課金対象の使用状況システム テーブル リファレンス
この記事では、スキーマやクエリの例を含め、課金対象の使用状況システム テーブルの概要について説明します。 システム テーブルを使うと、アカウントの課金対象の使用状況データが一元化されるとともにすべてのリージョンにルーティングされるため、ワークスペースのリージョンからアカウントの全体的な使用量を確認できます。
このテーブルを使用してコストとサンプル クエリを監視する方法については、「システム テーブルを使用したコストの監視」を参照してください。
テーブル パス: このシステム テーブルは、 system.billing.usageにあります。
課金対象の使用状況テーブル スキーマ
課金対象の使用状況システム テーブルでは、次のスキーマを使います。
| 列名 | データ型 | 説明 | 例 |
|---|---|---|---|
record_id |
string | この使用状況レコードの一意の ID | 11e22ba4-87b9-4cc2-9770-d10b894b7118 |
account_id |
string | このレポートが生成された対象のアカウントの ID | 23e22ba4-87b9-4cc2-9770-d10b894b7118 |
workspace_id |
string | この使用状況が関連付けられたワークスペースの ID | 1234567890123456 |
sku_name |
string | SKU の名前 | STANDARD_ALL_PURPOSE_COMPUTE |
cloud |
string | この使用状況に関連するクラウド。 有効な値は AWS、AZURE、GCP です。 |
AWS、 AZURE、または GCP |
usage_start_time |
timestamp | この使用状況レコードに関連する開始時間。 タイムゾーン情報は、UTC タイムゾーンを表す +00:00 とともに値の末尾に記録されます。 |
2023-01-09 10:00:00.000+00:00 |
usage_end_time |
timestamp | この使用状況レコードに関連する終了時間。 タイムゾーン情報は、UTC タイムゾーンを表す +00:00 とともに値の末尾に記録されます。 |
2023-01-09 11:00:00.000+00:00 |
usage_date |
日付 | 使用状況レコードの日付。このフィールドを使うと、日付ごとの集計を高速化できます | 2023-01-01 |
custom_tags |
map | この使用法に適用されるタグ。 コンピューティング リソース タグ、ジョブ タグ、ワークスペース カスタム タグ、予算ポリシー タグが含まれます。 | { “env”: “production” } |
usage_unit |
string | この使用状況の測定単位。 指定できる値には DBU が含まれます。 | DBU |
usage_quantity |
小数 | このレコードで消費されたユニット数。 | 259.2958 |
usage_metadata |
struct | コンピューティング リソースとジョブの ID (該当する場合) など、使用状況に関するシステム提供のメタデータ。 「使用法メタデータリファレンス」を参照してください。 | {cluster_id: null; instance_pool_id: null; notebook_id: null; job_id: null; node_type: null} |
identity_metadata |
struct | 使用状況に関する ID についてシステムで提供されるメタデータ。 ID メタデータリファレンス 参照してください。 | {"run_as": example@email.com,"created_by":null} |
record_type |
string | レコードが元のレコード、取り消し、または再評価。 レコードが修正に関連しない限り、値は ORIGINAL です。 「レコードの種類のリファレンス」を参照してください。 |
ORIGINAL |
ingestion_date |
日付 | レコードが usage テーブルに取り込まれた日付。 |
2024-01-01 |
billing_origin_product |
string | 使用元の製品。 一部の製品は、異なる SKU として課金できます。 使用可能な値については、「請求元製品リファレンス を参照してください。 | JOBS |
product_features |
struct | 使用される特定の製品機能の詳細。 | 使用可能な値については、「製品機能」を参照してください。 |
usage_type |
string | 課金目的で製品またはワークロードに起因する使用状況の種類。 可能な値は COMPUTE_TIME、STORAGE_SPACE、NETWORK_BYTES、API_OPERATION、TOKEN、または GPU_TIME です。 |
STORAGE_SPACE |
使用状況メタデータのリファレンス
usage_metadata の値は、使用状況レコードに関係するオブジェクトとリソースについて通知します。
| Value | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
cluster_id |
string | 使用状況レコードに関連するクラスターの ID |
warehouse_id |
string | 使用状況レコードに関連する SQL ウェアハウスの ID |
instance_pool_id |
string | 使用状況レコードに関連付けられたインスタンスプールの ID |
node_type |
string | コンピューティング リソースのインスタンスの種類 |
job_id |
string | 使用状況レコードに関連するジョブの ID。 サーバーレス コンピューティングまたはジョブのコンピューティング使用状況の値のみを返し、それ以外の場合は null を返します。 |
job_run_id |
string | 使用状況レコードに関連するジョブ実行の ID。 サーバーレス コンピューティングまたはジョブのコンピューティング使用状況の値のみを返し、それ以外の場合は null を返します。 |
job_name |
string | ユーザーが設定した、使用状況レコードに関連するジョブの名前。 サーバーレス コンピューティングで実行されるジョブの値のみを返し、それ以外の場合は null を返します。 |
notebook_id |
string | 使用状況に関連付けられているノートブックの ID。 ノートブックの使用に対するサーバーレス コンピューティングの値のみを返し、それ以外の場合は null を返します。 |
notebook_path |
string | 使用状況に関連付けられているノートブックのワークスペース ストレージ パス。 ノートブックの使用に対するサーバーレス コンピューティングの値のみを返し、それ以外の場合は null を返します。 |
dlt_pipeline_id |
