Atualizações no modelo de dados dos CUDs com base em gastos

Observação: este documento aborda alguns descontos por compromisso de uso com base em gastos (CUDs) que migram automaticamente para um novo modelo de consumo, que usa descontos em vez de créditos. A data da migração é indicada por uma notificação na página "Visão geral do faturamento" do console do Google Cloud . Para mais informações sobre as melhorias, os CUDs afetados e as ações necessárias da sua parte, consulte CUDs baseados em gastos.

Como parte da expansão do programa de descontos por compromisso de uso (CUDs), atualizamos o modelo de dados de CUD com base em gastos e fornecemos informações e ferramentas para ajudar você a adotar as mudanças. Use os recursos a seguir para atualizar os sistemas internos que podem ser afetados pelo modelo de dados de CUD:

• Exportação de dados de amostra do BigQuery: um conjunto de dados de amostra que demonstra como a migração de CUDs muda a aparência das exportações de dados de CUD com base em gastos no BigQuery.
• Atualizações do modelo de dados de CUDs com base em gastos: detalhes sobre as mudanças no modelo de dados de CUD com base em gastos e ferramentas para ajudar você a adotar as mudanças.
• Verificar os descontos após a migração: explica como visualizar e confirmar as porcentagens de desconto, as economias e o ROI após a migração.
• Exemplos de consultas de KPI de CUD: exemplos de consultas que mostram como usar métricas de indicadores principais de desempenho (KPIs) para validar se os sistemas estão funcionando bem com o novo modelo de dados de CUD.
• Lista de novas SKUs adicionadas aos CUDs: detalhes sobre as novas SKUs adicionadas ao escopo dos CUDs.
• Lista de novos campos de CUD: descrições de novos campos, como IDs de SKU de taxa de CUD, nomes de ofertas e IDs de modelo de consumo.
• SKUs de CUD, ofertas e novos modelos de consumo migrados: informações sobre SKUs de CUD, ofertas e IDs de modelos de consumo migrados no novo modelo de dados do programa.
• Exportação de metadados de CUD para o BigQuery: fornece um snapshot diário dos metadados de compromisso de CUDs com base em gastos para uma tabela do BigQuery.

Como usar a exportação de dados de amostra do BigQuery

Descontinuado: essa exportação de dados de amostra vai parar de funcionar e preencher dados após a migração de CUDs. Continuamos fornecendo esses detalhes históricos para ajudar os clientes que estão mudando os sistemas internos para acomodar o novo esquema de dados de CUDs.

Use a exportação de dados de amostra do BigQuery para preparar seus sistemas internos para as mudanças que ocorrem nos dados de CUD com base em gastos.

O processo para usar a exportação de dados de amostra tem as seguintes etapas principais:

1. Verifique os pré-requisitos.
2. Ative a exportação de dados de amostra.
3. Permita que os novos dados se acumulem.
4. Analisar o modelo de dados e as consultas.
5. Atualize seus sistemas e fluxos de trabalho internos de acordo com as mudanças.

Pré-requisitos

Você precisa atender aos seguintes pré-requisitos para usar a exportação de dados de amostra:

• É preciso ter uma exportação de dados de faturamento detalhada ou padrão configurada para sua conta do Cloud Billing. Para mais informações, consulte Configurar a exportação de dados do Cloud Billing para o BigQuery.

• Você precisa ter permissões no projeto que é proprietário da exportação e na conta do Cloud Billing em que está ativando a exportação. Exemplo:

  • Permissão bigquery.datasets.create no projeto que contém o conjunto de dados.
  • Permissão billing.accounts.getUsageExportSpec na conta do Cloud Billing.

  Para encontrar papéis predefinidos do Cloud Billing que contêm essas permissões, como Leitor da conta de faturamento, Gerente de custos da conta de faturamento ou Administrador da conta de faturamento, consulte Controle de acesso e permissões do Cloud Billing. Para mais informações sobre permissões específicas do BigQuery, consulte Papéis e permissões do IAM do BigQuery.

• Quando você cria uma conta do Cloud Billing, a atribuição proporcional é ativada por padrão para compromissos baseados em gastos. Caso contrário, é preciso ativá-lo para usar essa exportação. Para isso, siga estas instruções.

• Se você usa o VPC Service Controls para recursos do BigQuery no seu projeto ou organização, é necessário criar regras de entrada e saída para ativar corretamente as exportações de dados para o BigQuery.

