Pembaruan model data DA berbasis pembelanjaan

Penting: Halaman ini menjelaskan program diskon abonemen (DA) baru dan yang ditingkatkan, yang berlaku untuk pelanggan yang membeli DA berbasis pembelanjaan pertama mereka pada atau setelah 15 Juli 2025. Pelanggan dapat memilih untuk menggunakan pengalaman CUD baru sekarang. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Peningkatan program DA berbasis pembelanjaan.

Sebagai bagian dari perluasan program diskon penggunaan yang di-commit (CUD), kami memperbarui model data CUD berbasis pembelanjaan dan menyediakan alat untuk membantu Anda bersiap menghadapi perubahan, yang mencakup:

• Ekspor data contoh BigQuery: Set data contoh yang menunjukkan cara mengaktifkan penggunaan CUD berbasis pembelanjaan dan dampaknya terhadap tampilan ekspor data CUD berbasis pembelanjaan di BigQuery.
• Contoh kueri KPI CUD: Contoh kueri yang akan digunakan dengan ekspor data contoh BigQuery untuk menghitung indikator performa utama (KPI) CUD yang penting.
• Detail DA baru: Deskripsi kolom DA baru dan migrasi data, misalnya ID SKU Biaya DA baru, nama penawaran, dan ID model penggunaan.

Ekspor data sampel BigQuery

Anda dapat menggunakan ekspor data contoh BigQuery untuk menyiapkan sistem internal Anda menghadapi perubahan yang terjadi pada data CUD berbasis pembelanjaan. Proses untuk menggunakan ekspor data contoh memiliki langkah-langkah utama berikut:

1. Periksa prasyarat.
2. Aktifkan ekspor data sampel.
3. Biarkan data baru terakumulasi.
4. Jelajahi model data dan kueri baru.
5. Perbarui sistem dan alur kerja internal Anda dengan tepat.

Prasyarat

Anda harus memenuhi prasyarat berikut untuk menggunakan ekspor data contoh:

• Anda harus mengonfigurasi ekspor data penagihan standar atau mendetail untuk akun Penagihan Cloud Anda. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan ekspor data Penagihan Cloud ke BigQuery

• Anda harus memiliki izin pada project yang memiliki ekspor, dan izin pada akun Penagihan Cloud tempat Anda mengaktifkan ekspor. Contoh:

  • Izin bigquery.datasets.create pada project yang berisi set data.
  • billing.accounts.getUsageExportSpec di akun Penagihan Cloud.

  Untuk menemukan peran Penagihan Cloud bawaan yang berisi izin ini, misalnya, Billing Account Viewer, Billing Account Costs Manager, atau Billing Account Administrator, lihat Izin dan kontrol akses Penagihan Cloud. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang izin khusus BigQuery, lihat Peran dan izin IAM BigQuery

• Saat Anda membuat akun Penagihan Cloud baru, atribusi proporsional diaktifkan secara default untuk komitmen berbasis pembelanjaan. Jika tidak, Anda harus mengaktifkannya agar dapat menggunakan ekspor ini. Anda dapat melakukannya dengan mengikuti petunjuk ini.

• Jika Anda menggunakan Kontrol Layanan VPC untuk resource BigQuery di project atau organisasi Anda, Anda harus membuat aturan masuk dan keluar untuk mengaktifkan ekspor data ke BigQuery dengan benar.

  1. Buat aturan ingress yang memberikan akses kepada individu untuk membuat ekspor:

     
       - ingressFrom:
           identities:
           - PRINCIPAL_IDENTIFIER_OF_USER_INITIATING_EXPORT
           sources:
           - accessLevel: "*"
       ingressTo:
           roles:
           - roles/bigquery.dataOwner
           resources:
           - projects/YOUR_PROJECT_ID_TO_HOST_EXPORT_DATA
       title: 'Ingress Rule Name'
       

     Lihat ID utama untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang format ID utama.

  2. Buat aturan traffic keluar untuk mengizinkan Google Cloud akses ke set data BigQuery melalui Kontrol Layanan VPC:

     
       - egressTo:
           roles:
           - roles/bigquery.dataOwner
           resources:
           - projects/710382390241
       egressFrom:
           identityType: ANY_IDENTITY
           sources:
           - accessLevel: "*"
           sourceRestriction: RESTRICTION_STATUS
       title: 'Egress Rule Name'
       

  Catatan: Jika Anda melewati langkah ini, Anda akan menerima error berikut saat Anda mencoba memulai ekspor: Anda tidak memiliki izin untuk mengaktifkan set data.

