Referencia de tabla del sistema de utilización facturable
En este artículo se proporciona información general sobre la tabla del sistema de uso facturable, incluidas las consultas de esquema y ejemplo. Con las tablas del sistema, los datos de uso facturables de la cuenta se centralizan y enrutan a todas las regiones, por lo que puede ver el uso global de la cuenta desde la región en la que se encuentre el área de trabajo.
Para obtener información sobre cómo usar esta tabla para supervisar los costos y las consultas de ejemplo, consulte Supervisar los costos mediante tablas del sistema.
Ruta de acceso de tabla: esta tabla del sistema se encuentra en system.billing.usage.
Esquema de la tabla de facturación
La tabla del sistema de uso facturable usa el esquema siguiente:
| Nombre de la columna | Tipo de datos | Descripción | Ejemplo |
|---|---|---|---|
record_id |
cadena | Identificador único de este registro de uso | 11e22ba4-87b9-4cc2-9770-d10b894b7118 |
account_id |
cadena | Id. de la cuenta para la que se generó este informe | 23e22ba4-87b9-4cc2-9770-d10b894b7118 |
workspace_id |
cadena | Id. del área de trabajo a la que se ha asociado este uso | 1234567890123456 |
sku_name |
cadena | Nombre de la SKU | STANDARD_ALL_PURPOSE_COMPUTE |
cloud |
cadena | Nube para la que este uso es relevante. Los valores posibles son AWS, AZURE y GCP. |
AWS, AZUREo GCP |
usage_start_time |
timestamp | Hora de inicio relevante para este registro de uso. La información de zona horaria se registra al final del valor con +00:00, que representa la hora horaria UTC. |
2023-01-09 10:00:00.000+00:00 |
usage_end_time |
timestamp | Hora de finalización relevante para este registro de uso. La información de zona horaria se registra al final del valor con +00:00, que representa la hora horaria UTC. |
2023-01-09 11:00:00.000+00:00 |
usage_date |
date | Fecha del registro de uso, este campo se puede usar para una agregación más rápida por fecha | 2023-01-01 |
custom_tags |
map | Etiquetas aplicadas a este uso. Incluye etiquetas de recursos de proceso, etiquetas de trabajos, etiquetas personalizadas del área de trabajo y etiquetas de directiva de presupuesto. | { “env”: “production” } |
usage_unit |
cadena | Unidad en la que se mide este uso. Entre los valores posibles se incluyen DBU. | DBU |
usage_quantity |
Decimal | Número de unidades consumidas para este registro. | 259.2958 |
usage_metadata |
struct | Metadatos proporcionados por el sistema sobre el uso, incluidos los id. para los recursos de proceso y los trabajos (si procede). Consulte Referencia de metadatos de uso. | {cluster_id: null; instance_pool_id: null; notebook_id: null; job_id: null; node_type: null} |
identity_metadata |
struct | Metadatos proporcionados por el sistema sobre las identidades implicadas en el uso. Consulta Referencia de metadatos de identidad. | {"run_as": example@email.com,"created_by":null} |
record_type |
cadena | Si el registro es original, una retracción o una segmentación. El valor es ORIGINAL a menos que el registro esté relacionado con una corrección. Consulte Referencia de tipo de registro. |
ORIGINAL |
ingestion_date |
date | Fecha en la que se ingirió el registro en la tabla usage. |
2024-01-01 |
billing_origin_product |
cadena | Producto que originó el uso. Algunos productos se pueden facturar como SKU diferentes. Para conocer los valores posibles, consulte la referencia del producto de origen de facturación . | JOBS |
product_features |
struct | Detalles sobre las características específicas del producto usadas. | Para conocer los valores posibles, consulte Características del producto. |
usage_type |
cadena | Tipo de uso que se atribuye al producto o a la carga de trabajo con fines de facturación. Los valores posibles son COMPUTE_TIME, STORAGE_SPACE, NETWORK_BYTES, API_OPERATION, TOKEN o GPU_TIME. |
STORAGE_SPACE |
Referencia de metadatos de uso
Los valores de usage_metadata indican los objetos y recursos implicados en el registro de uso.
| Valor | Tipo de datos | Descripción |
|---|---|---|
cluster_id |
cadena | Identificador del clúster asociado al registro de uso |
warehouse_id |
cadena | Identificador de SQL Warehouse asociado al registro de uso |
instance_pool_id |
cadena | Identificador del grupo de instancias asociado al registro de uso |
node_type |
cadena | El tipo de instancia del recurso de proceso |
job_id |
cadena | Identificador del trabajo asociado al registro de uso. Solo devuelve un valor para el uso de procesos sin servidor o proceso de trabajos; de lo contrario, devuelve null. |
job_run_id |
cadena | Identificador de la ejecución del trabajo asociada al registro de uso. Solo devuelve un valor para el uso de procesos sin servidor o proceso de trabajos; de lo contrario, devuelve null. |
job_name |
cadena | Nombre otorgado por el usuario del trabajo asociado al registro de uso. Solo devuelve un valor para la ejecución de trabajos en procesos sin servidor; de lo contrario, devuelve null. |
notebook_id |
cadena | Identificador del cuaderno asociado al uso. Solo devuelve un valor para el proceso sin servidor para el uso de cuadernos; de lo contrario, devuelve null. |
notebook_path |
cadena | Ruta de acceso de almacenamiento del área de trabajo del cuaderno asociado al uso. Solo devuelve un valor para el proceso sin servidor para el uso de cuadernos; de lo contrario, devuelve null. |
dlt_pipeline_id |
cadena | Identificador de la canalización Delta Live Tables asociada al registro de uso |
dlt_update_id |
cadena | Actualización del identificador de la canalización Delta Live Tables asociada al registro de uso |
dlt_maintenance_id |
cadena | Tareas de mantenimiento del identificador de la canalización Delta Live Tables asociada al registro de uso |
run_name |
cadena | Identificador único orientado al usuario del ajuste fino de Foundation Model asociado al registro de uso |
endpoint_name |
cadena | Nombre del punto de conexión de servicio del modelo o punto de conexión del vector de búsqueda asociado al registro de uso |
endpoint_id |
cadena | Identificador del punto de conexión de servicio del modelo o punto de conexión del vector de búsqueda asociado al registro de uso |
central_clean_room_id |
cadena | Identificador de la sala de limpieza central asociada al registro de uso |
metastore_id |
cadena | Id. del metastore asociado al registro de uso. |
app_id |
cadena | Identificador de la aplicación asociada al registro de uso. |
app_name |
cadena | Nombre proporcionado por el usuario de la aplicación asociada al registro de uso. |
Referencia de metadatos de identidad
La columna identity_metadata puede ayudarle a identificar quién es responsable de un registro de facturación sin servidor. La columna incluye un valor run_as que atribuye el uso a una identidad.
