Share via

Faturalanabilir kullanım sistemi tablo başvurusu

  • Makale

Önemli

Bu özellik Genel Önizlemededir.

Bu makalede, şema ve örnek sorgular da dahil olmak üzere faturalanabilir kullanım sistemi tablosuna genel bir bakış sağlanır. Sistem tablolarında hesabınızın faturalanabilir kullanım verileri merkezi hale getirilir ve tüm bölgelere yönlendirilir, böylece çalışma alanınızın bulunduğu bölgeden hesabınızın genel kullanımını görüntüleyebilirsiniz.

Faturalanabilir kullanım tablosu şeması

Faturalanabilir kullanım sistemi tablosu konumundadır system.billing.usage ve aşağıdaki şemayı kullanır:

Sütun adı Veri türü Açıklama Örnek
record_id Dize Bu kaydın benzersiz kimliği 11e22ba4-87b9-4cc2-9770-d10b894b7118
account_id Dize Bu raporun oluşturulduğu hesabın kimliği 23e22ba4-87b9-4cc2-9770-d10b894b7118
workspace_id Dize Bu kullanımın ilişkilendirildiği Çalışma Alanının kimliği 1234567890123456
sku_name Dize SKU'nun adı STANDARD_ALL_PURPOSE_COMPUTE
cloud Dize Bu kullanımın ilgili olduğu bulut. Olası değerler , AZUREve GCPşeklindedirAWS. AWS, AZURE veya GCP
usage_start_time timestamp Bu kullanım kaydıyla ilgili başlangıç saati 2023-01-09 10:00:00.000
usage_end_time timestamp Bu kullanım kaydıyla ilgili bitiş saati 2023-01-09 11:00:00.000
usage_date tarih Kullanım kaydının tarihi, bu alan tarihe göre daha hızlı toplama için kullanılabilir 2023-01-01
custom_tags map Kullanıcılar tarafından bu kullanıma uygulanan etiketler { “env”: “production” }
usage_unit Dize Bu kullanımın ölçülmüş olduğu birim. Olası değerler DPU'ları içerir. DBU
usage_quantity ondalık Bu kayıt için kullanılan birim sayısı. 259.2958
usage_metadata struct İşlem kaynakları ve işleri için kimlikler de dahil olmak üzere kullanım hakkında sistem tarafından sağlanan meta veriler (varsa). Bkz . Kullanım meta verilerini analiz etme. {cluster_id: null; instance_pool_id: null; notebook_id: null; job_id: null; node_type: null}
identity_metadata struct Kullanıma dahil olan kimlikler hakkında sistem tarafından sağlanan meta veriler. Bkz . Kimlik meta verilerini analiz etme. {run_as: example@email.com}
record_type Dize Kaydın bir düzeltme olup olmadığı. Olası değerler , RETRACTIONve RESTATEMENTşeklindedirORIGINAL. ORIGINAL
ingestion_date tarih Kaydın tabloya usage alındığı tarih. 2024-01-01
billing_origin_product Dize Kullanımı oluşturan ürün. Bazı ürünler farklı SKU'lar olarak faturalandırılabilir. Olası değerler için bkz . Kullanımla ilişkili ürün hakkındaki bilgileri görüntüleme. JOBS
product_features struct Kullanılan belirli ürün özellikleri hakkındaki ayrıntılar. Olası değerler için bkz . Ürün özellikleri.
usage_type Dize Faturalama amacıyla ürüne veya iş yüküne atfedilen kullanım türü. Olası değerler : , , , , , , TOKENveya GPU_TIME. API_CALLSNETWORK_BYTESSTORAGE_SPACECOMPUTE_SLOTCOMPUTE_TIME STORAGE_SPACE

Kullanım meta verilerini analiz etme

içindeki usage_metadata değerler, kullanım kaydında yer alan kaynaklar hakkında bilgi verir.

Değer Veri türü Açıklama
cluster_id string Kullanım kaydıyla ilişkili kümenin kimliği
instance_pool_id string Kullanım kaydıyla ilişkili örnek havuzunun kimliği
node_type string İşlem kaynağının örnek türü
job_id string Kullanım kaydıyla ilişkili işin kimliği
job_run_id string Kullanım kaydıyla ilişkili iş çalıştırmasının kimliği
notebook_id string Kullanım kaydıyla ilişkili not defterinin kimliği
dlt_pipeline_id string Kullanım kaydıyla ilişkili Delta Live Tables işlem hattının kimliği

Not

Nadir durumlarda, job_run_id Azure Databricks meta verileri yakalamaya job_run_id başlamadan önce işlemi çalışmaya başlayan uzun süre çalışan işler için doldurulmuyor. kaydını job_run_idbaşlatmak için işin işlemini yeniden başlatın.

job_id veya notebook_id kullanarak kullanıcı arabiriminde bir iş veya not defteri bulma

Bu yönergeler, kullanıcı arabiriminde kimliğine göre belirli bir işin veya not defterinin nasıl çekilip alınıp alınamaya alınıp alınamaya gerek olduğunu açıklar.