Mengaktifkan ekspor data sampel

Untuk mengaktifkan ekspor data contoh, selesaikan langkah-langkah berikut:

1. Buka bagian Ekspor penagihan di konsol Google Cloud .

   Buka Ekspor penagihan

2. Dalam dialog Ekspor penagihan, pilih akun Penagihan Cloud tempat Anda ingin mengaktifkan ekspor data contoh, seperti yang ditunjukkan pada layar berikut.

3. Proses ekspor data dimulai dan memerlukan waktu sekitar satu hari untuk diaktifkan. Anda akan melihat catatan berikut hingga siap: Setelah Anda mengaktifkan ekspor data contoh, ekspor akan mulai mengumpulkan data Penagihan Cloud, dengan data baru ditambahkan secara berkelanjutan hingga Januari 2026. Beri waktu yang cukup agar data yang memadai terkumpul dalam ekspor sebelum memperbarui sistem Anda agar sesuai dengan model data baru.

4. Saat ekspor sudah siap, Anda akan melihat notifikasi berikut di bagian Penagihan pada konsol Google Cloud :

   Ekspor data dibuat sebagai set data tertaut dalam project BigQuery yang sama yang menyimpan ekspor penagihan mendetail Anda, tetapi menggunakan project ekspor standar jika ekspor mendetail tidak ada. Karena merupakan set data tertaut, Anda tidak akan dikenai biaya tambahan untuk contoh ekspor. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Pengantar berbagi BigQuery.

5. Klik Lihat Dataset Contoh untuk membuka BigQuery di konsolGoogle Cloud , tempat Anda dapat menjalankan kueri untuk memahami KPI CUD penting Anda.

Catatan: Jika Anda adalah reseller, Anda dapat menggunakan ekspor data contoh untuk melihat pratinjau perubahan untuk akun penagihan yang Anda pilih. Ekspor Data Penagihan Ulang, yang diaktifkan menggunakan Partner Sales Console, mengadopsi skema data baru saat peluncuran fitur. Namun, data biaya mengisi kolom baru ini hanya setelah akun induk atau sub-akun yang sesuai mengaktifkan fitur tersebut. Sub-akun penagihan harus memilih untuk ikut serta secara terpisah setelah akun penagihan induk memilih untuk ikut serta.

Batasan ekspor sampel

Ekspor data sampel adalah alat untuk membantu Anda bersiap menghadapi perubahan model data, dan menggunakan skema mendetail, bukan skema standar. Ekspor ini bukan pengganti ekspor standar atau mendetail produksi. Sebagai gantinya, contoh ini memungkinkan Anda menguji pembaruan pada kueri yang disesuaikan untuk perubahan model data. Perubahan model data ini berlaku sama untuk ekspor standar dan terperinci. Ekspor standar adalah agregasi ekspor mendetail dan berisi baris yang jauh lebih sedikit. Perbedaan ini disebabkan oleh dua kolom yang muncul dalam skema ekspor mendetail, tetapi tidak dalam ekspor standar:

• resource: struct yang berisi informasi tentang resource.
• langganan: berisi subscription.instance_id.

Jika kueri Anda tidak menggunakan kedua kolom ini, kueri tersebut akan berfungsi secara identik pada ekspor standar dan detail serta memberikan hasil yang sama. Namun, pengecualiannya adalah kueri yang terpengaruh oleh jumlah baris, misalnya, kueri yang melibatkan jumlah.

Jika kueri yang diperbarui menghasilkan hasil seperti yang diharapkan saat diuji terhadap ekspor sampel, Anda dapat mengharapkan kueri yang diperbarui menghasilkan hasil yang diinginkan saat dijalankan pada ekspor mendetail atau standar setelah migrasi.

Ekspor data sampel juga berbeda dari ekspor data produksi dalam hal penting berikut:

