依支出計算的 CUD 資料模型更新

為擴大承諾使用折扣 (CUD) 計畫，我們更新了依支出計算的 CUD 資料模型，並提供相關工具，協助您為這些變更做好準備，包括：

  • BigQuery 範例資料匯出：範例資料集，說明啟用後，BigQuery 中依支出計算的 CUD 資料匯出項目會如何變化。
  • CUD KPI 查詢範例：可搭配 BigQuery 範例資料匯出作業使用的查詢範例，用來計算重要的 CUD 主要成效指標 (KPI)。
  • 新的 CUD 詳細資料：新 CUD 欄位和資料遷移的說明，例如新的 CUD 費用 SKU ID、方案名稱和消耗量模式 ID。

BigQuery 範例資料匯出

您可以利用 BigQuery 範例資料匯出項目，為內部系統做好準備，因應依支出計算的 CUD 資料變化。使用範例資料匯出功能的流程主要有以下步驟：

  1. 檢查必要條件。
  2. 啟用範例資料匯出功能。
  3. 讓系統累積新資料。
  4. 探索新的資料模型和查詢。
  5. 請據此更新內部系統和工作流程。

必要條件

如要使用範例資料匯出功能，必須符合下列先決條件：

  • 您必須為 Cloud Billing 帳戶設定詳細或標準的帳單資料匯出功能。詳情請參閱「將 Cloud Billing 資料匯出至 BigQuery」一文。

  • 您必須具備匯出作業所屬專案的權限，以及啟用匯出作業的 Cloud Billing 帳戶權限。例如：

    • 包含資料集的專案的 bigquery.datasets.create 權限。
    • Cloud Billing 帳戶的 billing.accounts.getUsageExportSpec 權限。

    如要尋找包含這些權限的預先定義 Cloud Billing 角色 (例如帳單帳戶檢視者、帳單帳戶費用管理員或帳單帳戶管理員)，請參閱「Cloud Billing 存取控管與權限」一文。如要進一步瞭解 BigQuery 專屬權限，請參閱 BigQuery IAM 角色和權限

  • 建立新的 Cloud Billing 帳戶時，系統預設會為以支出為準的約定啟用比例歸因。否則，您必須先啟用這項功能，才能匯出資料。請按照這些操作說明操作。

  • 如果您在專案或機構中為 BigQuery 資源使用 VPC Service Controls，請務必建立輸入和輸出規則，才能順利將資料匯出至 BigQuery。

    1. 建立輸入規則，授予使用者建立匯出的權限：
      
  - 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'

      如要進一步瞭解主體 ID 格式，請參閱「主體 ID」一節。

    2. 建立輸出規則，允許透過 VPC Service Controls 存取 BigQuery 資料集： Google Cloud 
      
  - egressTo:
      roles:
      - roles/bigquery.dataOwner
      resources:
      - projects/710382390241
  egressFrom:
      identityType: ANY_IDENTITY
      sources:
      - accessLevel: "*"
      sourceRestriction: RESTRICTION_STATUS
  title: 'Egress Rule Name'

啟用範例資料匯出功能

如要啟用範例資料匯出功能，請完成下列步驟：

  1. 開啟控制台的「帳單匯出」專區。 Google Cloud

    前往「匯出帳單」頁面

  2. 在「帳單匯出」對話方塊中，選取要啟用匯出範例資料的 Cloud Billing 帳戶，如下列畫面所示。 用於挑選帳戶的對話方塊

  3. 資料匯出程序會開始執行，並在約一天後啟用。在準備就緒前，您會看到以下附註： 畫面顯示訊息，指出範例資料匯出作業尚未完成 啟用免付費匯出範例的功能後，系統就會開始收集 Cloud Billing 資料，並持續新增資料，直到 2026 年 1 月為止。 請預留充足時間，讓匯出作業累積足夠的資料，再更新系統以配合新的資料模型。

  4. 匯出作業完成後， Google Cloud 控制台的「帳單」部分會顯示下列通知： 畫面顯示訊息，指出範例資料匯出作業已完成

    資料匯出作業會在同一個 BigQuery 專案中建立為連結資料集，該專案會保留詳細的帳單匯出資料，但如果沒有詳細的匯出資料，則會使用標準匯出專案。由於這是連結的資料集，因此您不會因匯出樣本而產生額外費用。詳情請參閱 BigQuery 共用簡介。

