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Apply your skills in Google Cloud console

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使用配額設定費用控管機制

Lab 10 minutes universal_currency_alt 5 Credits show_chart Intermediate
info This lab may incorporate AI tools to support your learning.
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GSP651

Google Cloud 自學實驗室

總覽

在本實驗室中，您將瞭解如何修改配額來控管 BigQuery 費用。

學習內容

  • 查詢公開資料集並瞭解相關費用。
  • 修改配額。
  • 在修改配額後重新執行查詢。

BigQuery 定價

BigQuery 提供可彈性調整的價格方案，能滿足各式各樣的技術和預算需求。

使用 BigQuery 會產生儲存空間和查詢的費用。在本實驗室中，您將探索查詢費用的相關事項。詳情請參閱「BigQuery 定價」一文。

BigQuery 查詢有兩種計費模式：

  • 以量計價：費用取決於您執行的每個查詢所處理的資料量。這個選項的彈性最高。

  • 固定費率：採用固定費率的客戶會購買查詢處理作業的專屬資源，不必支付個別查詢的費用。這個選項可讓您事先知道自己必須負擔多少費用，最適合預算固定的客戶。

設定

在本節中，您將存取 Google Cloud 和 BigQuery 控制台。

瞭解以下事項後，再點選「Start Lab」按鈕

請詳閱以下操作說明。實驗室活動會計時，且中途無法暫停。點選「Start Lab」後就會開始計時，顯示可使用 Google Cloud 資源的時間。

您將在真正的雲端環境完成實作實驗室活動，而不是模擬或示範環境。為此，我們會提供新的暫時憑證，供您在實驗室活動期間登入及存取 Google Cloud。

為了順利完成這個實驗室，請先確認：

  • 可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。
注意事項：請使用無痕模式 (建議選項) 或私密瀏覽視窗執行此實驗室，這可以防止個人帳戶和學員帳戶之間的衝突，避免個人帳戶產生額外費用。
  • 是時候完成實驗室活動了！別忘了，活動一旦開始將無法暫停。
注意事項：務必使用實驗室專用的學員帳戶。如果使用其他 Google Cloud 帳戶，可能會產生額外費用。

如何開始研究室及登入 Google Cloud 控制台

  1. 點選「Start Lab」按鈕。如果實驗室會產生費用，畫面上會出現選擇付款方式的對話方塊。左側的「Lab Details」窗格會顯示下列項目：

    • 「Open Google Cloud console」按鈕
    • 剩餘時間
    • 必須在這個研究室中使用的臨時憑證
    • 完成這個實驗室所需的其他資訊 (如有)

  2. 點選「Open Google Cloud console」；如果使用 Chrome 瀏覽器，也能按一下滑鼠右鍵，選取「在無痕視窗中開啟連結」。

    接著，實驗室會啟動相關資源，並開啟另一個分頁，顯示「登入」頁面。

    提示：您可以在不同的視窗中並排開啟分頁。

    注意：如果頁面中顯示「選擇帳戶」對話方塊，請點選「使用其他帳戶」。

  3. 如有必要，請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。

    {{{user_0.username | "Username"}}}

    您也可以在「Lab Details」窗格找到 Username。

  4. 點選「下一步」。

  5. 複製下方的 Password，並貼到「歡迎使用」對話方塊。

    {{{user_0.password | "Password"}}}

    您也可以在「Lab Details」窗格找到 Password。

  6. 點選「下一步」。

    重要事項：請務必使用實驗室提供的憑證，而非自己的 Google Cloud 帳戶憑證。 注意：如果使用自己的 Google Cloud 帳戶來進行這個實驗室，可能會產生額外費用。

  7. 按過後續的所有頁面：

    • 接受條款及細則。
    • 由於這是臨時帳戶，請勿新增救援選項或雙重驗證機制。
    • 請勿申請免費試用。

Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。

注意：如要使用 Google Cloud 產品和服務，請點選「導覽選單」，或在「搜尋」欄位輸入服務或產品名稱。「導覽選單」圖示和搜尋欄位

啟動 Cloud Shell

Cloud Shell 是搭載多項開發工具的虛擬機器，提供永久的 5 GB 主目錄，而且在 Google Cloud 中運作。Cloud Shell 提供指令列存取權，方便您使用 Google Cloud 資源。

  1. 點按 Google Cloud 控制台頂端的「啟用 Cloud Shell」圖示 「啟動 Cloud Shell」圖示。

  2. 系統顯示視窗時，請按照下列步驟操作：

    • 繼續操作 Cloud Shell 視窗。
    • 授權 Cloud Shell 使用您的憑證發出 Google Cloud API 呼叫。

連線建立完成即代表已通過驗證，而且專案已設為您的 Project_ID：。輸出內容中有一行文字，宣告本工作階段的 Project_ID：

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

gcloud 是 Google Cloud 的指令列工具，已預先安裝於 Cloud Shell，並支援 Tab 鍵自動完成功能。

  1. (選用) 您可以執行下列指令來列出使用中的帳戶：
gcloud auth list
  1. 點按「授權」。

輸出內容：

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`
  1. (選用) 您可以使用下列指令來列出專案 ID：
gcloud config list project

輸出內容：

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} 注意：如需 gcloud 的完整說明，請前往 Google Cloud 參閱 gcloud CLI 總覽指南。

開啟 BigQuery 控制台

  1. 在 Google Cloud 控制台中，依序選取「導覽選單」>「BigQuery」。

接著，畫面中會顯示「歡迎使用 Cloud 控制台中的 BigQuery」訊息方塊，當中會列出快速入門導覽課程指南的連結和版本資訊。

  1. 點選「完成」。

BigQuery 控制台會隨即開啟。

工作 1：在 BigQuery 查詢公開資料集

在本實驗室中，您將查詢 bigquery-public-data:wise_all_sky_data_release 公開資料集。如要進一步瞭解這個資料集，請參閱網誌文章「透過 BigQuery GIS 查詢星星」。

  1. 將下列查詢內容貼到「查詢編輯器」：

    SELECT w1mpro_ep, mjd, load_id, frame_id FROM `bigquery-public-data.wise_all_sky_data_release.mep_wise` ORDER BY mjd ASC LIMIT 500

  2. 請勿執行查詢，先回答下列問題：

即使是上面這樣的簡單查詢，如果沒有適當的成本控管機制，處理大量資料仍可能導致帳單產生預期外的費用。為管理這類情況，請瞭解 BigQuery 的定價方式，以及如何為團隊設定自訂配額。

  1. 現在執行查詢，看看 BigQuery 處理這麼龐大資料的速度有多快。

點選「Check my progress」確認目標已達成。

在 BigQuery 查詢公開資料集

工作 2：瞭解查詢費用

每個月處理的前 1 TB 查詢資料不必付費。

工作 3：更新 BigQuery 配額

在這項工作中，您將更新 BigQuery API 配額，限制專案中查詢作業處理的資料量。

  1. 在 Cloud Shell 執行下列指令，透過 BigQuery API 查看目前的用量配額：
gcloud alpha services quota list --service=bigquery.googleapis.com --consumer=projects/${DEVSHELL_PROJECT_ID} --filter="usage"

consumerQuotaLimits 會顯示您目前的每日查詢限制。每項專案的用量和每位使用者的用量各自有配額。

  1. 在 Cloud Shell 執行下列指令，將每位使用者的配額更新為每天 .25 TiB：
gcloud alpha services quota update --consumer=projects/${DEVSHELL_PROJECT_ID} --service bigquery.googleapis.com --metric bigquery.googleapis.com/quota/query/usage --value 262144 --unit 1/d/{project}/{user} --force
  1. 配額更新後，請再次檢查 consumerQuotaLimits：
gcloud alpha services quota list --service=bigquery.googleapis.com --consumer=projects/${DEVSHELL_PROJECT_ID} --filter="usage"

