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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。

Google Cloud BigQuery Intelligence ダッシュボード

全体設定：

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

  • 使用タイプ（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

  • BigQuery Spend by SKU 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 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、ストリーミングインサートのように欠落が生じる場合があります。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 ウィジェットは、お客様の使用状況に関連する BigQuery 最適化のアクション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確認できます。

コンピュートに関するリコメンデーション​

  • 未使用テーブルをバックアップして削除：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。バックアップ後に BigQuery から削除してストレージコストを削減できる未使用テーブルを一覧表示します。

    以下は例です：

    Google Cloud BigQuery オンデマンドのリコメンデーション

    • Project 列は請求先プロジェクトを示します。 Project と 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、Partition(s) to Remove 列の数値を選択すると、削除すべきパーティションを確認できます。

    • 一覧を CSV ファイルとしてダウンロードできます。

オンデマンド料金モデルに関するリコメンデーション​

  • クエリジョブを制限：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下げ、Savings by Reducing Jobs を確認します。

  • 該当する場合は、Insights で BigQuery テーブルのパーティショニングやクラスタリングに関するリコメンデーションも提供します。

キャパシティ料金モデルに関するリコメンデーション​

BigQuery editions で 1 年・3 年の slot commitments を使用している場合、または Flat-Rate Legacy の使用がある場合、該当時に次のリコメンデーションが表示されます：

  • 定期実行クエリを別の時間帯に移動：日中の混雑が少ない時間帯に定期実行クエリを移動して、最小平均 Slots 要件を下げます。適切な時間帯を特定するには、間隔を Hour に設定して Slots Consumption ウィジェット を確認してください。日次の Slots 消費における谷の時間帯は、定期実行クエリの最適な実行時間帯を示します。

ストレージに関するリコメンデーション​

  • データセットを Physical Storage に変更：データセットのストレージ課金モデルを、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基づく課金に変更します。

    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の利用でメリットが見込めるデータセットの詳細（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、想定削減額）を確認できます。

    Google Cloud BigQuery Physical Storage のリコメンデーション

    • Project 列は請求先プロジェクトを示します。 Project と Billing project を参照してください。

    • Table 列の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。

    • 一覧を CSV ファイルとしてダウンロードできます。

    注意

    適用条件については Google の 物理ストレージのドキュメント を確認してください。BigQuery Intelligence のリコメンデーションでは適用可否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 の使用状況を詳細に確認します。個々のエントリを選択してドリルダウンできます。

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。

使用タイプスコープメトリクス
On-Demand、Edition（従量課金）Billing Project、UserScan Price、Scan TB
On-Demand、Edition（従量課金）Project、Dataset、TableScan Price、Scan TB、Storage Price、Storage TB
Edition（1 年・3 年のコミットメント）、Flat-Rate LegacyBilling Project、UserAverage Slots
Edition（1 年・3 年のコミットメント）、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。

ユーザーの BigQuery スキャン料金

Project と Billing project​

  • Project は、ジョブの実行時にクエリされるデータを保持します。BigQuery の監査ログの概要 では data project と呼ばれます。

  • 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の作成 を行うプロジェクトです。

    次の例は、Google Cloud BigQuery コンソールで請求先プロジェクトを確認できる場所を示します。

    Google Cloud BigQuery の請求先プロジェクト

「Not yet allocated」項目​

次の理由により、BigQuery Intelligence は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：

  • SELECT 1 のようなクエリ
  • 複雑さにより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するクエリ

このような場合、BigQuery Intelligence の Explorer ウィジェットに Not yet allocated 項目が表示されます。

Slots consumption​

組織で消費された Slots 数を、Hour または Day ごとの ピーク使用量 と 平均使用量 の観点で表示します。

次の例は、使用タイプが BigQuery editions のいずれかの場合の Slots 消費を示します。

Google Cloud BigQuery の Slots 消費

テーブルタイプ別のスキャン​

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

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 テーブルタイプ別のスキャン

SKU 別の BigQuery コスト​

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 の SKU 別コスト

ウィジェット右上のケバブメニュー（⋮）から、次の 2 つのオプションを利用できます：

  • 更新（Refresh）：既定では、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、Google から最新の請求データを取得します。

    注意

    ウィジェットに表示される情報は DoiT プラットフォームが請求データを取得した時点のものであり、データの鮮度は Google Cloud の データ読み込み頻度 によって決まります。

  • 完全なレポートを開く（Open full report）：このウィジェットの可視化を生成する レポート を開きます。

次のステップ​

に最終更新