  5. 按一下「查看範例資料集」，在Google Cloud 控制台中開啟 BigQuery，然後執行查詢，瞭解重要的 CUD KPI。

匯出樣本的限制

資料樣本匯出工具可協助您為資料模型變更做好準備，並使用詳細結構定義 (而非標準結構定義)。這項功能無法取代詳細或標準的正式版匯出作業。不過，您可以透過這個範例測試查詢更新，以因應資料模型變更。這些資料模型變更同樣適用於標準和詳細匯出作業。標準匯出項目是詳細匯出項目的匯總資料，包含的資料列數量明顯較少。詳細匯出架構中會顯示兩個資料欄，但標準匯出中不會顯示，因此造成差異：

  • resource：包含資源資訊的結構。
  • 訂閱：包含 subscription.instance_id。

如果查詢未使用這兩欄，則在標準和詳細匯出作業中，查詢的運作方式完全相同，且會產生相同結果。不過，受資料列數影響的查詢是例外狀況，例如涉及計數的查詢。

如果更新後的查詢在針對範例匯出內容進行測試時，產生了預期結果，那麼在遷移後，更新後的查詢在詳細或標準匯出內容中執行時，應該也會產生預期結果。

此外，範例資料匯出作業與正式環境資料匯出作業在以下重要方面也有所不同：

  • 遷移後：選擇採用新資料模型後，請勿使用範例匯出內容，因為之後範例匯出內容就不會再準確。
  • 輸出大小：由於資料匯總方式不同，啟用這些變更後，範例匯出項目的大小可能與實際匯出項目不同。
  • 四捨五入方式：由於四捨五入方式不同，金額很小或幣別不是美元時，可能會出現些微差異。
  • 按比例計算的費用：範例匯出內容可能會高估 CUD 購買的第一個和最後一個小時的費用，因為它不會以相同方式計算部分時數的承諾費用。購買依支出計算的 CUD 時，系統會按比例計算第一小時的費用。
  • 時間依據建議 (用於比較)：比較樣本匯出和正式匯出時，請使用 usage_start_time 做為定義兩個匯出項目中時間週期的依據，而非 export_time。按分區日期 (export_time 欄位) 分組無法保證使用情況的快照一致，因為每次匯出的資料上傳時間不同。
  • 資料即時性：系統會按照排程產生範例匯出資料，但與正式版 BigQuery 匯出資料相比，會有時間差。由於資料處理時間不同，因此可能出現差異，尤其是最近的使用日期。這是因為與正式版匯出作業相比，使用資料在範例匯出作業中填入的速度較慢。
    • 比較建議：請勿嘗試比較過去 usage_start_time 不足一週的匯出資料。
  • 歷史資料完整性：產生範例匯出內容的程序與標準匯出程序不同。這項程序可能會受到作業問題或服務事件影響。在極少數情況下，這會導致特定日期範圍的樣本匯出資料不完整或缺漏。舉例來說，2025 年 8 月 6 日至 8 月 9 日的匯出作業，資料完整性可能會有問題。
    • 比較建議：驗證匯出範例時，請注意可能出現這類異常狀況，尤其是歷來資料。使用最近的完整應付憑據月份 (例如 2025 年 9 月) 進行測試，可提供更準確的預覽畫面。

新 CUD 模型上線前後的資料匯出範例

新版依支出計算的 CUD 模式需要您規劃及調整內部系統，這些系統可能會耗用 Cloud Billing 資料。因此，我們提供下列情境，說明新 CUD 模型上線前後的資料匯出結構定義和資料變化。我們進一步將這些情境劃分為 CUD 使用過度與使用不足的情況，以顯示對資料匯出的影響。

在這兩種情境中，假設您在 US Central 1 中購買了 E2-Standard-8 VM，其中包含 RAM 和核心的兩個 SKU。這些 SKU 分別使用 RAM SKU 和 Core SKU 的虛構 ID。