  1. Crie uma regra de entrada que conceda ao indivíduo acesso para criar a exportação:

     
       - ingressFrom:
           identities:
           - PRINCIPAL_IDENTIFIER_OF_USER_INITIATING_EXPORT
           sources:
           - accessLevel: "*"
       ingressTo:
           operations:
           - serviceName: bigquery.googleapis.com
             methodSelectors:
             - method: "*"
           resources:
           - projects/YOUR_PROJECT_ID_TO_HOST_EXPORT_DATA
       title: 'Ingress Rule Name'
       

     Consulte Identificadores de principais para mais informações sobre os formatos de identificadores de principais.

  2. Crie uma regra de saída para permitir que o Google Cloud acesse o conjunto de dados do BigQuery pelo VPC Service Controls:

     
       - egressTo:
            operations:
           - serviceName: bigquery.googleapis.com
             methodSelectors:
             - method: "*"
           resources:
           - projects/710382390241
       egressFrom:
           identityType: ANY_IDENTITY
           sources:
           - accessLevel: "*"
           sourceRestriction: RESTRICTION_STATUS
       title: 'Egress Rule Name'
       

  Observação: se você pular essa etapa, vai receber o seguinte erro ao tentar iniciar a exportação: Você não tem permissões para ativar o conjunto de dados.

Ativar a exportação de dados de amostra

Para ativar a exportação de dados de amostra, siga estas etapas:

Observação: a partir de 12 de dezembro de 2025, a exportação de dados de amostra vai incluir duas tabelas, uma que usa o esquema padrão e outra que usa o esquema detalhado. Ambos são preenchidos com 60 dias de dados anteriores à data de ativação.

1. Abra a seção "Exportação de faturamento" do console do Google Cloud .

   Acessar a exportação de faturamento

2. Na caixa de diálogo Exportação de faturamento, selecione a conta do Cloud Billing em que você quer ativar a exportação de dados de amostra, conforme mostrado na tela a seguir.

3. O processo de exportação de dados começa e leva cerca de um dia para ser ativado. Você vai ver a seguinte observação até que ela esteja pronta: Depois que você ativar a exportação de dados de amostra, ela vai começar a coletar dados do Cloud Billing, com novos dados adicionados continuamente até janeiro de 2026. Aguarde até que dados suficientes sejam acumulados na exportação antes de atualizar seus sistemas para se alinharem ao modelo de dados.

4. Quando a exportação estiver pronta, você vai receber a seguinte notificação na seção "Faturamento" do console do Google Cloud :

   A exportação de dados é criada como um conjunto de dados vinculado no mesmo projeto do BigQuery que contém a exportação de faturamento detalhada, mas usa o projeto de exportação padrão se a exportação detalhada não estiver presente. Como é um conjunto de dados vinculado, você não vai receber cobranças adicionais pela exportação de amostra. Para mais informações, consulte Introdução ao BigQuery Sharing.

5. Clique em Ver conjunto de dados de amostra para abrir o BigQuery no console doGoogle Cloud , em que é possível executar consultas para entender os KPIs importantes de CUD.

Observação: se você for revendedor, use a exportação de dados de amostra para visualizar as mudanças na conta de faturamento escolhida. A exportação de dados de refaturamento, ativada usando o Partner Sales Console, adota o novo esquema de dados no lançamento do recurso. No entanto, os dados de custo só vão preencher essas novas colunas depois que a conta principal ou subconta correspondente migrar para o recurso. As subcontas de faturamento precisam ser migradas separadamente após a migração da conta de faturamento principal.

Limitações de exportação de amostras

A exportação de dados de amostra é uma ferramenta que ajuda você a se preparar para as mudanças no modelo de dados. Ele não substitui as exportações de dados de produção. Em vez disso, a amostra permite que você teste atualizações nas suas consultas que se ajustam às mudanças no modelo de dados. Essas mudanças no modelo de dados se aplicam aos esquemas de exportação padrão e detalhados. A exportação padrão é uma agregação da exportação detalhada e contém significativamente menos linhas. Essa diferença se deve a duas colunas que aparecem no esquema de exportação detalhado, mas não na exportação padrão:

• resource: um struct que contém informações sobre recursos.
• subscription: contém subscription.instance_id.

Se as consultas não usarem essas duas colunas, elas vão funcionar de maneira idêntica nos esquemas padrão e detalhado e vão gerar os mesmos resultados. No entanto, dependendo de como você trabalha com exportações de produção, talvez prefira testar consultas em uma ou outra amostra. Por isso, as duas são fornecidas.

