Faturalanabilir kullanım sistemi tablo başvurusu

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.

Maliyetleri ve örnek sorguları izlemek için bu tabloyu kullanma hakkında bilgi için bkz. Sistem tablolarını kullanarak maliyetleri izleme.

Tablo yolu: Bu sistem tablosu konumunda system.billing.usagebulunur.

Faturalanabilir kullanım tablosu şeması

Faturalanabilir kullanım sistemi tablosu aşağıdaki şemayı kullanır:

Sütun adı Veri türü Description Example
record_id string Bu kullanım kaydı için benzersiz kimlik 11e22ba4-87b9-4cc2-9770-d10b894b7118
account_id string Bu raporun oluşturulduğu hesabın kimliği 23e22ba4-87b9-4cc2-9770-d10b894b7118
workspace_id string Bu kullanımın ilişkilendirildiği çalışma alanının kimliği 1234567890123456
sku_name string SKU'nun adı STANDARD_ALL_PURPOSE_COMPUTE
cloud string Bu kullanımla ilişkili bulut. Olası değerler AWS, AZUREve GCP. AWS, AZURE veya GCP
usage_start_time timestamp Bu kullanım kaydıyla ilgili başlangıç saati. Saat dilimi bilgileri değerin sonunda UTC saat dilimini temsil eden +00:00 kaydedilir. 2023-01-09 10:00:00.000+00:00
usage_end_time timestamp Bu kullanım kaydıyla ilgili bitiş saati. Saat dilimi bilgileri değerin sonunda UTC saat dilimini temsil eden +00:00 kaydedilir. 2023-01-09 11:00:00.000+00:00
usage_date date Kullanım kaydının tarihi, bu alan tarihe göre daha hızlı toplama için kullanılabilir 2023-01-01
custom_tags map Kullanım kaydıyla ilişkili özel etiketler { “env”: “production” }
usage_unit string Bu kullanımın ölçülmüş olduğu birim DBU
usage_quantity decimal 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 Verileri. Bkz . Kullanım meta verileri
identity_metadata struct Kullanıma dahil olan kimlikler hakkında sistem tarafından sağlanan meta veriler. Bkz. kimlik meta verileri . Bkz . Kimlik meta verileri
record_type string Kaydın orijinal, geri çekilmiş veya yeniden ifade edilmiş bir kayıt olup olmadığı. Değer, kayıt bir düzeltmeyle ilgili olmadığı sürece ORIGINAL'dir. Bkz. Kayıt Türü. ORIGINAL
ingestion_date date Kaydın usage tablosuna alındığı tarih 2024-01-01
billing_origin_product string Kullanımı başlatan ürün. Bazı ürünler farklı SKU'lar olarak faturalandırılabilir. Olası değerler için bkz . Ürün. JOBS
product_features struct Kullanılan belirli ürün özellikleri hakkındaki ayrıntılar. bkz. Ürün özellikleri. Bkz. Ürün özellikleri
usage_type string Faturalama amacıyla ürüne veya iş yüküne atfedilen kullanım türü. Olası değerler COMPUTE_TIME, STORAGE_SPACE, NETWORK_BYTE, NETWORK_HOUR, API_OPERATION, TOKEN, GPU_TIME veya ANSWER. STORAGE_SPACE

Kullanım meta verileri referansı

içindeki usage_metadata değerler, kullanım kaydında yer alan çalışma alanı nesneleri ve kaynakları hakkında bilgi veren tüm dizelerdir.

Bu değerlerin yalnızca bir alt kümesi, kullanılan işlem türüne ve özelliklere bağlı olarak herhangi bir kullanım kaydında doldurulur. Tablodaki üçüncü sütun, her değeri dolduran kullanım türlerini gösterir.