string | 使用状況レコードに関連する Delta Live Tables パイプラインの ID |
dlt_update_id |
string | 使用状況レコードに関連する Delta Live Tables パイプラインの 更新ID |
dlt_maintenance_id |
string | 使用状況レコードに関連する Delta Live Tables パイプラインのメンテナンスタスク ID |
run_name |
string | 使用状況レコードに関連付けられている Foundation Model Fine-tuning の一意のユーザー向け識別子 |
endpoint_name |
string | 利用記録に関連付けられたモデル提供エンドポイントまたはベクトル検索エンドポイントの名前。 |
endpoint_id |
string | 利用記録に関連付けられたモデル提供エンドポイントまたはベクトル検索エンドポイントのID |
central_clean_room_id |
string | 使用状況レコードに関連付けられている中央クリーン ルームの ID |
metastore_id |
string | 使用状況レコードに関連付けられているメタストアの ID。 |
app_id |
string | 使用状況レコードに関連付けられているアプリの ID。 |
app_name |
string | 使用状況レコードに関連付けられているアプリのユーザー指定の名前。 |
アイデンティティ メタデータ リファレンス
identity_metadata 列はサーバーレスの請求レコードの責任者を特定するのに役立ちます。 列には、使用状況を ID に帰属させる run_as 値が含まれます。
さらに、Databricks Apps に起因する使用状況では、identity_metadata.created_by フィールドに値が記録されます。 この値には、アプリを作成したユーザーの電子メールが入力されます。
identity_metadata.run_as に記録される ID は、使用状況に関連付けられている製品によって異なります。 identity_metadata.run_as の動作については、次のテーブルをご覧ください。
| ワークロードの種類 | run_as の ID |
|---|---|
| Jobs Compute | run_as 設定で定義されたユーザーまたはサービス プリンシパル。 既定では、ジョブはジョブ所有者の ID として実行されますが、管理者はこれを他のユーザーやサービス プリンシパルに変更できます。 |
| ジョブのサーバーレス コンピューティング | run_as 設定で定義されたユーザーまたはサービス プリンシパル。 既定では、ジョブはジョブ所有者の ID として実行されますが、管理者はこれを他のユーザーやサービス プリンシパルに変更できます。 |
| ノートブックのサーバーレス コンピューティング | ノートブック コマンドを実行したユーザー (具体的には、ノートブック セッションを作成したユーザー)。 共有ノートブックの場合は、同じノートブック セッションを共有している他のユーザーによる使用状況も含まれます。 |
| Delta Live Tables パイプライン | Delta Live Tables パイプラインの実行に使用されるアクセス許可を持つユーザー。 これは、パイプラインの所有権を転送することで変更できます。 |
| 基盤モデルの微調整 | 微調整トレーニング実行を開始したユーザーまたはサービス プリンシパル。 |
| 予測の最適化 | 予測最適化操作を実行する Databricks 所有のサービス プリンシパル。 |
| Lakehouseのモニタリング | モニターを作成したユーザー。 |
レコードの種類のリファレンス
billing.usageテーブルでは、修正をサポートしています。 修正は、使用レコードのフィールドが間違っていて、修正する必要がある場合に発生します。
修正が行われると、Azure Databricks によってテーブルに ふたつの新しいレコードが追加されます。 取り消しレコードは元の間違っているレコードを否定し、その後、修正済みレコードには修正された情報が含まれます。 修正レコードは、 record_type フィールドを使用して識別されます。
RETRACTION: 元の謝った使用法を否定するために使用されます。 すべてのフィールドは、元の使用量を取り消す負の値であるORIGINALを除いて、usage_quantityレコードと同じです。 たとえば、元のレコードの使用数量が259.4356された場合に、取り消しレコードの使用量は-259.4356になります。RESTATEMENT: 正しいフィールドと使用数量などのレコード。
たとえば、次のクエリでは、修正がなされた場合でも、 job_idに関連する正しい時間単位の使用量が返されます。 使用量を集計することで、取り消しレコードは元のレコードが否定され、再調整の値のみが返されます。
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
元の使用記録が記録されるべきではなかった修正の場合、修正は取り消し記録のみを追加し、再表示記録は追加しません。
請求源の製品のリファレンス
一部の Databricks 製品は、同じ共有 SKU に基づいて課金されます。 使用状況を区別するために、billing_origin_product 列と product_features 列には、使用状況に関連付けられた特定の製品と機能に関する詳細な分析情報が用意されています。
billing_origin_product 列には、使用状況レコードに関連付けられた Databricks 製品が表示されます。 値は次のとおりです。
JOBSDLTSQLALL_PURPOSEMODEL_SERVINGINTERACTIVEDEFAULT_STORAGEVECTOR_SEARCHLAKEHOUSE_MONITORINGPREDICTIVE_OPTIMIZATIONONLINE_TABLESFOUNDATION_MODEL_TRAININGAGENT_EVALUATIONFINE_GRAIN_ACCESS_CONTROLAPPS: Databricks Apps の構築と実行に関連するコスト
製品機能リファレンス
product_features 列は、使用される特定の製品機能に関する情報を含むオブジェクトであり、次のキーと値のペアが含まれます。
jobs_tier: 値にはLIGHT、CLASSIC、またはnullがありますsql_tier: 値にはCLASSIC、PRO、またはnullがありますdlt_tier: 値にはCORE、PRO、ADVANCED、またはnullがありますis_serverless: 値にはtrue、またはfalse、またはnullがありますis_photon: 値にはtrue、またはfalse、またはnullがありますserving_type: 値にはMODEL、GPU_MODEL、FOUNDATION_MODEL、FEATURE、またはnullがあります