A exportação de dados de amostra também difere das exportações de dados de produção das seguintes maneiras importantes:

• Pós-migração: não use as exportações de amostra depois de ativar o modelo de dados, porque, após esse ponto, as exportações de amostra não serão mais precisas.
• Tamanho da saída: devido a diferenças na agregação de dados, o tamanho da exportação de amostra pode variar em relação à exportação real que você vê depois de ativar essas mudanças.
• Métodos de arredondamento: devido a diferenças no método de arredondamento, podem ocorrer pequenas discrepâncias em valores muito pequenos ou moedas que não sejam USD.
• Taxas proporcionais: a exportação de amostra pode superestimar os custos da primeira e da última hora de uma compra de CUD, porque não contabiliza as taxas de compromisso de hora parcial da mesma maneira. A compra de um CUD com base em gastos calcula proporcionalmente a taxa da primeira hora.
• Recomendação de base de tempo para comparação: ao comparar a exportação de amostra e as exportações de produção, use usage_start_time como base para definir períodos em ambas as exportações, e não export_time. O agrupamento por data de partição (o campo export_time) não garante um snapshot consistente de uso, porque os dados de cada exportação são enviados em momentos diferentes.
• Atualização de dados: a exportação de amostra é gerada de acordo com uma programação com um atraso em comparação com a exportação de produção do BigQuery. Podem ocorrer discrepâncias, principalmente nas datas de uso mais recentes, devido ao momento do processamento de dados. Isso ocorre porque os dados de uso são preenchidos mais lentamente na exportação de amostra do que na exportação de produção.
  • Recomendação para comparação: não tente fazer comparações em dados de exportação com usage_start_time menos de uma semana no passado.
• Integridade dos dados históricos: o processo que gera a exportação de amostra é separado da exportação padrão. Esse processo pode ser afetado por problemas operacionais ou incidentes de serviço. Em raras ocasiões, isso resultou em dados incompletos ou ausentes na exportação de amostra para períodos específicos. Por exemplo, a exportação de amostra teve problemas de integridade de dados para exportações datadas entre 6 e 9 de agosto de 2025.
  • Recomendação para comparação: ao validar a exportação de amostra, especialmente para dados históricos, esteja ciente de que essas anomalias podem existir. Testar com meses de fatura mais recentes e completos (por exemplo, setembro de 2025) pode fornecer uma prévia mais precisa.
• Comparação de amostras detalhadas e padrão: talvez você encontre pequenas diferenças entre os resultados ao testar consultas nas exportações padrão e detalhadas e compará-las. Isso é esperado pelos motivos mencionados anteriormente.

Exemplos de cenários antes e depois do novo modelo de CUD

O novo modelo de CUD com base em gastos exige que você planeje e ajuste seus sistemas internos que podem consumir dados do Cloud Billing. Por isso, fornecemos os cenários a seguir para mostrar como o esquema de exportação de dados e os dados mudam, antes e depois do novo modelo de CUD. Dividimos ainda mais esses cenários em situações em que você usa demais e de menos os CUDs para mostrar o efeito na exportação de dados.

Observação: os dados de preços nos cenários a seguir são apenas para fins de exemplo. Para ver os preços mais recentes, consulte Preços do Compute Engine.

Para os dois cenários, considere que você comprou uma VM E2-Standard-8 em US Central 1, que consiste em duas SKUs para RAM e núcleo. Essas SKUs usam os ID fictícios de RAM SKU e Core SKU, respectivamente.

Em seguida, você compra um 1 Year GCE Flex CUD por US $0,1/h para o cenário de uso excessivo e US $0,3/h para o cenário de uso insuficiente. Eles são representados nos dados como o ID fictício Fee SKU.

Observação: em um cenário real, os valores de ID da SKU e da SKU de taxa estariam em um formato de ID de 12 dígitos, por exemplo, F61D-4D51-AAFC.

Cenário de CUD com uso excessivo

No cenário de uso excessivo, você fez as compras mencionadas anteriormente e usou os CUDs em excesso.

Dados antes da migração

Antes do novo modelo de CUD, o esquema de exportação do Cloud Billing e os valores de dados eram semelhantes à tabela a seguir.

SKU	cost	usage.amount_in_pricing_units	usage.pricing_unit	price.effective_price	originating-sku ^1	subscription.instance_id	credits
SKU da taxa	0.046868	6.509490	hora	0,0072	SKU de RAM	subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad	[]
SKU da taxa	0.025132	3.490510	hora	0,0072	SKU principal	subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad	[]
SKU de RAM	0,174496	8	gibibyte por hora	0.02181159	null	null	[{"amount":-0.065095,"full_name":"Committed use discount - dollar based: GCE Commitments", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]
SKU principal	0,093568	32	hora	0,00292353	null	null	[{"amount":-0.034905,"full_name":"Committed use discount - dollar based: GCE Commitments", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]

^{1. Essa coluna representa o valor do rótulo goog-originating-sku-id.}

Dados após a migração

Após o novo modelo de CUD, o esquema de exportação do Cloud Billing e os valores de dados ficam como na tabela a seguir.

SKU	cost	usage.amount_in_pricing_units	usage.pricing_unit	consumption_model.description	price.effective_price	originating-sku ^1	subscription.instance_id	credits
SKU da taxa	0.046868	0.046868330	hora	Padrão	1	SKU de RAM	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[{"amount":"-0.046868","type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
SKU da taxa	0.025132	0.025131670	hora	Padrão	1	SKU principal	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[{"amount":"-0.025132","type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
SKU de RAM	0,109398	5,015577498	gibibyte por hora	Padrão	0.02181159	null	null	[]
SKU principal	0,058648	20.06066639	hora	Padrão	0,00292353	null	null	[]
SKU de RAM	0.046868	2.984422502	gibibyte por hora	CUDs flexíveis do Compute por 1 ano	0.01570434	null	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[]
SKU principal	0.025132	11.93933361	hora	CUDs flexíveis do Compute por 1 ano	0,00210494	null	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[]

^{1. Essa coluna representa o valor do rótulo goog-originating-sku-id.}

Observe o seguinte neste novo modelo de CUD:

• Há duas linhas para cada CUD, em vez de uma para cada.
• Há uma nova coluna consumption_model.description que separa as entradas de CUD adicionais, em que:
  • O valor Compute Flexible CUDs 1 Year indica que você recebeu o desconto CUD esperado.
  • o valor Default indica que você usou o CUD em excesso e seu custo foi revertido para o preço padrão do valor excedente. Isso também é indicado pelo subscription.instance_id sem valor.
  • as linhas de taxa de CUD também têm o valor Default, porque os descontos não se aplicam a elas. Em vez disso, o campo credits indica que um ajuste negativo foi aplicado para anular a taxa.

Cenário de CUD subutilizado

Para esse cenário de subutilização, vamos supor que você tenha feito as compras mencionadas anteriormente e subutilizado os CUDs.

Dados antes da migração

Antes do novo modelo de CUD, o esquema de exportação do Cloud Billing e os valores de dados eram semelhantes à tabela a seguir.

SKU	cost	usage.amount_in_pricing_units	usage.pricing_unit	price.effective_price	originating-sku ^1	subscription.instance_id	credits
SKU da taxa	0.022994	3.194	hora	0,0072	null	subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad	[]
SKU da taxa	0,125637	17.450	hora	0,0072	SKU de RAM	subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad	[]
SKU da taxa	0,067369	9.357	hora	0,0072	SKU principal	subscriptions/e52fd279-0851-4f53-a533-093119e27bad	[]
SKU de RAM	0,174496	8	gibibyte por hora	0.02181159	null	null	[{"amount":-0.174496,"full_name":"Committed use discount - dollar based: GCE Commitments", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]
SKU principal	0,093568	32	hora	0,00292353	null	null	[{"amount":-0.093568,"full_name":"Committed use discount - dollar based: GCE Commitments", "type":"COMMITTED_USAGE_DISCOUNT_DOLLAR_BASE"}]

^{1. Essa coluna representa o valor do rótulo goog-originating-sku-id.}

Dados após a migração

Após o novo modelo de CUD, o esquema de exportação do Cloud Billing e os valores de dados ficam como na tabela a seguir.

SKU	cost	usage.amount_in_pricing_units	usage.pricing_unit	price.effective_price	consumption_model.description	originating-sku ^1	subscription.instance_id	credits
SKU da taxa	0.022994	0,0230	hora	1	Padrão	null	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[]
SKU da taxa	0,125637	0,1256371	hora	1	Padrão	SKU de RAM	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[{"amount":"-0.1256348","type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
SKU da taxa	0,067369	0.0673690	hora	1	Padrão	SKU principal	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[{"amount":"-0.0673581","type":"FEE_UTILIZATION_OFFSET"}]
SKU de RAM	0,125637	8	gibibyte por hora	0.0157043448	CUDs flexíveis do Compute por 1 ano	null	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[]
SKU principal	0,067369	32	hora	0,0021049416	CUDs flexíveis do Compute por 1 ano	null	subscriptions/1fd3b130-40f8-4a79-ac6f-5753aaa0ceeb	[]

^{1. Essa coluna representa o valor do rótulo goog-originating-sku-id.}

Observe o seguinte neste novo modelo de CUD:

• Há duas linhas para cada CUD, em vez de uma para cada.
• Há uma nova coluna consumption_model.description que separa as entradas de CUD adicionais, em que:
  • O valor Compute Flexible CUDs 1 Year indica que você recebeu o desconto CUD esperado.
  • o valor Default indica as linhas de taxa de CUD, porque os descontos não se aplicam a elas. Em vez disso, o campo credits indica que um deslocamento negativo foi aplicado para anular as taxas, que foram acumuladas na primeira linha.
• A primeira linha mostra uma soma das taxas de CUD.

Consultas de amostra para os principais KPIs de CUDs

Para ver exemplos de consultas que mostram como usar métricas de KPI para validar se os sistemas estão funcionando bem com o modelo de dados, consulte Exemplos de consultas para o modelo de dados de CUDs.

Exportação do Cloud Billing para o BigQuery

A exportação do Cloud Billing para o BigQuery padrão, detalhada e de refaturamento (somente para revendedores) tem os seguintes campos novos ou alterados:

Campo	Tipo	Novo ou atualizado
price	Struct	Já existe (sem mudanças na exportação detalhada ou de refaturamento, adicionando à exportação padrão).
price.list_price	Numérico	Novo campo
price.effective_price_default	Numérico	Novo campo
price.list_price_consumption_model	Numérico	Novo campo
price.effective_price	Numérico	Já existe (descrição atualizada na exportação detalhada e de refaturamento; adicionando à exportação padrão).
price.tier_start_amount	Numérico	Já existe na exportação detalhada, adicionando à exportação padrão.
price.unit	String	Já existe na exportação detalhada, adicionando à exportação padrão.
price.pricing_unit_quantity	Numérico	Já existe na exportação detalhada, adicionando à exportação padrão.
cost_at_list	Numérico	Campo atual, descrição atualizada para refletir as mudanças.
cost	Numérico	Campo atual, descrição atualizada para refletir as mudanças.
cost_at_effective_price_default	Numérico	Novo
cost_at_list_consumption_model	Numérico	Novo
consumption_model	Struct	Novo
consumption_model.id	String	Novo
consumption_model.description	String	Novo

Mudanças na exportação de preços

A exportação de preços do Cloud Billing para o BigQuery adiciona ou altera estes campos para informações de preços:

Campo	Tipo	Novo ou atualizado
list_price	Struct	Atualizado
billing_account_price	Struct	Atualizado
consumption_model_prices	Lista de structs	Novo
consumption_model_prices.consumption_model_id	String	Novo
consumption_model_prices.consumption_model_display_name	String	Novo
consumption_model_prices.list_price.tiered_rates.start_usage_amount	Ponto flutuante	Novo
consumption_model_prices.list_price.tiered_rates.usd_amount	Numérico	Novo
consumption_model_prices.billing_account_price.tiered_rates.start_usage_amount	Ponto flutuante	Novo
consumption_model_prices.billing_account_price.tiered_rates.usd_amount	Numérico	Novo

Informações do produto CUD

As novas SKUs de taxa de CUD substituem as atuais, e os novos IDs da oferta e de modelo de consumo se aplicam a todos os CUDs no escopo. Use os detalhes a seguir para ajustar suas consultas e painéis.

Migração de ofertas e ID do modelo de consumo

Para ver uma lista das ofertas e dos IDs de modelo de consumo que migraram para o novo modelo de dados, consulte a página SKUs, ofertas e IDs de modelo de consumo de CUD migrados ou a página Usar a API para comprar um compromisso baseado em gastos.

Migração do ID da SKU da taxa de CUD

Para ver uma lista de IDs de SKU de taxa de CUD e IDs de modelo de consumo que migraram do modelo de dados antigo para o atual, consulte [SKUs de CUD, ofertas e IDs de modelo de consumo migrados.

APIs e referência

Visualizar

Este produto ou recurso está sujeito aos Termos das Soluções Pré-GA na seção Termos Gerais de Serviço dos Termos Específicos de Serviço. Os produtos e recursos pré-GA estão disponíveis "no estado em que se encontram" e podem ter suporte limitado. Para mais informações, consulte as descrições da fase de lançamento.

É possível comprar compromissos para o VMware Engine e os compromissos flexíveis do Compute Engine usando a API Procurement. Para mais informações, consulte API Cloud Commerce Consumer Procurement.

Temas relacionados

• Melhorias no programa de CUD com base em gastos
• Verificar seus descontos após a migração
• Escolher a quantidade correta de CUD para comprar
• Exemplos de consultas para o modelo de dados de CUDs
• SKUs, ofertas e IDs de modelo de consumo de CUD migrados
• Melhorias na interface do usuário de faturamento