然後，您以每小時 $0.1 美元的價格購買 1 Year GCE Flex CUD，用於過度使用情境，以每小時 $0.3 美元的價格購買 1 Year GCE Flex CUD，用於使用不足情境。這些 ID 在資料中會以虛構 ID Fee SKU 表示。

CUD 使用過度情境

在過度使用情境中，您進行了上述購買，並過度使用 CUD。

日期早於

在新的 CUD 模型推出前，您的 Cloud Billing 匯出結構定義和資料值如下表所示。

SKU cost usage.amount_in_pricing_units usage.pricing_unit price.effective_price originating-sku 1 subscription.instance_id credits
費用 SKU 0.046868 6.509490 小時 0.0072 RAM SKU subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad []
費用 SKU 0.025132 3.490510 小時 0.0072 核心 SKU subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad []
RAM SKU 0.174496 8 GiB 時數 0.02181159 null null [{"amount":-0.065095,"full_name":"Committed use discount - dollar based: GCE Commitments", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]
核心 SKU 0.093568 32 小時 0.00292353 null null [{"amount":-0.034905,"full_name":"Committed use discount - dollar based: GCE Commitments", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]

1. 這個欄位代表 goog-originating-sku-id 標籤的值。

資料日期晚於

採用新版 CUD 模式後，Cloud Billing 匯出結構定義和資料值會如下表所示。

SKU cost usage.amount_in_pricing_units usage.pricing_unit consumption_model.description price.effective_price originating-sku 1 subscription.instance_id credits
費用 SKU 0.046868 0.046868330 小時 預設 1 RAM SKU subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb [{"amount":"-0.046868",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
費用 SKU 0.025132 0.025131670 小時 預設 1 核心 SKU subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb [{"amount":"-0.025132",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
RAM SKU 0.109398 5.015577498 GiB 時數 預設 0.02181159 null null []
核心 SKU 0.058648 20.06066639 小時 預設 0.00292353 null null []
RAM SKU 0.046868 2.984422502 GiB 時數 Compute 彈性 CUD 1 年 0.01570434 null subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb []
核心 SKU 0.025132 11.93933361 小時 Compute 彈性 CUD 1 年 0.00210494 null subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb []

1. 這個欄位代表 goog-originating-sku-id 標籤的值。

新版 CUD 模式的注意事項如下：

  • 每個 CUD 有兩列，而不是一列。
  • 我們新增了 consumption_model.description 欄，可分隔額外的 CUD 項目，其中：
    • Compute Flexible CUDs 1 Year 值表示您已獲得預期的 CUD 折扣。
    • Default 值表示您過度使用 CUD，因此超出用量的費用會以預設價格計算。subscription.instance_id 沒有值也表示這一點。
    • 由於折扣不適用於 CUD 費用資料列，因此這些資料列也會有 Default 值。credits 欄位則表示已套用負偏移值來抵銷費用。

CUD 使用率偏低情境

針對這種使用率偏低的狀況，我們假設您已進行上述購買交易，但 CUD 的使用率偏低。

日期早於

在新的 CUD 模型推出前，您的 Cloud Billing 匯出結構定義和資料值如下表所示。

SKU cost usage.amount_in_pricing_units usage.pricing_unit price.effective_price originating-sku 1 subscription.instance_id credits
費用 SKU 0.022994 3.194 小時 0.0072 null subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad []
費用 SKU 0.125637 17.450 小時 0.0072 RAM SKU subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad []
費用 SKU 0.067369 9.357 小時 0.0072 核心 SKU subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad []
RAM SKU 0.174496 8 GiB 時數 0.02181159 null null [{"amount":-0.174496,"full_name":"Committed use discount - dollar based: GCE Commitments", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]
核心 SKU 0.093568 32 小時 0.00292353 null null [{"amount":-0.093568,"full_name":"承諾使用折扣 - 以金額為準：GCE 承諾", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]

