Megosztás a következőn keresztül:

Számlázható használati rendszer táblázathivatkozása

  • Cikk

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 költségek és a minta lekérdezések figyelésére szolgáló tábla használatával kapcsolatos információkért lásd: Költségek figyelése rendszertáblák használatával.

Tábla elérési útja: Ez a rendszertábla a system.billing.usagetalálható.

Számlázható használati táblaséma

A számlázható használati rendszer táblázata a következő sémát használja:

Név oszlop Adattípus Leírás Példa
record_id húr A használati 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 A használathoz társított felhő. A lehetséges értékek a következők: AWS, AZUREés GCP. AWS, AZURE vagy GCP
usage_start_time időbélyeg A használati rekordhoz kapcsolódó kezdési időpont. Az időzónák adatai az érték végén lesznek rögzítve, és +00:00 az UTC időzónát jelölik. 2023-01-09 10:00:00.000+00:00
usage_end_time időbélyeg A használati rekordhoz kapcsolódó befejezési idő. Az időzónák adatai az érték végén lesznek rögzítve, és +00:00 az UTC időzónát jelölik. 2023-01-09 11:00:00.000+00:00
usage_date dátum: A használati rekord dátuma, ez a mező használható a gyorsabb összesítéshez dátum szerint 2023-01-01
custom_tags térkép A használati rekordhoz társított egyéni címkék { “env”: “production” }
usage_unit húr A használat mértékegysége: 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. {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: Identity Metadata. Tekintse meg identitás metaadatainak
record_type húr Függetlenül attól, hogy a rekord eredeti, visszahúzás vagy restatement. Az érték csak akkor, ORIGINAL ha a rekord egy javításhoz kapcsolódik. Lásd a rekordtípust. ORIGINAL
ingestion_date dátum: A rekord usage táblába való betöltésének dátuma 2024-01-01
billing_origin_product húr A használatból származó termék. Egyes termékek különböző termékváltozatokként számlázhatók. A lehetséges értékeket a Termékcímű témakörben talál. JOBS
product_features Struct A használt termékfunkciók részletei. Lásd termékjellemzők. Lásd termékfunkciók
usage_type húr A termékhez vagy számítási feladathoz számlázási célból hozzárendelt használati típus. Lehetséges értékek: COMPUTE_TIME, STORAGE_SPACE, NETWORK_BYTES, NETWORK_HOUR, API_OPERATION, TOKENvagy GPU_TIME. STORAGE_SPACE

Használati metaadatokra vonatkozó referencia

A usage_metadata értékei a használati rekordban szereplő objektumokról és erőforrásokról tájékoztatnak.

Érték Adattípus Leírás
cluster_id húr A használati rekordhoz társított fürt azonosítója
warehouse_id húr A használati rekordhoz társított SQL Warehouse azonosítója
instance_pool_id húr A használati rekordhoz társított példánykészlet azonosítója
node_type húr A számítási erőforrás példánytípusa
job_id húr A használati rekordhoz társított feladat azonosítója. Csak a kiszolgáló nélküli számítási vagy feladat-számítási használat értékét adja vissza, ellenkező esetben ad vissza null.
job_run_id húr A használati rekordhoz társított feladatfuttatás azonosítója. Csak a kiszolgáló nélküli számítási vagy feladat-számítási használat értékét adja vissza, ellenkező esetben ad vissza null.
job_name húr A használati rekordhoz társított feladat felhasználóneve. Csak a kiszolgáló nélküli számításon futtatott feladatok értékét adja vissza, ellenkező esetben ad vissza null.
notebook_id húr A használathoz társított jegyzetfüzet azonosítója. Csak a jegyzetfüzet-használat kiszolgáló nélküli számításának értékét adja vissza, ellenkező esetben ad vissza null.
notebook_path húr A használathoz társított jegyzetfüzet munkaterületi tárolási útvonala. Csak a jegyzetfüzet-használat kiszolgáló nélküli számításának értékét adja vissza, ellenkező esetben ad vissza null.
dlt_pipeline_id húr A használati rekordhoz társított Delta Live Tables-folyamat azonosítója
dlt_update_id húr A használati rekordhoz társított Delta Live Tables-folyamatfrissítés azonosítója
dlt_maintenance_id húr A használati rekordhoz társított Delta Live Tables-folyamat karbantartási feladatainak azonosítója
run_name húr Az alapmodell finomhangoláshoz kapcsolódó, a használati rekorddal társított, felhasználó számára látható egyedi azonosító.
endpoint_name húr A használati rekordhoz társított végpontot vagy vektorkeresési végpontot kiszolgáló modell neve
endpoint_id húr A használati rekordhoz társított végpontot vagy vektorkeresési végpontot kiszolgáló modell azonosítója
central_clean_room_id húr A használati rekordhoz társított központi tiszta helyiség azonosítója
source_region húr A használathoz társított munkaterület régiója. Csak a hálózatkezeléssel kapcsolatos költségek értékét adja vissza.
destination_region húr A hozzáférés alatt álló erőforrás régiója. Csak a hálózatkezeléssel kapcsolatos költségek értékét adja vissza.
metastore_id húr A használati rekordhoz társított metaadattár azonosítója
app_id húr A használati rekordhoz társított alkalmazás azonosítója
app_name húr A használati rekordhoz társított alkalmazás felhasználóneve
private_endpoint_name húr Az alkalmazandó privát végpont neve. Csak a hálózatkezeléssel kapcsolatos költségek értékét adja vissza.