Kullanıcı arabiriminde iş bulmak için:job_id

  1. job_id kullanım kaydından öğesini kopyalayın. Bu örnekte kimliğin olduğunu 700809544510906varsayalım.
  2. İşle aynı Azure Databricks çalışma alanında İş Akışları kullanıcı arabirimine gidin.
  3. Yalnızca bana ait işler filtresinin işaretinin kaldırıldığından emin olun.
  4. Kimliği (700809544510906) Filtre işleri arama çubuğuna yapıştırın.

Kullanıcı arabiriminde kendi notebook_idtemelinde bir not defteri bulmak için aşağıdaki yönergeleri kullanın:

  1. notebook_id kullanım kaydından öğesini kopyalayın. Bu örnekte kimliğin olduğunu 700809544510906varsayalım.
  2. Not defteriyle aynı Azure Databricks çalışma alanında Çalışma Alanları kullanıcı arabirimine gidin.
  3. gördüğünüz herhangi bir not defterine tıklayın.
  4. Not defterini açtıktan sonra tarayıcı adres çubuğundaki URL'yi inceleyin. gibi https://<account-console-url>/?o=<workspace ID>#notebook/<notebook ID>/command/<command ID>görünmelidir.
  5. Tarayıcı adres çubuğunda not defteri kimliğini ilk adımda kopyaladığınız kimlikle değiştirin, ardından not defteri kimliğinden sonraki her şeyi silin. gibi https://<account-console-url>/?o=<workspace ID>#notebook/700809544510906görünmelidir.
  6. Not defterini çektikten sonra Paylaş düğmesine tıklayarak not defteri sahibini görüntüleyebilirsiniz.

Kimlik meta verilerini analiz etme

Sütun, identity_metadata sunucusuz faturalama kaydından kimin sorumlu olduğunu belirlemenize yardımcı olabilir. sütunu, kullanımı bir run_as kimliğe bağlayan bir değer içerir. içinde identity_metadata.run_as kaydedilen kimlik, kullanımla ilişkili ürüne bağlıdır.

Davranış için aşağıdaki tabloya identity_metadata.run_as başvurun:

İş yükü türü Kimliği run_as
İş akışları için sunucusuz işlem Farklı çalıştır ayarında tanımlanan kullanıcı veya hizmet sorumlusu. Varsayılan olarak, işler iş sahibinin kimliği olarak çalışır, ancak yöneticiler bunu başka bir kullanıcı veya hizmet sorumlusu olarak değiştirebilir.
Not defterleri için sunucusuz işlem Not defteri komutlarını çalıştıran kullanıcı (özellikle not defteri oturumunu oluşturan kullanıcı). Paylaşılan not defterleri için bu, aynı not defteri oturumunu paylaşan diğer kullanıcıların kullanımını içerir.

Kullanımla ilişkili ürün hakkındaki bilgileri görüntüleme

Bazı Databricks ürünleri aynı paylaşılan SKU kapsamında faturalandırılır. kullanımı ayırt etmeye yardımcı olmak için ve product_features sütunları, billing_origin_product kullanımla ilişkili belirli ürün ve özellikler hakkında daha fazla içgörü sağlar.

billing_origin_product sütununda kullanım kaydıyla ilişkilendirilmiş Databricks ürünü gösterilir. Değerler şunlardır:

  • JOBS
  • DLT
  • SQL
  • ALL_PURPOSE
  • MODEL_SERVING
  • INTERACTIVE
  • MANAGED_STORAGE
  • VECTOR_SEARCH
  • LAKEHOUSE_MONITORING
  • PREDICTIVE_OPTIMIZATION
  • ONLINE_TABLES

product_features sütunu, kullanılan belirli ürün özellikleri hakkında bilgi içeren bir nesnedir ve aşağıdaki anahtar/değer çiftlerini içerir:

  • jobs_tier: değerleri , CLASSICveya değerlerini içerir LIGHTnull
  • sql_tier: değerleri , PROveya değerlerini içerir CLASSICnull
  • dlt_tier: değerleri , PRO, ADVANCEDveya değerlerini içerir COREnull
  • is_serverless: değerleri veya falseveya değerlerini içerir truenull
  • is_photon: değerleri veya falseveya değerlerini içerir truenull
  • serving_type: değerler , , GPU_MODEL, FOUNDATION_MODELFEATUREveya değerlerini içerir MODELnull

Sunucusuz işlem kullanımı

Sunucusuz kullanımı analiz etme stratejileri için bkz . Sunucusuz işlemin maliyetini izleme.