Además, el uso atribuido a Databricks Apps registra un valor en el campo identity_metadata.created_by. Este valor se rellena con el correo electrónico del usuario que creó la aplicación.
La identidad registrada en identity_metadata.run_as depende del producto asociado al uso. Haga referencia a la tabla siguiente para el identity_metadata.run_as comportamiento:
| Tipo de carga de trabajo | Identidad de run_as |
|---|---|
| Proceso de trabajos | Usuario o entidad de servicio definida en la configuración de run_as. De forma predeterminada, los trabajos se ejecutan como la identidad del propietario del trabajo, pero los administradores pueden cambiarlo para que sea otro usuario o entidad de servicio. |
| Proceso sin servidor para trabajos | Usuario o entidad de servicio definida en la configuración de run_as. De forma predeterminada, los trabajos se ejecutan como la identidad del propietario del trabajo, pero los administradores pueden cambiarlo para que sea otro usuario o entidad de servicio. |
| Proceso sin servidor para cuadernos | El usuario que ejecutó los comandos del cuaderno (en concreto, el usuario que creó la sesión del cuaderno). En el caso de los cuadernos compartidos, esto incluye el uso de otros usuarios que comparten la misma sesión de cuaderno. |
| Canalizaciones de Delta Live Tables | Usuario cuyos permisos se usan para ejecutar la canalización de Delta Live Tables. Esto se puede cambiar mediante la transferencia de la propiedad de la canalización. |
| Ajuste preciso del modelo foundation | Usuario o entidad de servicio que inició la ejecución de entrenamiento de ajuste preciso. |
| Optimización predictiva | La entidad de servicio propiedad de Databricks que ejecuta operaciones de optimización predictiva. |
| Supervisión del almacén de lago | Usuario que creó el monitor. |
Referencia de tipo de registro
La tabla billing.usage admite correcciones. Las correcciones se producen cuando cualquier campo del registro de uso es incorrecto y debe corregirse.
Cuando se produce una corrección, Azure Databricks agrega dos registros nuevos a la tabla. Un registro de retracción niega el registro incorrecto original y, a continuación, un registro de segmentación incluye la información corregida. Los registros de corrección se identifican mediante el campo record_type:
RETRACTION: se usa para negar el uso incorrecto original. Todos los campos son idénticos al registroORIGINAL, exceptousage_quantity, que es un valor negativo que cancela la cantidad de uso original. Por ejemplo, si la cantidad de uso del registro original era259.4356, el registro de retracción tendría una cantidad de uso de-259.4356.RESTATEMENT: registro que incluye los campos correctos y la cantidad de uso.
Por ejemplo, la consulta siguiente devuelve la cantidad de uso por hora correcta relacionada con job_id, incluso si se han realizado correcciones. Al agregar la cantidad de uso, el registro de retracción niega el registro original y solo se devuelven los valores de segmentación.
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
Nota:
Para las correcciones en las que no se debe haber escrito el registro de uso original, una corrección solo puede agregar un registro de retracción y ningún registro de reposición.
Referencia del producto de origen de facturación
Algunos productos de Databricks se facturan con la misma SKU compartida. Para ayudarle a diferenciar el uso, las columnas billing_origin_product y product_features proporcionan más información sobre el producto y las características específicas asociadas al uso.
La columna billing_origin_product muestra el producto de Databricks asociado al registro de uso. Los valores incluyen:
JOBSDLTSQLALL_PURPOSEMODEL_SERVINGINTERACTIVEDEFAULT_STORAGEVECTOR_SEARCHLAKEHOUSE_MONITORINGPREDICTIVE_OPTIMIZATIONONLINE_TABLESFOUNDATION_MODEL_TRAININGAGENT_EVALUATIONFINE_GRAIN_ACCESS_CONTROLAPPS: costos asociados a la compilación y ejecución de aplicaciones de Databricks
Referencia de las características del producto
La columna product_features es un objeto que contiene información sobre las características de producto específicas usadas e incluye los siguientes pares clave-valor:
jobs_tier: los valores incluyenLIGHT,CLASSIConullsql_tier: los valores incluyenCLASSIC,PROonulldlt_tier: los valores incluyenCORE,PRO,ADVANCEDonullis_serverless: los valores incluyentrueofalse, o biennullis_photon: los valores incluyentrueofalse, o biennullserving_type: los valores incluyenMODEL,GPU_MODEL,FOUNDATION_MODEL,FEATUREonull