您應該會看到與之前相同的限制，且 consumerOverride 具有先前步驟中使用的值：

--- consumerQuotaLimits: - metric: bigquery.googleapis.com/quota/query/usage quotaBuckets: - defaultLimit: '9223372036854775807' effectiveLimit: '9223372036854775807' unit: 1/d/{project} - metric: bigquery.googleapis.com/quota/query/usage quotaBuckets: - consumerOverride: name: projects/33699896259/services/bigquery.googleapis.com/consumerQuotaMetrics/bigquery.googleapis.com%2Fquota%2Fquery%2Fusage/limits/%2Fd%2Fproject%2Fuser/consumerOverrides/Cg1RdW90YU92ZXJyaWRl overrideValue: '262144' defaultLimit: '9223372036854775807' effectiveLimit: '262144' unit: 1/d/{project}/{user} displayName: Query usage metric: bigquery.googleapis.com/quota/query/usage unit: MiBy

接著，您將使用更新後的配額重新執行查詢。

工作 4：重新執行查詢

  1. 前往 Cloud 控制台並點選「BigQuery」。

  2. 先前執行的查詢應該還在查詢編輯器中，但如果不在，請將下列查詢內容貼到查詢編輯器，然後點選「執行」：

    SELECT w1mpro_ep, mjd, load_id, frame_id FROM `bigquery-public-data.wise_all_sky_data_release.mep_wise` ORDER BY mjd ASC LIMIT 500

    請注意，驗證工具仍會顯示 This query will process 1.36 TB when run。不過查詢已順利執行，且未處理任何資料。為什麼會這樣呢？

注意： 如果查詢因自訂配額而遭到封鎖，請不用擔心。這可能是因為您已設定自訂配額，並在第一個查詢快取結果前重新執行查詢。

使用快取查詢結果的查詢不會產生額外費用，也不會計入配額。如要進一步瞭解快取查詢結果，請參閱「使用快取查詢結果」一文。

為了測試新設定的配額，您必須停用查詢快取，才能使用先前的查詢處理資料。

  1. 如要測試配額是否已變更，請停用快取查詢結果。在「查詢編輯器」窗格中，依序點選「更多」>「查詢設定」：

醒目顯示「更多」下拉式選單中的「查詢設定」選項

  1. 取消勾選「使用快取結果」，然後點選「儲存」。

  2. 再次執行查詢，這樣就會計入每日配額。

  3. 成功執行查詢並處理 1.36 TB 的資料後，請再次執行查詢。

    此時發生什麼事？您是否能執行查詢？畫面上應會顯示類似下方的錯誤訊息：

    Custom quota exceeded: Your usage exceeded the custom quota for QueryUsagePerUserPerDay, which is set by your administrator. For more information, see https://cloud.google.com/bigquery/cost-controls

點選「Check my progress」確認目標已達成。

重新執行查詢

工作 5：探索 BigQuery 最佳做法

配額可用於控管成本，但貴公司必須自行決定團隊適合使用多少配額。上述做法是設定配額來避免意外費用產生的範例之一。如要減少查詢的資料量，還有個方法是將查詢最佳化。

如要進一步瞭解如何將 BigQuery 查詢最佳化，請參閱在 BigQuery 控管費用的指南。

恭喜！

在本實驗室中，您完成了下列工作：

  • 查詢公開資料集並瞭解相關費用。
  • 修改 BigQuery API 配額。
  • 修改配額後，嘗試重新執行查詢。

Google Cloud 教育訓練與認證

協助您瞭解如何充分運用 Google Cloud 的技術。我們的課程會介紹專業技能和最佳做法，讓您可以快速掌握要領並持續進修。我們提供從基本到進階等級的訓練課程，並有隨選、線上和虛擬課程等選項，方便您抽空參加。認證可協助您驗證及證明自己在 Google Cloud 技術方面的技能和專業知識。

使用手冊上次更新日期：2025 年 10 月 14 日

實驗室上次測試日期：2025 年 10 月 14 日

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