Value Description belirtildiği için doldurulmuş (aksi takdirde null)
cluster_id Kullanım kaydıyla ilişkili kümenin kimliği Not defterleri, işler, Lakeflow işlem hatları ve eski model sunma dahil sunucusuz işlem kullanımı
job_id Kullanım kaydıyla ilişkili işin kimliği Sunucusuz işler ve iş hesaplaması üzerinde çalışan işler (tüm amaçlı hesaplamada çalışan işler için doldurulmaz)
warehouse_id Kullanım kaydıyla ilişkili SQL ambarının kimliği İş yükleri SQL ambarı üzerinde çalışır
instance_pool_id Kullanım kaydıyla ilişkili örnek havuzunun kimliği Not defterleri, işler, Lakeflow işlem hatları ve eski model sunma dahil olmak üzere havuzlardan sunucusuz işlem kullanımı
node_type İşlem örneği türü. Bu alan, sürücü ve çalışan düğümleri arasında ayrım yapmaz. Bkz . Düğüm türü. Not defterleri, işler, Lakeflow işlem hatları ve tüm SQL ambarları dahil sunucusuz işlem kullanımı
job_run_id Kullanım kaydıyla ilişkili iş çalıştırmasının kimliği Sunucusuz işler ve iş hesaplaması üzerinde çalışan işler (tüm amaçlı hesaplamada çalışan işler için doldurulmaz)
notebook_id Kullanımla ilişkili olan not defterinin kimliği Sunucusuz not defterleri
dlt_pipeline_id Kullanım kaydıyla ilişkili işlem hattının kimliği Gerçekleştirilmiş görünümler, çevrimiçi tablolar, Yapay Zeka Arama dizini oluşturma ve Lakeflow Connect gibi Lakeflow işlem hatlarını kullanan Lakeflow işlem hatları ve özellikleri
endpoint_name Kullanım kaydıyla ilişkilendirilmiş uç nokta veya Yapay Zeka Arama uç noktasını sunan modelin adı Model sunma ve Yapay Zeka Arama
endpoint_id Kullanım kaydıyla ilişkilendirilmiş uç nokta veya Yapay Zeka Arama uç noktasını sunan modelin kimliği Model sunma ve Yapay Zeka Arama
dlt_update_id Kullanım kaydıyla ilişkili işlem hattı güncelleştirmesinin kimliği Gerçekleştirilmiş görünümler, çevrimiçi tablolar, Yapay Zeka Arama dizini oluşturma ve Lakeflow Connect gibi Lakeflow işlem hatlarını kullanan Lakeflow işlem hatları ve özellikleri
dlt_maintenance_id Kullanım kaydıyla ilişkili boru hattı bakım görevlerinin ID'si Gerçekleştirilmiş görünümler, çevrimiçi tablolar, Yapay Zeka Arama dizini oluşturma ve Lakeflow Connect gibi Lakeflow işlem hatlarını kullanan Lakeflow işlem hatları ve özellikleri
metastore_id Bu değer Azure Databricks'te belirtilmemiştir. Her zaman null
run_name Kullanım kaydıyla ilişkili Temel Modelin İnce Ayarlama çalıştırmasının kullanıcıya yönelik benzersiz adı Temel Modelde İnce Ayarlama
job_name Kullanıcı tarafından kullanım kaydıyla ilişkili işe verilen ad İşler sunucusuz işlemde çalıştırılır
notebook_path Kullanımla ilişkili not defterinin çalışma alanı depolama yolu Notebooklar sunucusuz hesaplama altyapısında çalışır
central_clean_room_id Kullanım kaydıyla ilişkili merkezi temiz odanın kimliği Odaları Temizle
source_region Faturalanan trafiğin kaynaklandığı bölge. Yalnızca ağ ile ilgili kullanım için bir değer döndürür. İletişim Kurma
destination_region Faturalanan trafiğin alındığı bölge. Yalnızca ağ ile ilgili kullanım için bir değer döndürür. İletişim Kurma
recipient_id Kullanım kaydıyla ilişkili OpenSharing alıcısının kimliği Ağ: OpenSharing SecureConnect aracılığıyla OpenSharing alıcılarına veri çıkışı
associated_product Kullanımı tetikleyen ürün. Örneğin, BIR AĞ ÜCRETI VERITABANı bağlantısı tarafından tetiklenebilir. Bu alan yalnızca kullanım bir yukarı akış kaynak ürününe tamamen dağıtılabilir olduğunda doldurulur. Networking
networking_client Ağ kullanımını tahakkuk ettiren istemci. veya olabilir SERVERLESS_WORKLOADEXTERNAL_CLIENT Networking
app_id Kullanım kaydıyla ilişkili uygulamanın kimliği Databricks Uygulamaları
app_name Kullanım kaydıyla ilişkili uygulamanın kullanıcı tarafından verilen adı Databricks Uygulamaları
private_endpoint_name Sunucusuz işlemle dağıtılan geçerli özel uç noktanın adı Sunucusuz ağ
budget_policy_id Deprecated. Bunun yerine usage_policy_id kullanın. İş yüküne eklenmiş sunucusuz kullanım ilkesinin kimliği. Not defterleri, işler, Lakeflow işlem hatları ve uç noktaları sunan model dahil sunucusuz işlem kullanımı
storage_api_type Varsayılan depolamada gerçekleştirilen işlemin türü. Olası değerler ( TIER_1 PUT, COPY, POST, LIST) ve TIER_2 (diğer işlemler) Varsayılan depolama
ai_runtime_workload_id Kullanım kaydıyla ilişkili sunucusuz GPU iş yükünün kimliği AI Çalışma Zamanı iş yükleri
uc_table_catalog Kullanım kaydıyla ilişkilendirilmiş Unity Kataloğu katalog adı Gerçekleştirilmiş görünümler
uc_table_schema Kullanım kaydıyla ilişkilendirilmiş Unity Kataloğu şema adı Gerçekleştirilmiş görünümler
uc_table_name Kullanım kaydıyla ilişkilendirilmiş Unity Kataloğu tablo adı Gerçekleştirilmiş görünümler
database_instance_id Kullanım kaydıyla ilişkili veritabanı örneğinin kimliği Lakebase veritabanı örnekleri
sharing_materialization_id Kullanım kaydıyla ilişkili paylaşım malzemenin kimliği OpenSharing kullanarak paylaşımı, gerçekleştirilmiş görünümleri ve akış tablolarını görüntüleme
usage_policy_id Kullanım kaydıyla ilişkili sunucusuz kullanım ilkesinin kimliği Sunucusuz kullanım ilkeleri
agent_bricks_id Kullanım kaydıyla ilişkili Agent Bricks iş yükünün kimliği Bilgi YardımcısıGözetmen Aracısı iş yükleri
base_environment_id Kullanımla ilişkili temel ortamın kimliği Çalışma alanının sunucusuz temel ortamını oluşturmak veya yenilemek için kullanım. billing_origin_product BASE_ENVIRONMENTS olduğunda doldurulur.
schema_id Kullanım kaydıyla ilişkili şemanın kimliği Anomali algılama
table_id Kullanım kaydıyla ilişkili tablonun kimliği Veri profili oluşturma
catalog_id Varsayılan depolama kullanımıyla ilişkili Unity Kataloğu kataloğunun kimliği Varsayılan depolama