Identitás metaadatainak referenciája

A identity_metadata oszlop további információt nyújt a használatban részt vevő identitásokról. A run_as mező naplózza, hogy ki futtatta a számítási feladatot. A owned_by mező csak az SQL tárraktár használatára vonatkozik, és naplózza azt a felhasználót vagy szolgáltatási főképviselőt, aki a használatért felelős SQL tárraktár tulajdonosa.

Emellett a Databricks Appshez rendelt használat naplóz egy értéket a identity_metadata.created_by mezőben. Ezt az értéket az alkalmazást létrehozó felhasználó e-mail-címe tölti ki.

run_as identitások

A rögzített identity_metadata.run_as identitás a használathoz társított terméktől függ. A identity_metadata.run_as viselkedéséhez tekintse meg az alábbi táblázatot:

Számítási feladat típusa Identitása run_as
Feladatok számítása A beállításban definiált run_as 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 feladatokhoz A beállításban definiált run_as 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.
Delta Live Tables adatfolyamok Az a felhasználó, akinek az engedélyei a Delta Live Tables folyamat futtatására szolgálnak. Ez a folyamat tulajdonjogának átadásával módosítható.
Alapmodell finomhangolása A betanítási futtatás finomhangolását kezdeményező felhasználó vagy szolgáltatásnév.
Prediktív optimalizálás A Databricks tulajdonában lévő szolgáltatási főszereplő, amely prediktív optimalizálási műveleteket hajt végre.
Lakehouse monitorozása A figyelőt létrehozó felhasználó.

Rekordtípusra vonatkozó hivatkozás

A billing.usage tábla támogatja a javításokat. Javítások akkor fordulnak elő, ha a használati rekord bármely mezője helytelen, és ki kell javítani.

Javítás esetén az Azure Databricks két új rekordot ad hozzá a táblához. A visszahúzási rekord az eredeti helytelen rekordot tagadja meg, majd az átértékelési rekord tartalmazza a javított adatokat. A javítási rekordok a record_type következő mező használatával azonosíthatók:

  • RETRACTION: Az eredeti helytelen használat tagadására szolgál. Minden mező megegyezik a ORIGINAL rekorddal, kivéve usage_quantityazt a negatív értéket, amely megszakítja az eredeti használati mennyiséget. Ha például az eredeti rekord használati mennyisége volt 259.4356, akkor a visszavonási rekord használati mennyisége -259.4356a következő lenne: .
  • RESTATEMENT: A megfelelő mezőket és használati mennyiséget tartalmazó rekord.

Az alábbi lekérdezés például a megfelelő óránkénti használati mennyiséget adja vissza, job_idmég akkor is, ha javításokat végeztek. A használati mennyiség összesítésével a visszahúzási rekord eltitkolja az eredeti rekordot, és csak az újrabecsülés értékei lesznek visszaadva.

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

Feljegyzés

Olyan javítások esetén, amelyeknél az eredeti használati rekordot nem kellett volna megírni, a javítás csak visszavonási rekordot adhat hozzá, és nem adhat hozzá visszahelyezési rekordot.

Számlázási forrás termékreferenciája

Egyes Databricks-termékek számlázása ugyanazon megosztott termékváltozat alapján történik. A használat megkülönböztetése érdekében a billing_origin_product és a product_features oszlop további betekintést nyújt a használathoz társított konkrét termékbe és funkciókba.

A billing_origin_product oszlop a használati rekordhoz társított Databricks-terméket jeleníti meg. Az értékek a következők:

  • JOBS
  • DLT
  • SQL
  • ALL_PURPOSE
  • MODEL_SERVING
  • INTERACTIVE
  • DEFAULT_STORAGE
  • VECTOR_SEARCH
  • LAKEHOUSE_MONITORING
  • PREDICTIVE_OPTIMIZATION
  • ONLINE_TABLES
  • FOUNDATION_MODEL_TRAINING
  • AGENT_EVALUATION
  • FINE_GRAIN_ACCESS_CONTROL
  • NETWORKING: A kiszolgáló nélküli számítás magánvégpontokon keresztüli erőforrásokhoz való csatlakoztatásával kapcsolatos költségek. NETWORKING használat esetén workspace_idnull, usage_unithour, networking.connectivity_type pedig PRIVATE_IP.
  • : A Databricks Apps létrehozásával és futtatásával kapcsolatos költségek

termékfunkciókra vonatkozó referencia

A product_features oszlop egy objektum, amely információkat tartalmaz a használt termékfunkciókról, és a következő kulcs-érték párokat tartalmazza:

  • jobs_tier: az értékek lehetnek LIGHT, CLASSICvagy null
  • sql_tier: az értékek lehetnek CLASSIC, PROvagy null
  • dlt_tier: az értékek közé tartozik CORE, PRO, ADVANCEDvagy null
  • is_serverless: az értékek közé tartozik true, falsevagy null
  • is_photon: az értékek közé tartozik true, falsevagy null
  • serving_type: értékek között szerepel MODEL, GPU_MODEL, FOUNDATION_MODEL, FEATUREvagy null
  • networking.connectivity_type: az értékek közé tartozik PUBLIC_IP és PRIVATE_IP