Számlázható használati rendszer táblareferenciája
Fontos
Ez a funkció a nyilvános előzetes verzióban érhető el.
Ez a cikk áttekintést nyújt a számlázható használati rendszer tábláról, beleértve a sémát és a példa lekérdezéseket. A rendszertáblák segítségével a fiók számlázható használati adatai központosítva és az összes régióhoz irányítva lesznek, így megtekintheti a fiók globális használatát attól függően, hogy melyik régióban van a munkaterülete.
A feladatköltségek monitorozására szolgáló tábla használatával kapcsolatos információkért lásd : Feladatköltségek monitorozása rendszertáblákkal.
A kiszolgáló nélküli használat elemzésével kapcsolatos stratégiákért lásd : A kiszolgáló nélküli számítás költségeinek monitorozása.
Számlázható használati táblaséma
A számlázható használati rendszer táblája a következő sémát system.billing.usage
használja:
Oszlop neve | Adattípus | Leírás | Példa |
---|---|---|---|
record_id |
húr | A rekord egyedi azonosítója | 11e22ba4-87b9-4cc2 -9770-d10b894b7118 |
account_id |
húr | A jelentés által létrehozott fiók azonosítója | 23e22ba4-87b9-4cc2 -9770-d10b894b7118 |
workspace_id |
húr | Annak a munkaterületnek az azonosítója, amelyhez a használat társítva volt | 1234567890123456 |
sku_name |
húr | A termékváltozat neve | STANDARD_ALL_PURPOSE_COMPUTE |
cloud |
húr | Ennek a használatnak a felhőben való használata releváns. A lehetséges értékek a következőkAWS : és AZURE GCP . |
AWS , AZURE vagy GCP |
usage_start_time |
időbélyeg | A használati rekordhoz kapcsolódó kezdési időpont | 2023-01-09 10:00:00.000 |
usage_end_time |
időbélyeg | A használati rekordhoz kapcsolódó befejezési idő | 2023-01-09 11:00:00.000 |
usage_date |
dátum: | A használati rekord dátuma, ez a mező használható a gyorsabb összesítéshez dátum szerint | 2023-01-01 |
custom_tags |
térkép | A felhasználók által erre a használatra alkalmazott címkék. Számítási erőforráscímkéket, feladatcímkéket és munkaterületi egyéni címkéket tartalmaz. | { “env”: “production” } |
usage_unit |
húr | A használat mértékegysége. A lehetséges értékek közé tartoznak a dbU-k. | DBU |
usage_quantity |
tizedes | A rekordhoz felhasznált egységek száma. | 259.2958 |
usage_metadata |
Struct | Rendszer által biztosított metaadatok a használatról, beleértve a számítási erőforrások és feladatok azonosítóit (ha vannak). Lásd: Használati metaadatok elemzése. | {cluster_id: null; instance_pool_id: null; notebook_id: null; job_id: null; node_type: null} |
identity_metadata |
Struct | Rendszer által biztosított metaadatok a használatban részt vevő identitásokról. Lásd: Identitás metaadatainak elemzése. | {run_as: example@email.com} |
record_type |
húr | Hogy a rekord javítás-e. A lehetséges értékek a következőkORIGINAL : és RETRACTION RESTATEMENT . |
ORIGINAL |
ingestion_date |
dátum: | A rekord táblázatba usage való betöltésének dátuma. |
2024-01-01 |
billing_origin_product |
húr | A használatból származó termék. Egyes termékek különböző termékváltozatokként számlázhatók. A lehetséges értékekért lásd : A használathoz társított termékkel kapcsolatos információk megtekintése. | JOBS |
product_features |
Struct | A használt termékfunkciók részletei. | A lehetséges értékekért tekintse meg a Termékfunkciókat. |
usage_type |
húr | A termékhez vagy számítási feladathoz számlázási célból hozzárendelt használati típus. A lehetséges értékek a következőkCOMPUTE_TIME : , STORAGE_SPACE NETWORK_BYTES , API_CALLS , TOKEN vagy GPU_TIME . |
STORAGE_SPACE |
Használati metaadatok elemzése
A benne szereplő usage_metadata
értékek a használati rekordban szereplő erőforrásokról tájékoztatnak.