• Setelah migrasi: Jangan gunakan contoh ekspor setelah Anda memilih untuk menggunakan model data baru, karena setelah itu contoh ekspor tidak akan akurat lagi.
• Ukuran output: Karena perbedaan agregasi data, ukuran ekspor sampel dapat bervariasi dari ekspor sebenarnya yang Anda lihat setelah Anda memilih untuk menerapkan perubahan ini.
• Metode pembulatan: Karena perbedaan metode pembulatan, perbedaan kecil dapat terjadi pada jumlah yang sangat kecil atau mata uang non-USD.
• Biaya prorata: Contoh ekspor mungkin melebih-lebihkan biaya untuk jam pertama dan terakhir pembelian CUD, karena tidak memperhitungkan biaya komitmen sebagian jam dengan cara yang sama. Membeli DA berbasis pembelanjaan akan membagi biaya untuk satu jam pertama secara proporsional.
• Rekomendasi Basis Waktu untuk perbandingan: Saat membandingkan ekspor sampel dan ekspor produksi, gunakan usage_start_time sebagai dasar untuk menentukan jangka waktu dalam kedua ekspor, bukan export_time. Pengelompokan menurut tanggal partisi (kolom export_time) tidak menjamin snapshot penggunaan yang konsisten karena data untuk setiap ekspor diupload pada waktu yang berbeda.
• Keaktualan Data: Contoh ekspor dibuat sesuai jadwal dengan penundaan dibandingkan dengan BigQuery Export produksi Anda. Perbedaan dapat terjadi, terutama untuk tanggal penggunaan terbaru, karena waktu pemrosesan data. Hal ini karena data penggunaan diisi lebih lambat di ekspor sampel daripada ekspor produksi.
  • Rekomendasi untuk perbandingan: Jangan mencoba melakukan perbandingan pada data ekspor dengan usage_start_time kurang dari satu minggu sebelumnya.
• Kelengkapan data historis: Proses yang menghasilkan ekspor contoh terpisah dari ekspor standar. Proses ini dapat terpengaruh oleh masalah operasional atau insiden layanan. Dalam kasus yang jarang terjadi, hal ini menyebabkan data tidak lengkap atau tidak ada dalam ekspor sampel untuk rentang tanggal tertentu. Misalnya, contoh ekspor mengalami masalah kelengkapan data untuk ekspor yang diberi tanggal antara 6 Agustus dan 9 Agustus 2025.
  • Rekomendasi untuk perbandingan: Saat memvalidasi ekspor sampel, terutama untuk data historis, perlu diketahui bahwa anomali tersebut mungkin ada. Pengujian dengan bulan invoice yang lebih baru dan lengkap (misalnya, September 2025) dapat memberikan pratinjau yang lebih akurat.

Contoh ekspor data sebelum dan setelah model CUD baru

Model CUD berbasis pembelanjaan yang baru mengharuskan Anda merencanakan dan menyesuaikan sistem internal yang mungkin menggunakan data Penagihan Cloud. Oleh karena itu, kami memberikan skenario berikut untuk menunjukkan cara perubahan skema dan data ekspor data, sebelum dan setelah model CUD baru. Kami selanjutnya membagi skenario ini menjadi situasi saat Anda menggunakan CUD secara berlebihan dan kurang untuk menunjukkan efeknya pada ekspor data.

Catatan: Data harga dalam skenario berikut hanya untuk tujuan contoh. Untuk mengetahui harga terbaru, lihat harga Compute Engine.

Untuk kedua skenario, anggaplah Anda telah membeli VM E2-Standard-8 di US Central 1, yang terdiri dari dua SKU untuk RAM dan Core. SKU ini menggunakan ID fiktif RAM SKU dan Core SKU.

Kemudian, Anda membeli 1 Year GCE Flex CUD seharga $0,1/jam untuk skenario penggunaan berlebih dan $0,3/jam untuk skenario penggunaan kurang. ID ini direpresentasikan dalam data sebagai ID fiktif Fee SKU.

Catatan: Dalam skenario sebenarnya, nilai ID untuk SKU dan SKU biaya akan menggunakan format ID 12 digit, misalnya F61D-4D51-AAFC.

Skenario DA yang terlalu banyak digunakan

Dalam skenario penggunaan berlebih, Anda melakukan pembelian yang disebutkan sebelumnya dan menggunakan CUD secara berlebih.

Data sebelum

Sebelum model CUD baru, skema dan nilai data ekspor Penagihan Cloud Anda akan terlihat seperti tabel berikut.

SKU	cost	usage.amount_in_pricing_units	usage.pricing_unit	price.effective_price	originating-sku ^1	subscription.instance_id	credits
SKU Biaya	0.046868	6.509490	jam	0,0072	SKU RAM	subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad	[]
SKU Biaya	0.025132	3.490510	jam	0,0072	SKU Inti	subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad	[]
SKU RAM	0.174496	8	gibibyte jam	0.02181159	null	null	[{"amount":-0.065095,"full_name":"Diskon abonemen - berbasis dolar: Komitmen GCE", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]
SKU Inti	0.093568	32	jam	0.00292353	null	null	[{"amount":-0.034905,"full_name":"Diskon abonemen - berbasis dolar: Komitmen GCE", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]

^{1. Kolom ini merepresentasikan nilai label goog-originating-sku-id.}

Data Setelah

Setelah model CUD baru, skema dan nilai data ekspor Penagihan Cloud Anda akan terlihat seperti tabel berikut.

