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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

一般設定：

  • 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: 課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 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など、一部に欠落がある場合があります。これらのログが唯一のデータソースであるため、ログに含まれていない情報はレポートできません。

Recommendations​

Recommendations ウィジェットには、お客様の使用状況に関連する BigQuery 最適化のための実行可能なインサイトが表示されます。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。

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。バックアップしてから 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 pricing model recommendations​

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

  • 条件に該当する場合は、Insights を通じて BigQuery テーブルのパーティション化やクラスタリング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。

Capacity pricing model recommendations​

1 年または 3 年の slot commitments 付き 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、該当する場合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: 定期実行クエリを、より負荷の少ない時間帯に移動することで、必要な平均スロット数の最小値を下げます。適切な時間帯を特定するには、インターバルを Hour に設定して Slots Consumption ウィジェット を確認してください。日々のスロット消費における谷間が、定期実行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課金されるようにします。

    リコメンデーションリンクを開くと、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、および見込まれるコスト削減額を含め、物理ストレージ課金モデルの利用によって恩恵を受けられる可能性があるデータセットに関する詳細情報を表示できます。

    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

    適用条件については、Google の physical storage に関するドキュメント 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条件のチェックは行いません。

Explorer​

Explore ウィジェットを使用すると、BigQuery の使用状況について詳細な情報を取得できます。個々のエントリを選択して、データをドリルダウン表示できます。

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

以下の例では、選択したユーザーの Scan Price を表示しています。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、ジョブの実行中に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もあります。

    以下の例は、Google Cloud BigQuery コンソールで Billing project 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。主な理由は次のとおりです。

  • 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または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 Explorer ウィジェットに 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 として表示します。

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を示しています。

Google Cloud BigQuery Slots Consumption

Scans by table type​

このウィジェットでは、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、非パーティションテーブル、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）ごと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​

このウィジェットでは、BigQuery コストを SKU ごとに内訳表示します。

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が表示されます。

  • 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、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、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