Érték | Adattípus | Leírás |
---|---|---|
cluster_id |
string |
A használati rekordhoz társított fürt azonosítója |
instance_pool_id |
string |
A használati rekordhoz társított példánykészlet azonosítója |
node_type |
string |
A számítási erőforrás példánytípusa |
job_id |
string |
A használati rekordhoz társított feladat azonosítója. Csak a kiszolgáló nélküli számítási vagy feladatfürt-használat értékét adja vissza, ellenkező esetben ad vissza NULL . |
job_run_id |
string |
A használati rekordhoz társított feladatfuttatás azonosítója. Csak a kiszolgáló nélküli számítási vagy feladatfürt-használat értékét adja vissza, ellenkező esetben ad vissza NULL . |
notebook_id |
string |
A használathoz társított jegyzetfüzet azonosítója. Csak a jegyzetfüzet-használat kiszolgáló nélküli számításának értékét adja vissza, ellenkező esetben ad vissza NULL . |
dlt_pipeline_id |
string |
A használati rekordhoz társított Delta Live Tables-folyamat azonosítója |
Feljegyzés
Ritkán a rendszer nem tölti ki azokat a hosszú ideig futó feladatokat, job_run_id
amelyek számítása még azelőtt kezdődött, hogy az Azure Databricks megkezdte a metaadatok rögzítését job_run_id
. Indítsa újra a feladat számítását a felvétel job_run_id
megkezdéséhez.
Feladat vagy jegyzetfüzet keresése a felhasználói felületen a job_id vagy notebook_id használatával
Ezek az utasítások bemutatják, hogyan lehet egy adott feladatot vagy jegyzetfüzetet lekérni a felhasználói felületen az azonosítójuk alapján.
Feladat megkeresése a felhasználói felületen a következő job_id
alapján:
- Másolja ki a
job_id
használati rekordból. Ebben a példában feltételezzük, hogy az azonosító az700809544510906
. - Lépjen a munkafolyamatok felhasználói felületére ugyanabban az Azure Databricks-munkaterületen, mint a feladat.
- Ellenőrizze, hogy nincs-e bejelölve a csak az enyémek által birtokolt feladatok szűrője.
- Illessze be az azonosítót (700809544510906) a Feladatok szűrése keresősávba.
Ha az alapján szeretne jegyzetfüzetet keresni a felhasználói felületen notebook_id
, kövesse az alábbi utasításokat:
- Másolja ki a
notebook_id
használati rekordból. Ebben a példában feltételezzük, hogy az azonosító az700809544510906
. - Lépjen a Munkaterületek felhasználói felületére ugyanabban az Azure Databricks-munkaterületen, mint a jegyzetfüzet.
- kattintson a látható jegyzetfüzetre.
- Miután megnyitotta a jegyzetfüzetet, vizsgálja meg az URL-címet a böngésző címsorában. Úgy kell kinéznie, mint
https://<account-console-url>/?o=<workspace ID>#notebook/<notebook ID>/command/<command ID>
. - A böngésző címsorában cserélje le a jegyzetfüzet azonosítóját az első lépésben kimásolt azonosítóra, majd törölje a jegyzetfüzet-azonosító után lévő összes adatot. Úgy kell kinéznie, mint
https://<account-console-url>/?o=<workspace ID>#notebook/700809544510906
. - A jegyzetfüzet lekérése után a Megosztás gombra kattintva megtekintheti a jegyzetfüzet tulajdonosát.
Identitás metaadatainak elemzése
Az identity_metadata
oszlop segít azonosítani, hogy ki felelős a kiszolgáló nélküli számlázási rekordokért. Az oszlop tartalmaz egy run_as
értéket, amely a használatot egy identitáshoz rendeli. A rögzített identity_metadata.run_as
identitás a használathoz társított terméktől függ.
A viselkedéshez tekintse meg az alábbi táblázatot identity_metadata.run_as
:
Számítási feladat típusa | Identitása run_as |
---|---|
Kiszolgáló nélküli számítás munkafolyamatokhoz | A futtatásban beállításként definiált felhasználó vagy szolgáltatásnév. Alapértelmezés szerint a feladatok a feladat tulajdonosának identitásaként futnak, de a rendszergazdák módosíthatják ezt egy másik felhasználó vagy szolgáltatásnévként. |
Kiszolgáló nélküli számítás jegyzetfüzetekhez | A jegyzetfüzet-parancsokat futtató felhasználó (pontosabban a jegyzetfüzet-munkamenetet létrehozó felhasználó). Megosztott jegyzetfüzetek esetén ez magában foglalja az ugyanazon a jegyzetfüzet-munkameneten osztozó felhasználók általi használatot is. |
A használati adatokhoz társított termék adatainak megtekintése
Egyes Databricks-termékek számlázása ugyanazon megosztott termékváltozat alapján történik. A használat megkülönböztetése érdekében az oszlopok és product_features
oszlopok billing_origin_product
részletesebb betekintést nyújtanak a használathoz kapcsolódó konkrét termékbe és funkciókba.