Örnek sorgular

Faturalanabilir kullanımla ilgili sık sorulan soruları yanıtlamak için aşağıdaki örnek sorguları kullanabilirsiniz:

DBU tüketiminde günlük eğilim nedir?

SELECT usage_date as `Date`, sum(usage_quantity) as `DBUs Consumed`
  FROM system.billing.usage
WHERE sku_name = "STANDARD_ALL_PURPOSE_COMPUTE"
GROUP BY usage_date
ORDER BY usage_date ASC

Bu ay boyunca her SKU'nun kaç tane DSU'su kullanıldı?

SELECT sku_name, usage_date, sum(usage_quantity) as `DBUs`
    FROM system.billing.usage
WHERE
    month(usage_date) = month(NOW())
    AND year(usage_date) = year(NOW())
GROUP BY sku_name, usage_date

Bir çalışma alanı 1 Haziran'da her SKU'nun ne kadarını kullandı?

değerini gerçek çalışma alanı kimliğiniz ile değiştirmeyi workspace_id unutmayın.

SELECT sku_name, sum(usage_quantity) as `DBUs consumed`
FROM system.billing.usage
WHERE workspace_id = 1234567890123456
AND usage_date = "2023-06-01"
GROUP BY sku_name

Not

Bu sorgu, seçilen tarihte çalışma alanında kullanılan benzersiz SKU kimliği başına bir satır döndürür.

En çok DBU kullanan işler hangileridir?

SELECT usage_metadata.job_id as `Job ID`, sum(usage_quantity) as `DBUs`
FROM system.billing.usage
WHERE usage_metadata.job_id IS NOT NULL
GROUP BY `Job ID`
ORDER BY `DBUs` DESC

Belirli bir etikete sahip kaynaklara ne kadar kullanım bağlanabilir?

Maliyetleri çeşitli yollarla ayırabilirsiniz. Bu örnek, maliyetleri özel bir etikete göre nasıl ayırabileceğinizi gösterir. Sorgudaki özel etiketin anahtarını ve değerini değiştirmeyi unutmayın.

SELECT sku_name, usage_unit, SUM(usage_quantity) as `DBUs consumed`
FROM system.billing.usage
WHERE custom_tags.{{key}} = "{{value}}"
GROUP BY 1, 2

Kullanımın arttığı SKU'ları göster

SELECT after.sku_name, before_dbus, after_dbus, ((after_dbus - before_dbus)/before_dbus * 100) AS growth_rate
FROM
(SELECT sku_name, sum(usage_quantity) as before_dbus
    FROM system.billing.usage
WHERE usage_date BETWEEN "2023-04-01" and "2023-04-30"
GROUP BY sku_name) as before
JOIN
(SELECT sku_name, sum(usage_quantity) as after_dbus
    FROM system.billing.usage
WHERE usage_date BETWEEN "2023-05-01" and "2023-05-30"
GROUP BY sku_name) as after
where before.sku_name = after.sku_name
SORT by growth_rate DESC

Tüm Amaçlı İşlem 'in (Foton) kullanım eğilimi nedir?

SELECT sku_name, usage_date, sum(usage_quantity) as `DBUs consumed`
    FROM system.billing.usage
WHERE year(usage_date) = year(CURRENT_DATE)
AND sku_name = "ENTERPRISE_ALL_PURPOSE_COMPUTE_(PHOTON)"
AND usage_date > "2023-04-15"
GROUP BY sku_name, usage_date

Gerçekleştirilmiş bir görünümün veya akış tablosunun DBU tüketimi nedir?

Belirli bir gerçekleştirilmiş görünüm veya akış tablosu için DBU kullanımını ve SKU'yu belirlemek için ilişkili İşlem Hattı Kimliğine (dlt_pipeline_id ) ihtiyacınız vardır. Katalog Gezgini'nde ilgili gerçekleştirilmiş görünümü veya akış tablosunu görüntülerken Ayrıntılar sekmesinde İşlem Hattı Kimliğini bulun.

SELECT
  sku_name,
  usage_date,
  SUM(usage_quantity) AS `DBUs`
FROM
  system.billing.usage
WHERE
  usage_metadata.dlt_pipeline_id = "113739b7-3f45-4a88-b6d9-e97051e773b9"
  AND usage_start_time > "2023-05-30"
GROUP BY
  ALL