getUsageExportSpec-Berechtigung für das Cloud-Rechnungskonto.

    Vordefinierte Cloud Billing-Rollen, die diese Berechtigungen enthalten, z. B. „Rechnungskontobetrachter“, „Kostenverwalter für Rechnungskonto“ oder „Rechnungskontoadministrator“, finden Sie unter Cloud Billing-Zugriffssteuerung und -Berechtigungen. Weitere Informationen zu BigQuery-spezifischen Berechtigungen finden Sie unter BigQuery-IAM-Rollen und -Berechtigungen.

  • Wenn Sie ein neues Cloud-Rechnungskonto erstellen, wird die proportionale Zuordnung für ausgabenbasierte Zusicherungen standardmäßig aktiviert. Andernfalls müssen Sie die Funktion aktivieren, um diesen Export verwenden zu können. Folgen Sie dazu dieser Anleitung.

  • Wenn Sie VPC Service Controls für BigQuery-Ressourcen in Ihrem Projekt oder Ihrer Organisation verwenden, müssen Sie Regeln für eingehenden und ausgehenden Traffic erstellen, um Datenexporte nach BigQuery zu ermöglichen.

    1. Erstellen Sie eine Regel für eingehenden Traffic, die der Person Zugriff zum Erstellen des Exports gewährt: 
      
  - ingressFrom:
      identities:
      - PRINCIPAL_IDENTIFIER_OF_USER_INITIATING_EXPORT
      sources:
      - accessLevel: "*"
  ingressTo:
      operations:
      - serviceName: bigquery.googleapis.com
        methodSelectors:
        - method: "*"
      resources:
      - projects/YOUR_PROJECT_ID_TO_HOST_EXPORT_DATA
  title: 'Ingress Rule Name'

      Weitere Informationen zu Formaten für Hauptkonto-IDs finden Sie unter Hauptkonto-IDs.

    2. Erstellen Sie eine Ausgangsregel , um den Google Cloud Zugriff auf das BigQuery-Dataset über VPC Service Controls zu erlauben: 
      
  - egressTo:
       operations:
      - serviceName: bigquery.googleapis.com
        methodSelectors:
        - method: "*"
      resources:
      - projects/710382390241
  egressFrom:
      identityType: ANY_IDENTITY
      sources:
      - accessLevel: "*"
      sourceRestriction: RESTRICTION_STATUS
  title: 'Egress Rule Name'

Beispieldatenexport aktivieren

So aktivieren Sie den Export von Beispieldaten:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console den Bereich „Rechnungsexport“ auf.

    Zum Abrechnungsexport

  2. Wählen Sie im Dialogfeld Abrechnungsexport das Cloud-Rechnungskonto aus, für das Sie den Export von Beispieldaten aktivieren möchten (siehe Abbildung unten). Dialogfeld zur Auswahl des Kontos

  3. Der Datenexport wird gestartet und dauert etwa einen Tag. Bis dahin wird die folgende Meldung angezeigt: Bildschirm mit der Meldung, dass der Export der Beispieldaten noch nicht bereit ist Nachdem Sie den Beispielexport aktiviert haben, werden Cloud Billing-Daten erhoben. Bis Januar 2026 werden kontinuierlich neue Daten hinzugefügt. Warten Sie, bis genügend Daten im Export vorhanden sind, bevor Sie Ihre Systeme an das Datenmodell anpassen.

  4. Wenn der Export abgeschlossen ist, wird im Bereich „Abrechnung“ der Google Cloud Console die folgende Benachrichtigung angezeigt: Bildschirm mit der Meldung, dass der Export der Beispieldaten abgeschlossen ist

    Der Datenexport wird als verknüpftes Dataset im selben BigQuery-Projekt erstellt, das Ihren detaillierten Abrechnungsexport enthält. Wenn der detaillierte Export nicht vorhanden ist, wird das Standardexportprojekt verwendet. Da es sich um ein verknüpftes Dataset handelt, fallen für den Beispiel-Export keine zusätzlichen Gebühren an. Weitere Informationen finden Sie unter Einführung in die BigQuery-Freigabe.

  5. Klicken Sie auf Beispieldataset ansehen, um BigQuery in derGoogle Cloud -Konsole zu öffnen. Dort können Sie Abfragen ausführen, um wichtige CUD-KPIs zu analysieren.

Einschränkungen beim Exportieren von Beispielen

Der Export von Beispieldaten ist ein Tool, mit dem Sie sich auf die Änderungen am Datenmodell vorbereiten können. Es ist kein Ersatz für die Exporte von Produktionsdaten. Stattdessen können Sie mit dem Beispiel Updates für Ihre Abfragen testen, die die Änderungen am Datenmodell berücksichtigen. Diese Änderungen am Datenmodell gelten sowohl für die standardmäßigen als auch für die detaillierten Exportschemas. Der Standardexport ist eine Aggregation des detaillierten Exports und enthält deutlich weniger Zeilen. Dieser Unterschied ist auf zwei Spalten zurückzuführen, die im detaillierten Exportschema, aber nicht im Standardexport enthalten sind:

  • resource: Eine Struktur mit Informationen zu Ressourcen.
  • Abo: enthält subscription.instance_id.

Wenn in Ihren Abfragen diese beiden Spalten nicht verwendet werden, funktionieren sie sowohl im Standard- als auch im detaillierten Schema identisch und liefern dieselben Ergebnisse. Je nachdem, wie Sie mit Produktionsdatenexporten arbeiten, ziehen Sie es möglicherweise vor, Abfragen für das eine oder das andere Beispiel zu testen. Daher werden beide bereitgestellt.

Der Export von Beispieldaten unterscheidet sich auch in folgenden wichtigen Punkten vom Export von Produktionsdaten:

  • Nach der Migration: Verwenden Sie die Beispiel-Exports nicht mehr, nachdem Sie das Datenmodell aktiviert haben, da sie dann nicht mehr korrekt sind.
  • Ausgabegröße: Aufgrund von Unterschieden bei der Datenaggregation kann die Größe des Beispielexports von dem tatsächlichen Export abweichen, der nach der Aktivierung dieser Änderungen angezeigt wird.
  • Rundungsmethoden: Aufgrund von Unterschieden bei den Rundungsmethoden kann es bei sehr kleinen Beträgen oder bei Währungen, die nicht USD sind, zu geringfügigen Abweichungen kommen.
  • Anteilsmäßige Gebühren: Beim Beispiel-Export werden die Kosten für die erste und letzte Stunde eines Rabatts für zugesicherte Nutzung möglicherweise überschätzt, da die Gebühren für Zusicherungen für Teilzeitstunden nicht auf dieselbe Weise berücksichtigt werden. Beim Kauf eines ausgabenbasierten Rabatts für zugesicherte Nutzung wird die Gebühr für die erste Stunde anteilig berechnet.
  • Empfehlung für die Zeitbasis für den Vergleich: Wenn Sie den Beispiel- und die Produktionsdatenexporte vergleichen, verwenden Sie usage_start_time als Grundlage für die Definition von Zeiträumen in beiden Exporten und nicht export_time. Wenn Sie nach dem Partitionsdatum (dem Feld export_time) gruppieren, erhalten Sie keinen konsistenten Snapshot der Nutzung, da die Daten für jeden Export zu unterschiedlichen Zeiten hochgeladen werden.
  • Datenaktualität: Der Beispiel-Export wird nach einem Zeitplan mit einer Verzögerung im Vergleich zu Ihrem BigQuery-Produktionsexport generiert. Abweichungen können insbesondere bei den neuesten Nutzungsdaten aufgrund des Zeitpunkts der Datenverarbeitung auftreten. Das liegt daran, dass die Nutzungsdaten im Beispiel-Export langsamer als im Produktions-Export aktualisiert werden.
    • Empfehlung für den Vergleich: Vergleichen Sie keine Exportdaten mit Daten, die usage_start_time weniger als eine Woche zurückliegen.
  • Vollständigkeit der Verlaufsdaten: Der Prozess, mit dem der Beispielexport generiert wird, ist vom Standardexport getrennt. Dieser Vorgang kann durch betriebliche Probleme oder Servicevorfälle beeinträchtigt werden. In seltenen Fällen hat dies zu unvollständigen oder fehlenden Daten im Beispiel-Export für bestimmte Zeiträume geführt. Beim Beispiel-Export gab es beispielsweise Probleme mit der Datenvollständigkeit für Exporte vom 6. bis 9. August 2025.
    • Empfehlung für den Vergleich: Wenn Sie den Beispiel-Export validieren, insbesondere bei bisherigen Daten, sollten Sie sich bewusst sein, dass solche Anomalien auftreten können. Wenn Sie Tests mit neueren, vollständigen Rechnungsmonaten (z. B. September 2025) durchführen, erhalten Sie eine genauere Vorschau.
  • Vergleich von detaillierten und Standardstichproben: Wenn Sie Abfragen für Standard- und detaillierte Exporte testen und die Ergebnisse vergleichen, können geringfügige Unterschiede auftreten. Das ist aus den oben genannten Gründen zu erwarten.

