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ダッシュボードとウィジェット

必要な権限​

  • BigQuery Intelligence ダッシュボードとウィジェットにアクセスするには、DoiT アカウントに Cloud Analytics User 権限が必要です。

BigQuery Intelligence ダッシュボード​

BigQuery Intelligence ダッシュボードは、BigQuery の使用状況のさまざまな側面を強調するウィジェットで構成されています。

The Google Cloud BigQuery Intelligence dashboard

全般設定:

  • Time range: 表示するデータの時間範囲を調整します。オプション: Last day、Last 7 days、Last 30 days。

  • Usage type: 料金モデルでクエリをフィルターします。オプション:

ウィジェット​

注意

  • SKU 別 BigQuery 支出 を除き、BigQuery Intelligence ダッシュボード上の他のすべてのウィジェットは、毎日協定世界時 (UTC) 01:00 に更新されます。

  • BigQuery Intelligence ダッシュボードは、BigQuery のジョブと予約によるコストのみをレポートします。レポートの精度は Google のデータアクセスログの完全性に依存しており、ストリーミング挿入など、欠落している場合があります。ログが唯一のデータソースであるため、ログに存在しない情報はレポートできません。

Recommendations​

Recommendations ウィジェットでは、お客様の使用状況に関連する BigQuery の最適化について、実行可能なインサイトを表示します。個々のリコメンデーションを選択して詳細を表示できます。

Compute recommendations​

  • Backup and remove unused tables: このリコメンデーションは、すべての使用タイプに適用されます。バックアップした後に BigQuery から削除することでストレージコストを削減できる未使用テーブルが一覧表示されます。

    以下は例です。

    Google Cloud BigQuery On-demand Recommendation

    • Project 列には請求プロジェクトが表示されます。Project and Billing project を参照してください。

    • Table 列でテーブルを選択すると、Google Cloud BigQuery コンソールでそのテーブルが開きます。

    • テーブルに複数のパーティションがある場合は、Partition(s) to Remove 列の数値を選択して、削除すべきパーティションを確認します。

    • 一覧全体を CSV ファイルとしてダウンロードすることもできます。

On-demand 料金モデルのリコメンデーション​

  • Limit query jobs: スライダーで選択したパーセンテージ分、Query ID 列に表示されるジョブの実行頻度を減らし、Savings by Reducing Jobs を確認します。

  • 該当する場合は、Insights を通じて、BigQuery テーブルのパーティション分割やクラスタ化に関するリコメンデーションも受け取ることができます。

キャパシティ料金モデルのリコメンデーション​

1 年または 3 年のスロット コミットメント付きの BigQuery editions を使用している場合、または Flat-Rate Legacy の使用がある場合、該当するときに次のリコメンデーションが表示されます。

  • Move recurring queries to a different time slot: 繰り返しクエリを一日の中で混雑の少ない時間帯に移動することで、必要となる最小平均スロット数を下げます。Hour に設定したSlots Consumption ウィジェットを確認し、適切な時間帯を特定します。日々のスロット消費量の谷となっている部分が、繰り返しクエリを実行するのに最適な時間帯を示します。

Storage recommendations​

  • Change dataset to Physical Storage: データセットのストレージ課金モデルを変更し、データセット内のテーブルで使用される圧縮後の物理ストレージに対して支払うようにします。

    リコメンデーションのリンクを開くと、物理ストレージ課金モデルを利用することでメリットが見込めるデータセットについて、プロジェクト、テーブル、論理ストレージサイズ、物理ストレージサイズ、論理ストレージコスト、物理ストレージコスト、および潜在的なコスト削減額などの詳細情報を確認できます。

    Google Cloud BigQuery Physical Storage Recommendation

    • Project 列には請求プロジェクトが表示されます。Project and Billing project を参照してください。

    • Table 列でテーブル名を選択すると、Google Cloud BigQuery コンソールでそのテーブルが開きます。

    • 一覧全体を CSV ファイルとしてダウンロードすることもできます。

    注意

    対象条件については、Google の physical storage のドキュメントを確認してください。BigQuery Intelligence のリコメンデーションでは対象条件のチェックは行いません。

Explorer​

Explore ウィジェットを使用して、BigQuery の使用状況に関する詳細な情報を取得します。個々のエントリを選択してデータを深掘りできます。

Google Cloud BigQuery Explorer

利用可能なメトリクスは、スコープと使用タイプによって異なります。

Usage typeScopeMetric
On-Demand, Edition (pay as you go)Billing Project, UserScan Price, Scan TB
On-Demand, Edition (pay as you go)Project, Dataset, TableScan Price, Scan TB, Storage Price, Storage TB
Edition (one year and three year commitments), Flat-Rate LegacyBilling Project, UserAverage Slots
Edition (one year and three year commitments), Flat-Rate LegacyProject, Dataset, TableStorage Price, Storage TB

以下の例は、選択したユーザーのスキャン料金を示しています。ユーザーが実行した個々のクエリを選択して、その料金を確認することもできます。

BigQuery scan price of a user

Project と Billing project​

  • Project には、ジョブでクエリされるデータが含まれます。BigQuery audit logs overview では data project と呼ばれています。

  • Billing project はクエリを実行するプロジェクトです。サービスアカウントを作成するプロジェクトでもあります。

    以下の例は、Google Cloud BigQuery コンソールで請求プロジェクトを確認できる場所を示しています。

    Google Cloud BigQuery billing project

「Not yet allocated」アイテム​

BigQuery Intelligence が、どのテーブルがスキャンされているかを検出できない場合があります。原因としては次のようなものがあります。

  • SELECT 1 のようなクエリ
  • 複雑さのために解析できないクエリ (例: パーサーのタイムアウト)
  • まだサポートしていない関数やステートメントを使用しているクエリ

このような場合、BigQuery Intelligence の Explorer ウィジェットには Not yet allocated アイテムが表示されます。

Slots consumption​

組織で消費されたスロット数を、Hour または Day ごとの Peak usage と Average usage の観点から表示します。

以下の例は、使用タイプが BigQuery editions のいずれかである場合のスロット消費量を示しています。

Google Cloud BigQuery Slots Consumption

Scans by table type​

このウィジェットは、さまざまなタイプのテーブルからスキャンしているデータ量を、非パーティション テーブルと複数の種類のパーティション テーブル、および外部ソース (例: Google Sheets) に分けて表示します。

テーブルタイプを選択すると、そのタイプで最も頻繁にスキャンされているテーブルを確認できます。

Google Cloud BigQuery scans by table type

BigQuery spend by SKU​

このウィジェットは、SKU ごとの BigQuery コストの内訳を表示します。

Google Cloud BigQuery spend by SKU

ウィジェット右上のケバブ メニュー (⋮) を選択すると、次の 2 つの追加オプションを利用できます。

  • Refresh: デフォルトでは、BigQuery Spend by SKU ウィジェットは 1 日に 2 回更新されます。Refresh オプションを使用して、最新の請求データを Google から取得します。

    注意

    ウィジェットに表示される情報は、DoiT Platform が請求データを取得した時点のものであり、データの新しさは Google Cloud のデータロード頻度によって決まります。

  • Open full report: このウィジェットの可視化を生成しているレポートを開きます。

次のステップ​

に最終更新