Düğüm türü

Klasik işlem kaynağının sürücüsü ve çalışanları aynı örnek türünü kullandığında, kullanımları tek bir kayıtta birleştirilir. İşlemin sürücüsü ve çalışan düğümleri farklı örnek türleri kullandığında, kullanımları ayrı kayıtlar olarak görünür: biri sürücünün örnek türü için, diğeri de çalışanınkiler için.

Kullanımı belirli bir düğüm rolüyle ilişkilendirmek için, usage_metadata.cluster_id verilerle kullanım tablosunda çapraz başvuru yapabilirsiniz. Tablo, system.compute.clusters her kümenin driver_node_type ve worker_node_typedeğerlerini kaydeder ve system.compute.node_timeline tabloda her düğümün rolünü tanımlayan bir driver boole sütunu bulunur.

Kimlik meta veri referansı

identity_metadata sütunu, kullanıma dahil olan kimlikler hakkında daha fazla bilgi sağlar.

  • run_as alanı, iş yükünü kimin çalıştırdığını günlüğe kaydeder. Bu değerin her iş yükü türü için nasıl doldurulduğunu öğrenmek için aşağıdaki tabloya bakın.
  • owned_by alanı yalnızca SQL ambarı kullanımı için geçerlidir ve kullanımdan sorumlu SQL ambarı sahibi olan kullanıcı veya hizmet sorumlusunu günlüğe kaydeder.
  • Bu created_by alan Databricks Uygulamaları, Bilgi Yardımcısı ve Gözetmen Aracısı için geçerlidir. alan, uygulamayı veya aracıyı oluşturan kullanıcının e-postasını kaydeder.

run_as kimlikleri

identity_metadata.run_as içinde kaydedilen kimlik, kullanım ile ilişkili ürüne bağlıdır. identity_metadata.run_as davranışı için aşağıdaki tabloya başvurun:

İş yükü türü run_as kimliği
İşler hesapla Ayarında run_as tanımlanan kullanıcı veya hizmet sorumlusu. Varsayılan olarak, işler iş sahibinin kimliği olarak çalışır, ancak yöneticiler bunu başka bir kullanıcı veya hizmet sorumlusu olarak değiştirebilir.
İşler için sunucusuz işlem Ayarında run_as 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.
Çok amaçlı işlem İşlem kaynağını oluşturan kimlik. Bunun işlem sahibi olması şart değildir. Kullanımı sahiple ilişkilendirmek için kullanarak system.compute.clusters.owned_byöğesine usage_metadata.cluster_id katılın.
Lakeflow işlem hatları İşlem hattını çalıştırmak için izinleri kullanılan kullanıcı veya hizmet sorumlusu. İşlem hattının sahipliği aktarıldığında bu durum değiştirilebilir.
Temel Modelde İnce Ayarlama İnce ayar eğitim çalıştırmasını başlatan kullanıcı veya hizmet sorumlusu.
Tahmine dayalı iyileştirme Tahmine dayalı iyileştirme işlemleri çalıştıran Databricks'e ait hizmet sorumlusu.
Veri kalitesi izleme Profili oluşturan kullanıcı.