1. 這個欄位代表 goog-originating-sku-id 標籤的值。

資料日期晚於

採用新版 CUD 模式後，Cloud Billing 匯出結構定義和資料值會如下表所示。

SKU cost usage.amount_in_pricing_units usage.pricing_unit price.effective_price consumption_model.description originating-sku 1 subscription.instance_id credits
費用 SKU 0.022994 0.0230 小時 1 預設 null subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb []
費用 SKU 0.125637 0.1256371 小時 1 預設 RAM SKU subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb [{"amount":"-0.1256348",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
費用 SKU 0.067369 0.0673690 小時 1 預設 核心 SKU subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb [{"amount":"-0.0673581",""type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
RAM SKU 0.125637 8 GiB 時數 0.0157043448 Compute 彈性 CUD 1 年 null subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb []
核心 SKU 0.067369 32 小時 0.0021049416 Compute 彈性 CUD 1 年 null subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb []

1. 這個欄位代表 goog-originating-sku-id 標籤的值。

新版 CUD 模式的注意事項如下：

  • 每個 CUD 有兩列，而不是一列。
  • 我們新增了 consumption_model.description 欄，可分隔額外的 CUD 項目，其中：
    • Compute Flexible CUDs 1 Year 值表示您已獲得預期的 CUD 折扣。
    • Default 值表示 CUD 費用資料列，因為折扣不適用於這些資料列。而是 credits 欄位表示已套用負偏移值來抵銷費用，這些費用會併入第一列。
  • 第一列顯示 CUD 費用的總和。

主要 CUD KPI 的查詢範例

如需範例查詢，瞭解如何使用 KPI 指標驗證系統是否在新資料模型下正常運作，請參閱「新 CUD 資料模型的範例查詢」。

將 Cloud Billing 資料匯出至 BigQuery

Cloud Billing 匯出至 BigQuery 的標準、詳細和重新結算 (僅限經銷商) 資料匯出作業，有下列新增或變更的欄位：

欄位 類型 新版或更新版
price 結構 現有 (詳細或重新結算匯出作業沒有變更，新增至標準匯出作業)。
price.list_price 數字 新欄位
price.effective_price_default 數字 新欄位
price.list_price_consumption_model 數字 新欄位
price.effective_price 數字 現有 (詳細和重新結算匯出作業的說明已更新；新增至標準匯出作業)。
price.tier_start_amount 數字 已納入詳細匯出作業，現在也加入標準匯出作業。
price.unit 字串 已納入詳細匯出作業，現在也加入標準匯出作業。
price.pricing_unit_quantity 數字 已納入詳細匯出作業，現在也加入標準匯出作業。
cost_at_list 數字 現有欄位，說明已更新以反映變更。
cost 數字 現有欄位，說明已更新以反映變更。
cost_at_effective_price_default 數字 新增
cost_at_list_consumption_model 數字 新增
consumption_model 結構 新增
consumption_model.id 字串 新增
consumption_model.description 字串 新增

價格匯出異動

匯出至 BigQuery 的 Cloud Billing 定價資料會新增或變更下列定價資訊欄位：

欄位 類型 新增/更新
list_price 結構 已更新
billing_account_price 結構 已更新
consumption_model_prices 結構體清單 新增
consumption_model_prices.consumption_model_id 字串 新增
consumption_model_prices.consumption_model_display_name 字串 新增
consumption_model_prices.list_price.tiered_rates.start_usage_amount 浮點值 新增
consumption_model_prices.list_price.tiered_rates.usd_amount 數字 新增
consumption_model_prices.billing_account_price.tiered_rates.start_usage_amount 浮點值 新增
consumption_model_prices.billing_account_price.tiered_rates.usd_amount 數字 新增

新的 CUD 產品資訊

新的 CUD 費用 SKU 會取代現有的 CUD 費用 SKU，且新的方案 ID 和使用模式 ID 適用於所有範圍內的 CUD。您可以使用下列詳細資料，調整查詢和資訊主頁。

遷移優惠和消費模式 ID

如要查看會從舊 CUD 資料模型遷移至新資料模型的方案和使用模式 ID 清單，請參閱「遷移後的 CUD SKU、方案和使用模式 ID」。

遷移 CUD 費用 SKU ID

如要查看從舊版資料模型遷移至新版資料模型的 CUD 費用 SKU ID 和使用模式 ID 清單，請參閱「已遷移的 CUD SKU、方案和使用模式 ID」。