SKU	cost	usage.amount_in_pricing_units	usage.pricing_unit	consumption_model.description	price.effective_price	originating-sku ^1	subscription.instance_id	credits
SKU Biaya	0.046868	0.046868330	jam	Default	1	SKU RAM	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[{"amount":"-0.046868",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
SKU Biaya	0.025132	0.025131670	jam	Default	1	SKU Inti	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[{"amount":"-0.025132",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
SKU RAM	0.109398	5.015577498	gibibyte jam	Default	0.02181159	null	null	[]
SKU Inti	0.058648	20.06066639	jam	Default	0.00292353	null	null	[]
SKU RAM	0.046868	2,984422502	gibibyte jam	DA Fleksibel Compute 1 Tahun	0.01570434	null	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[]
SKU Inti	0.025132	11.93933361	jam	DA Fleksibel Compute 1 Tahun	0.00210494	null	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[]

^{1. Kolom ini merepresentasikan nilai label goog-originating-sku-id.}

Perhatikan hal berikut dalam model CUD baru ini:

• Ada dua baris untuk setiap CUD, bukan satu untuk setiap CUD.
• Ada kolom consumption_model.description baru yang memisahkan entri CUD tambahan, dengan:
  • Nilai Compute Flexible CUDs 1 Year menunjukkan bahwa Anda menerima diskon CUD yang diharapkan.
  • Nilai Default menunjukkan bahwa Anda menggunakan CUD secara berlebihan, dan biaya Anda kembali ke harga default untuk jumlah penggunaan berlebih. Hal ini juga ditunjukkan oleh subscription.instance_id yang tidak memiliki nilai.
  • Baris biaya CUD juga memiliki nilai Default, karena diskon tidak berlaku untuk baris tersebut. Sebagai gantinya, kolom credits menunjukkan bahwa offset negatif diterapkan untuk meniadakan biaya.

Skenario DA yang kurang dimanfaatkan

Untuk skenario yang kurang dimanfaatkan ini, kami mengasumsikan Anda telah melakukan pembelian yang disebutkan sebelumnya dan kurang memanfaatkan CUD.

Data sebelum

Sebelum model CUD baru, skema dan nilai data ekspor Penagihan Cloud Anda akan terlihat seperti tabel berikut.

SKU	cost	usage.amount_in_pricing_units	usage.pricing_unit	price.effective_price	originating-sku ^1	subscription.instance_id	credits
SKU Biaya	0.022994	3.194	jam	0,0072	null	subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad	[]
SKU Biaya	0.125637	17.450	jam	0,0072	SKU RAM	subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad	[]
SKU Biaya	0.067369	9.357	jam	0,0072	SKU Inti	subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad	[]
SKU RAM	0.174496	8	gibibyte jam	0.02181159	null	null	[{"amount":-0.174496,"full_name":"Diskon abonemen - berbasis dolar: Komitmen GCE", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]
SKU Inti	0.093568	32	jam	0.00292353	null	null	[{"amount":-0.093568,"full_name":"Diskon abonemen - berbasis dolar: Komitmen GCE", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]

^{1. Kolom ini merepresentasikan nilai label goog-originating-sku-id.}

Data Setelah

Setelah model CUD baru, skema dan nilai data ekspor Penagihan Cloud Anda akan terlihat seperti tabel berikut.

SKU	cost	usage.amount_in_pricing_units	usage.pricing_unit	price.effective_price	consumption_model.description	originating-sku ^1	subscription.instance_id	credits
SKU Biaya	0.022994	0,0230	jam	1	Default	null	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[]
SKU Biaya	0.125637	0.1256371	jam	1	Default	SKU RAM	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[{"amount":"-0.1256348",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
SKU Biaya	0.067369	0.0673690	jam	1	Default	SKU Inti	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[{"amount":"-0.0673581",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
SKU RAM	0.125637	8	gibibyte jam	0.0157043448	DA Fleksibel Compute 1 Tahun	null	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[]
SKU Inti	0.067369	32	jam	0.0021049416	DA Fleksibel Compute 1 Tahun	null	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[]

^{1. Kolom ini merepresentasikan nilai label goog-originating-sku-id.}

Perhatikan hal berikut dalam model CUD baru ini:

• Ada dua baris untuk setiap CUD, bukan satu untuk setiap CUD.
• Ada kolom consumption_model.description baru yang memisahkan entri CUD tambahan, dengan:
  • Nilai Compute Flexible CUDs 1 Year menunjukkan bahwa Anda menerima diskon CUD yang diharapkan.
  • Nilai Default menunjukkan baris biaya CUD, karena diskon tidak berlaku untuk baris tersebut. Sebagai gantinya, kolom credits menunjukkan bahwa offset negatif diterapkan untuk meniadakan biaya, yang digabungkan ke dalam baris pertama.
• Baris pertama menampilkan jumlah biaya CUD.

Contoh Kueri untuk KPI CUD utama

Untuk contoh kueri yang menunjukkan cara menggunakan metrik KPI untuk memvalidasi bahwa sistem Anda berfungsi dengan baik dengan model data baru, lihat Contoh kueri untuk model data CUD baru.

Ekspor Penagihan Cloud ke BigQuery

Ekspor Penagihan Cloud ke BigQuery untuk ekspor data standar, terperinci, dan penagihan ulang (khusus reseller) memiliki kolom baru atau yang diubah berikut:

Kolom	Jenis	Baru atau diperbarui
price	Struct	Yang sudah ada (tidak ada perubahan pada ekspor mendetail atau penagihan ulang, ditambahkan ke ekspor standar.)
price.list_price	Angka	Kolom baru
price.effective_price_default	Angka	Kolom baru
price.list_price_consumption_model	Angka	Kolom baru
price.effective_price	Angka	Sudah ada (deskripsi diperbarui dalam ekspor mendetail dan penagihan ulang; ditambahkan ke ekspor standar.)
price.tier_start_amount	Angka	Sudah ada dalam ekspor mendetail, ditambahkan ke ekspor standar.
price.unit	String	Sudah ada dalam ekspor mendetail, ditambahkan ke ekspor standar.
price.pricing_unit_quantity	Angka	Sudah ada dalam ekspor mendetail, ditambahkan ke ekspor standar.
cost_at_list	Angka	Kolom yang ada, deskripsi diperbarui untuk mencerminkan perubahan.
cost	Angka	Kolom yang ada, deskripsi diperbarui untuk mencerminkan perubahan.
cost_at_effective_price_default	Angka	Baru
cost_at_list_consumption_model	Angka	Baru
consumption_model	Struct	Baru
consumption_model.id	String	Baru
consumption_model.description	String	Baru

Perubahan ekspor harga

Ekspor harga Penagihan Cloud ke BigQuery menambahkan atau mengubah kolom berikut untuk informasi harga:

Kolom	Jenis	Baru/Diperbarui
list_price	Struct	Diperbarui
billing_account_price	Struct	Diperbarui
consumption_model_prices	Daftar struct	Baru
consumption_model_prices.consumption_model_id	String	Baru
consumption_model_prices.consumption_model_display_name	String	Baru
consumption_model_prices.list_price.tiered_rates.start_usage_amount	Float	Baru
consumption_model_prices.list_price.tiered_rates.usd_amount	Angka	Baru
consumption_model_prices.billing_account_price.tiered_rates.start_usage_amount	Float	Baru
consumption_model_prices.billing_account_price.tiered_rates.usd_amount	Angka	Baru

Informasi produk CUD baru

SKU biaya CUD baru menggantikan SKU biaya CUD yang ada, dan ID penawaran serta ID model penggunaan baru berlaku untuk semua CUD dalam cakupan . Anda dapat menggunakan detail berikut untuk membantu menyesuaikan kueri dan dasbor.

Migrasi ID model penawaran dan konsumsi

Untuk mengetahui daftar penawaran dan ID model penggunaan yang akan dimigrasikan dari model data CUD lama ke model data baru, lihat ID SKU, penawaran, dan model penggunaan CUD yang dimigrasikan.

Migrasi ID SKU Biaya CUD

Untuk melihat daftar ID SKU biaya CUD dan ID model konsumsi yang dimigrasikan dari model data lama ke model data baru, lihat ID SKU, penawaran, dan model konsumsi CUD yang dimigrasikan.

Topik terkait

• Peningkatan program DA berbasis pembelanjaan
• Jadwal migrasi model CUD baru
• Memverifikasi diskon setelah migrasi
• Pilih jumlah CUD yang benar untuk dibeli
• Contoh kueri untuk model data CUD baru
• SKU, penawaran, dan ID model penggunaan DA yang dimigrasikan
• Peningkatan antarmuka pengguna penagihan