Kayıt türü referansı

billing.usage tablosu düzeltmeleri destekler. Düzeltmeler, kullanım kaydının herhangi bir alanı yanlış olduğunda ve düzeltilmesi gerektiğinde oluşur.

Düzeltme gerçekleştiğinde Azure Databricks tabloya iki yeni kayıt ekler. Geri çekme kaydı özgün yanlış kaydı yok eder, sonra bir yeniden ifade kaydı düzeltilen bilgileri içerir. Düzeltme kayıtları şu alan kullanılarak record_type tanımlanır:

  • RETRACTION: Özgün yanlış kullanımı azaltmak için kullanılır. Tüm alanlar, ORIGINAL kaydıyla aynıdır; sadece usage_quantity alanı, özgün kullanım miktarını iptal eden negatif bir değer içerir. Örneğin, özgün kaydın kullanım miktarı ise 259.4356, geri çekme kaydı kullanım miktarına -259.4356sahip olur.
  • RESTATEMENT: Doğru alanları ve kullanım miktarını içeren kayıt.

Örneğin aşağıdaki sorgu, düzeltmeler yapılmış olsa bile ile job_idilgili doğru saatlik kullanım miktarını döndürür. Kullanım miktarını bir araya getirerek, geri çekme kaydı orijinal kaydı etkisiz hale getirir ve yalnızca düzeltmenin değerleri döndürülür.

SELECT
  usage_metadata.job_id, usage_start_time, usage_end_time,
  SUM(usage_quantity) as usage_quantity
FROM system.billing.usage
GROUP BY ALL
HAVING usage_quantity != 0

Note

Özgün kullanım kaydının yazılmaması gereken düzeltmeler için, düzeltme yalnızca bir geri çekme kaydı ekleyebilir ve hiçbir yeniden ifade kaydı eklemeyebilir.

Faturalama kaynağı ürün referansı

Bazı Databricks ürünleri aynı paylaşılan SKU kapsamında faturalandırılır. Örneğin, veri kalitesi izleme, tahmine dayalı iyileştirme ve sunucusuz iş akışları aynı sunucusuz iş SKU'su altında faturalandırılır.

kullanımı ayırt etmeye yardımcı olmak için billing_origin_product ve product_features sütunları, kullanımla ilişkili belirli ürün ve özellikler hakkında daha fazla içgörü sağlar.

billing_origin_product sütunu, kullanım kaydıyla ilişkili Databricks ürününü gösterir. Değerler şunlardır:

Value Description
JOBS Lakeflow İşleri iş yükleriyle ilişkili maliyetler
DLT Lakeflow işlem hatları iş yükleriyle ilişkili maliyetler
SQL Databricks SQL ile ilişkili maliyetler, SQL ambarları ve oluşturulmuş görünümlerde çalıştırılan iş yüklerini içerir.
ALL_PURPOSE Klasik çok amaçlı işlemle ilişkili maliyetler
MODEL_SERVING Model Sunma ile ilişkili maliyetler
INTERACTIVE Sunucusuz etkileşimli iş yükleriyle ilişkili maliyetler
DEFAULT_STORAGE Varsayılan depolama ile ilişkili maliyetler
VECTOR_SEARCH AI Search ile ilişkili maliyetler
LAKEHOUSE_MONITORING Veri Kalitesi İzleme ile ilişkili maliyetler
PREDICTIVE_OPTIMIZATION Tahmine dayalı iyileştirme ile ilişkili maliyetler
ONLINE_TABLES Çevrimiçi tablolarla ilişkili maliyetler (Önceki Sürüm)
FOUNDATION_MODEL_TRAINING Temel Model İnce Ayarlama ile ilişkili maliyetler
AGENT_EVALUATION Aracı değerlendirmesiyle ilişkili maliyetler
FINE_GRAINED_ACCESS_CONTROL Sunucusuz kullanım, ayrılmış işlemde ayrıntılı erişim denetimi sağlar
EXTERNAL_COMPATIBILITY Altyapılar arası ABAC'den sunucusuz kullanım
BASE_ENVIRONMENTS Çalışma alanının sunucusuz temel ortamını oluşturma veya yenileme ile ilişkili kullanım
DATA_CLASSIFICATION Veri sınıflandırma işlemleriyle ilişkili maliyetler
DATA_QUALITY_MONITORING Anomali algılama ve veri profili oluşturma dahil olmak üzere veri kalitesi izleme ile ilişkili maliyetler
DATA_SHARING OpenSharing ile ilişkili maliyetler
AI_GATEWAY AI Gateway kullanımıyla ilişkili maliyetler
AI_RUNTIME Sunucusuz GPU iş yükleriyle ilişkili maliyetler
NETWORKING Sunucusuz işlemleri özel uç noktalar aracılığıyla kaynaklarınıza bağlama ve performans açısından yoğun ürünler için istemcilere geri dönme ile ilişkili maliyetler. Sunucusuz özel uç nokta kullanımı için , workspace_idnullusage_unitve hournetworking.connectivity_type şeklindedir.PRIVATE_IP
APPS Databricks Uygulamalarını oluşturma ve çalıştırmayla ilişkili maliyetler
DATABASE Lakebase Tarafından Sağlanan veritabanı örnekleriyle ilişkili maliyetler
LAKEBASE Lakebase Postgres ile ilişkili maliyetler
AI_FUNCTIONS AI İşlevleri kullanımıyla ilişkili maliyetler. Bu ürün AI_PARSE_DOCUMENT, AI_EXTRACT AI_CLASSIFY kullanımını kaydeder.
AGENT_BRICKS Bilgi YardımcısıGözetmen Aracısı iş yükleriyle ilişkili maliyetler
CLEAN_ROOM Temiz Odalar iş yükleriyle ilişkili maliyetler
LAKEFLOW_CONNECT Lakeflow Connect yönetilen bağlayıcılarıyla ilişkili maliyetler
GENIE Kullandıkça öde yapay zeka/BI Genie kullanımıyla ilişkili maliyetler
FEATURE_STORE Özellik Deposu ile ilişkili maliyetler
SUPERVISOR_AGENT Gözetmen Aracısı iş yükleriyle ilişkili maliyetler
LAKEHOUSE_REAL_TIME Lakehouse Gerçek Zamanlı ile ilişkili maliyetler

Ürün özellikleri referansı

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

Veri Alanı Description
jobs_tier Değerler, LIGHT, CLASSIC veya null değerlerini içerir.
sql_tier Değerler, CLASSIC, PRO veya null değerlerini içerir.
dlt_tier Değerler CORE, PRO, ADVANCED veya null değerlerini içerir.
is_serverless Değerler true, false veya null içerebilir (değer true veya false olabilir; sunucusuz ve klasik işlem arasında seçim yapabiliyorsanız. Aksi takdirde, değer null olacaktır.)
is_photon Değerler şunlardır true : veya falseveya null
serving_type Değerler MODEL, GPU_MODEL, FOUNDATION_MODEL, FEATURE, veya null içerir
offering_type Değerler şunlardır BATCH_INFERENCE : veya null
performance_target Sunucusuz işin veya işlem hattının performans modunu gösterir. Değerler, PERFORMANCE_OPTIMIZED, STANDARD veya null içerir. Sunucusuz olmayan iş yüklerinin bir null değeri vardır.
ai_runtime.compute_type Sunucusuz GPU iş yükleri için işlem türünü gösterir veya null
model_serving.offering_type Model sunumu veya başka bir teklif türünü gösterir null
ai_gateway.feature_type AI Gateway iş yükleri için özellik türünü gösterir veya null
serverless_gpu.workload_type AI Çalışma Zamanı (sunucusuz GPU) veya iş yükü türünü gösterir null
ai_functions.ai_function AI işlev türünü gösterir veya null
networking.connectivity_type Değerler şunları içerir: PUBLIC_IP ve PRIVATE_IP
agent_bricks.problem_type Bilgi Yardımcısı iş yükleri için sorun türünü gösterir. Değerler AGENT_BRICKS_KNOWLEDGE_ASSISTANT veya null içerir.
agent_bricks.workload_type Bilgi Yardımcısı için iş yükü türünü gösterir. Değerler şunlardır AGENT_BRICKS_REAL_TIME_INFERENCE : veya null
  • Last updated on