Beispielszenarien vor und nach dem neuen CUD-Modell

Das neue ausgabenbasierte Modell für Rabatte für zugesicherte Nutzung erfordert, dass Sie Ihre internen Systeme, die möglicherweise Cloud Billing-Daten nutzen, planen und anpassen. Daher stellen wir die folgenden Szenarien zur Verfügung, um zu zeigen, wie sich das Datenexportschema und die Daten vor und nach dem neuen Modell für Rabatte für zugesicherte Nutzung ändern. Wir unterteilen diese Szenarien weiter in Situationen, in denen Sie Ihre CUDs über- und unterbeanspruchen, um die Auswirkungen auf den Datenexport zu veranschaulichen.

In beiden Szenarien haben Sie eine E2-Standard-8-VM in US Central 1 erworben, die aus zwei SKUs für RAM und Core besteht. Diese Artikelnummern verwenden die fiktiven IDs RAM SKU bzw. Core SKU.

Anschließend kaufen Sie eine 1 Year GCE Flex CUD für 0,1 $/Stunde für das Szenario mit Überbeanspruchung und 0,3 $/Stunde für das Szenario mit Unterbeanspruchung. In den Daten werden sie durch die fiktive ID Fee SKU dargestellt.

Szenario für übergenutzten Rabatt für zugesicherte Nutzung

Im Szenario mit übermäßiger Nutzung haben Sie die oben genannten Käufe getätigt und die CUDs übermäßig genutzt.

Daten vor der Migration

Vor dem neuen CUD-Modell sahen Ihr Cloud Billing-Exportschema und Ihre Datenwerte so aus wie in der folgenden Tabelle.

SKU cost usage.amount_in_pricing_units usage.pricing_unit price.effective_price originating-sku 1 subscription.instance_id credits
Gebühren-SKU 0.046868 6.509490 Stunde 0,0072 RAM-Artikelnummer subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad []
Gebühren-SKU 0.025132 3.490510 Stunde 0,0072 Core-SKU subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad []
RAM-Artikelnummer 0.174496 8 Gibibyte-Stunde 0,02181159 null null [{"amount":-0.065095,"full_name":"Rabatt für zugesicherte Nutzung – Dollar-basiert: GCE-Zusicherungen", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]
Core-SKU 0,093568 32 Stunde 0.00292353 null null [{"amount":-0.034905,"full_name":"Rabatt für zugesicherte Nutzung – Dollar-basiert: GCE-Zusicherungen", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]

1. Diese Spalte enthält den Wert des Labels goog-originating-sku-id.

Daten nach der Migration

Nach dem neuen CUD-Modell sehen Ihr Cloud Billing-Exportschema und Ihre Datenwerte wie in der folgenden Tabelle aus.

SKU cost usage.amount_in_pricing_units usage.pricing_unit consumption_model.description price.effective_price originating-sku 1 subscription.instance_id credits
Gebühren-SKU 0.046868 0.046868330 Stunde Standard 1 RAM-Artikelnummer subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb [{"amount":"-0.046868","type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
Gebühren-SKU 0.025132 0.025131670 Stunde Standard 1 Core-SKU subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb [{"amount":"-0.025132","type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
RAM-Artikelnummer 0,109398 5.015577498 Gibibyte-Stunde Standard 0,02181159 null null []
Core-SKU 0.058648 20.06066639 Stunde Standard 0.00292353 null null []
RAM-Artikelnummer 0.046868 2.984422502 Gibibyte-Stunde Flexible CUDs für Compute – 1 Jahr 0.01570434 null subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb []
Core-SKU 0.025132 11,93933361 Stunde Flexible CUDs für Compute – 1 Jahr 0.00210494 null subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb []

1. Diese Spalte enthält den Wert des Labels goog-originating-sku-id.

Beachten Sie im neuen CUD-Modell Folgendes:

  • Für jede CUD gibt es zwei Zeilen statt einer.
  • Es gibt eine neue Spalte consumption_model.description, in der die zusätzlichen CUD-Einträge getrennt werden. Dabei gilt:
    • Der Wert Compute Flexible CUDs 1 Year gibt an, dass Sie den erwarteten Rabatt für zugesicherte Nutzung erhalten haben.
    • Der Wert Default gibt an, dass Sie den CUD übermäßig genutzt haben und die Kosten für den überschüssigen Betrag auf die Standardpreise zurückgesetzt wurden. Das wird auch dadurch angegeben, dass subscription.instance_id keinen Wert hat.
    • Die CUD-Gebührenzeilen haben auch den Wert Default, da keine Rabatte auf sie angewendet werden. Stattdessen wird im Feld credits angegeben, dass ein negativer Offset angewendet wurde, um die Gebühr zu negieren.

Szenario für Rabatt für zugesicherte Nutzung mit Unterauslastung

Für dieses Szenario mit Unterauslastung gehen wir davon aus, dass Sie die oben genannten Käufe getätigt und die Rabatte für zugesicherte Nutzung nicht ausreichend genutzt haben.

Daten vor der Migration

Vor dem neuen CUD-Modell sahen Ihr Cloud Billing-Exportschema und Ihre Datenwerte so aus wie in der folgenden Tabelle.

SKU cost usage.amount_in_pricing_units usage.pricing_unit price.effective_price originating-sku 1 subscription.instance_id credits
Gebühren-SKU 0.022994 3.194 Stunde 0,0072 null subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad []
Gebühren-SKU 0,125637 17.450 Stunde 0,0072 RAM-Artikelnummer subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad []
Gebühren-SKU 0.067369 9.357 Stunde 0,0072 Core-SKU subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad []
RAM-Artikelnummer 0.174496 8 Gibibyte-Stunde 0,02181159 null null [{"amount":-0.174496,"full_name":"Rabatt für zugesicherte Nutzung – Dollar-basiert: GCE-Zusicherungen", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]
Core-SKU 0,093568 32 Stunde 0.00292353 null null [{"amount":-0.093568,"full_name":"Rabatt für zugesicherte Nutzung – Dollar-basiert: GCE-Zusicherungen", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]

1. Diese Spalte enthält den Wert des Labels goog-originating-sku-id.

Daten nach der Migration

Nach dem neuen CUD-Modell sehen Ihr Cloud Billing-Exportschema und Ihre Datenwerte wie in der folgenden Tabelle aus.

SKU cost usage.amount_in_pricing_units usage.pricing_unit price.effective_price consumption_model.description originating-sku 1 subscription.instance_id credits
Gebühren-SKU 0.022994 0,0230 Stunde 1 Standard null subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb []
Gebühren-SKU 0,125637 0,1256371 Stunde 1 Standard RAM-Artikelnummer subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb [{"amount":"-0.1256348","type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
Gebühren-SKU 0.067369 0.0673690 Stunde 1 Standard Core-SKU subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb [{"amount":"-0.0673581","type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
RAM-Artikelnummer 0,125637 8 Gibibyte-Stunde 0.0157043448 Flexible CUDs für Compute – 1 Jahr null subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb []
Core-SKU 0.067369 32 Stunde 0.0021049416 Flexible CUDs für Compute – 1 Jahr null subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb []

1. Diese Spalte enthält den Wert des Labels goog-originating-sku-id.

Beachten Sie im neuen CUD-Modell Folgendes:

  • Für jede CUD gibt es zwei Zeilen statt einer.
  • Es gibt eine neue Spalte consumption_model.description, in der die zusätzlichen CUD-Einträge getrennt werden. Dabei gilt:
    • Der Wert Compute Flexible CUDs 1 Year gibt an, dass Sie den erwarteten Rabatt für zugesicherte Nutzung erhalten haben.
    • Der Wert Default gibt die CUD-Gebührenzeilen an, da Rabatte nicht auf sie angewendet werden. Stattdessen wird im Feld credits angegeben, dass ein negativer Offset angewendet wurde, um die Gebühren zu negieren, die in der ersten Zeile zusammengefasst wurden.
  • In der ersten Zeile sehen Sie die Summe der Gebühren für den Rabatt für zugesicherte Nutzung.

Beispielabfragen für wichtige CUD-KPIs

Beispielabfragen, die zeigen, wie Sie KPI-Messwerte verwenden, um zu prüfen, ob Ihre Systeme mit dem Datenmodell gut funktionieren, finden Sie unter Beispielabfragen für das CUDs-Datenmodell.

Cloud Billing-Export nach BigQuery

Für den Cloud Billing-Export nach BigQuery (Standard, detailliert und Weiterberechnung (nur Reseller)) gibt es die folgenden neuen oder geänderten Felder:

Feld Typ Neu oder aktualisiert
price Struct Bestehend (keine Änderung am detaillierten Export oder am Export für die Abrechnung, wird dem Standardexport hinzugefügt)
price.list_price Numerisch Neues Feld
price.effective_price_default Numerisch Neues Feld
price.list_price_consumption_model Numerisch Neues Feld
price.effective_price Numerisch Vorhanden (Beschreibung in detailliertem Export und Export für Preisneuberechnungen aktualisiert; wird dem Standardexport hinzugefügt)
price.tier_start_amount Numerisch Im detaillierten Export vorhanden, wird dem Standardexport hinzugefügt.
price.unit String Im detaillierten Export vorhanden, wird dem Standardexport hinzugefügt.
price.pricing_unit_quantity Numerisch Im detaillierten Export vorhanden, wird dem Standardexport hinzugefügt.
cost_at_list Numerisch Vorhandenes Feld, Beschreibung aktualisiert, um Änderungen widerzuspiegeln.
cost Numerisch Vorhandenes Feld, Beschreibung aktualisiert, um Änderungen widerzuspiegeln.
cost_at_effective_price_default Numerisch Neu
cost_at_list_consumption_model Numerisch Neu
consumption_model Struct Neu
consumption_model.id String Neu
consumption_model.description String Neu

Änderungen beim Preisexport

Beim Cloud Billing-Preisexport nach BigQuery werden diese Felder für Preisinformationen hinzugefügt oder geändert:

Feld Typ Neu oder aktualisiert
list_price Struct Aktualisiert
billing_account_price Struct Aktualisiert
consumption_model_prices Liste mit Structs Neu
consumption_model_prices.consumption_model_id String Neu
consumption_model_prices.consumption_model_display_name String Neu
consumption_model_prices.list_price.tiered_rates.start_usage_amount Float Neu
consumption_model_prices.list_price.tiered_rates.usd_amount Numerisch Neu
consumption_model_prices.billing_account_price.tiered_rates.start_usage_amount Float Neu
consumption_model_prices.billing_account_price.tiered_rates.usd_amount Numerisch Neu

Neue Produktinformationen zu Rabatten für zugesicherte Nutzung

Die neuen CUD-Gebühren-SKUs ersetzen die vorhandenen CUD-Gebühren-SKUs und für alle CUDs, die in den Anwendungsbereich fallen, gelten neue Angebots-IDs und IDs für das Nutzungsmodell. Anhand der folgenden Details können Sie Ihre Abfragen und Dashboards anpassen.

Migration von Angeboten und IDs des Nutzungsmodells

Eine Liste der Angebote und IDs des Verbrauchsmodells, die zum neuen Datenmodell migriert wurden, finden Sie auf der Seite Migrierte CUD-SKUs, Angebote und IDs des Verbrauchsmodells oder auf der Seite API zum Kauf einer ausgabenbasierten Zusage verwenden.

Migration der SKU-ID für die Gebühr für zugesicherte Nutzung

Eine Liste der SKU-IDs für CUD-Gebühren und der IDs für das Nutzungsmodell, die vom alten zum aktuellen Datenmodell migriert wurden, finden Sie unter [Migrierte CUD-SKUs, Angebote und IDs für das Nutzungsmodell.

APIs und Referenzen

Mit der Procurement API können Sie flexible Zusicherungen für VMware Engine und Compute Engine erwerben. Weitere Informationen finden Sie unter Cloud Commerce Consumer Procurement API.