Az billing_origin_product
oszlopban a használati rekordhoz társított Databricks-termék látható. Az értékek a következők:
JOBS
DLT
SQL
ALL_PURPOSE
MODEL_SERVING
INTERACTIVE
MANAGED_STORAGE
VECTOR_SEARCH
LAKEHOUSE_MONITORING
PREDICTIVE_OPTIMIZATION
ONLINE_TABLES
Az product_features
oszlop egy objektum, amely információkat tartalmaz a használt termékfunkciókról, és a következő kulcs-érték párokat tartalmazza:
jobs_tier
: az értékek közé tartozikLIGHT
az ,CLASSIC
vagynull
sql_tier
: az értékek közé tartozikCLASSIC
az ,PRO
vagynull
dlt_tier
: az értékek közé tartoznakCORE
a következők: ,PRO
,ADVANCED
vagynull
is_serverless
: az értékek közé vagytrue
false
, vagynull
is_photon
: az értékek közé vagytrue
false
, vagynull
serving_type
: az értékek közé tartoznakMODEL
a következők: ,GPU_MODEL
,FOUNDATION_MODEL
,FEATURE
vagynull
Minta lekérdezések
A következő minta lekérdezésekkel válaszolhat a számlázható használattal kapcsolatos gyakori kérdésekre:
- Mi a DBU-használat napi trendje?
- Hány termékváltozatot használtak ebben a hónapban?
- Az egyes termékváltozatok közül mennyit használt egy munkaterület június 1-jén?
- Mely feladatok használták a legtöbb DBU-t?
- Mennyi használat rendelhető hozzá egy adott címkével rendelkező erőforrásokhoz?
- Mutassa meg azokat az termékváltozatokat, ahol a használat növekszik
- Mi az All Purpose Compute (Photon) használati trendje?
- Mi a materializált nézet vagy streamelési tábla DBU-felhasználása?
Mi a DBU-használat napi trendje?
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
Hány termékváltozatot használtak ebben a hónapban?
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
Az egyes termékváltozatok közül mennyit használt egy munkaterület június 1-jén?
Mindenképpen cserélje le workspace_id
a tényleges munkaterület-azonosítót.
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
Feljegyzés
Ez a lekérdezés a munkaterületen a kiválasztott dátumon használt egyedi termékváltozat-azonosítónként egy sort ad vissza.
Mely feladatok használták a legtöbb DBU-t?
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
Mennyi használat rendelhető hozzá egy adott címkével rendelkező erőforrásokhoz?
A költségeket különböző módokon bonthatja le. Ez a példa bemutatja, hogyan bonthatja fel a költségeket egyéni címkék szerint. Mindenképpen cserélje le az egyéni címke kulcsát és értékét a lekérdezésben.
SELECT sku_name, usage_unit, SUM(usage_quantity) as `DBUs consumed`
FROM system.billing.usage
WHERE custom_tags.{{key}} = "{{value}}"
GROUP BY 1, 2
Mutassa meg azokat az termékváltozatokat, ahol a használat növekszik
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
Mi az All Purpose Compute (Photon) használati trendje?
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
Mi a materializált nézet vagy streamelési tábla DBU-felhasználása?
Egy adott materializált nézet vagy streamelési tábla DBU-használatának és termékváltozatának meghatározásához a társított folyamatazonosítóra (dlt_pipeline_id
) van szükség. Keresse meg a Folyamatazonosítót a Részletek lapon, amikor megtekinti a releváns materializált nézetet vagy streamelési táblát a Catalog Explorerben.
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
Visszajelzés
https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Hamarosan elérhető: 2024-ben fokozatosan kivezetjük a GitHub-problémákat a tartalom visszajelzési mechanizmusaként, és lecseréljük egy új visszajelzési rendszerre. További információ:Visszajelzés küldése és megtekintése a következőhöz: