Udostępnij za pośrednictwem

Tabela odniesienia dla rozliczanego użycia systemu

  • Artykuł

Ten artykuł zawiera omówienie tabeli systemu użycia rozliczanego, w tym schematu i przykładowych zapytań. W przypadku tabel systemowych rozliczane dane użycia konta są scentralizowane i kierowane do wszystkich regionów, dzięki czemu można wyświetlić globalne użycie konta niezależnie od regionu, w którym jest obszar roboczy.

Aby uzyskać informacje na temat używania tej tabeli do monitorowania kosztów i przykładowych zapytań, zobacz Monitorowanie kosztów przy użyciu tabel systemowych.

ścieżka tabeli: ta tabela systemowa znajduje się w system.billing.usage.

Schemat tabeli do rozliczenia użycia

Tabela systemu rozliczania zużycia używa następującego schematu:

Nazwa kolumny Typ danych opis Przykład
record_id string Unikatowy identyfikator dla tego rekordu użycia 11e22ba4-87b9-4cc2-9770-d10b894b7118
account_id string Identyfikator konta, dla którego został wygenerowany ten raport 23e22ba4-87b9-4cc2-9770-d10b894b7118
workspace_id string Identyfikator obszaru roboczego, z którego zostało skojarzone to użycie 1234567890123456
sku_name string Nazwa SKU STANDARD_ALL_PURPOSE_COMPUTE
cloud ciąg znaków Chmura skojarzona z tym użyciem. Możliwe wartości to AWS, AZUREi GCP. AWS, AZURE lub GCP
usage_start_time znacznik czasu Czas rozpoczęcia istotny dla tego rekordu użycia. Informacje o strefie czasowej są rejestrowane na końcu wartości z +00:00 reprezentującą strefę czasową UTC. 2023-01-09 10:00:00.000+00:00
usage_end_time znacznik czasu Godzina zakończenia dotycząca tego rekordu użycia. Informacje o strefie czasowej są rejestrowane na końcu wartości z +00:00 reprezentującą strefę czasową UTC. 2023-01-09 11:00:00.000+00:00
usage_date data Data rekordu użycia, to pole może służyć do szybszej agregacji według daty 2023-01-01
custom_tags mapa Tagi niestandardowe skojarzone z rekordem użycia { “env”: “production” }
usage_unit string Jednostka, w której mierzy się to użycie DBU
usage_quantity dziesiętny Liczba jednostek zużytych dla tego rekordu 259.2958
usage_metadata struktura Metadane dostarczone przez system dotyczące użycia, w tym identyfikatory zasobów obliczeniowych i zadań (jeśli dotyczy). Sprawdź metadane użycia. {cluster_id: null; instance_pool_id: null; notebook_id: null; job_id: null; node_type: null}
identity_metadata struktura Metadane udostępniane przez system dotyczące tożsamości związanych z użyciem. Zobacz Identity Metadata. Zapoznaj się z metadanymi tożsamości
record_type string Niezależnie od tego, czy rekord jest oryginalny, wycofanie, czy też sprostowanie. Wartość jest ORIGINAL , chyba że rekord jest powiązany z korektą. Zobacz typ rekordu. ORIGINAL
ingestion_date data Data zaimportowania rekordu do tabeli w usage 2024-01-01
billing_origin_product string Produkt, który zainicjował użycie. Niektóre produkty mogą być rozliczane jako różne jednostki SKU. Aby uzyskać możliwe wartości, zobacz Produkt. JOBS
product_features struktura Szczegółowe informacje o używanych funkcjach produktu. Zobacz funkcje produktu . Zobacz Funkcje Produktu
usage_type string Typ użycia przypisany do produktu lub obciążenia na potrzeby rozliczeń. Możliwe wartości to COMPUTE_TIME, STORAGE_SPACE, NETWORK_BYTES, NETWORK_HOUR, API_OPERATION, TOKENlub GPU_TIME. STORAGE_SPACE

Dokumentacja dotycząca metadanych użycia

Wartości w usage_metadata informują o obiektach i zasobach zaangażowanych w rekord użycia.

Wartość Typ danych opis
cluster_id string Identyfikator klastra skojarzonego z rekordem użycia
warehouse_id string Identyfikator usługi SQL Warehouse skojarzonej z rekordem użycia
instance_pool_id string Identyfikator puli wystąpień skojarzonej z rekordem użycia
node_type string Typ instancji zasobu obliczeniowego
job_id string Identyfikator zadania skojarzonego z rekordem użycia. Zwraca wartość tylko dla bezserwerowych obliczeń lub użycia zasobów obliczeniowych dla zadań, w przeciwnym razie zwraca null.
job_run_id ciąg znaków Identyfikator przebiegu zadania skojarzonego z rekordem użycia. Zwraca wartość tylko dla wykorzystania obliczeń bezserwerowych lub obliczeń dla zadań. W przeciwnym razie zwraca null.
job_name string Nadana przez użytkownika nazwa zadania skojarzonego z rekordem użycia. Zwraca tylko wartość dla zadań uruchamianych w obliczeniach bezserwerowych. W przeciwnym razie zwraca wartość null.
notebook_id string Identyfikator notesu skojarzonego z użyciem. Wartość jest zwracana tylko w przypadku użycia obliczeń bezserwerowych w notatniku, w przeciwnym razie zwraca null.
notebook_path string Ścieżka przechowywania w obszarze roboczym notesu związanego z użyciem. Zwraca wartość obliczeń w chmurze tylko w przypadku użycia notatnika. W przeciwnym razie zwraca null.
dlt_pipeline_id string Identyfikator potoku DLT skojarzonego z rekordem użycia
dlt_update_id string ID aktualizacji potoku DLT powiązanej z rekordem użycia
dlt_maintenance_id string Identyfikator zadań konserwacji potoku DLT skojarzonych z rekordem użycia
run_name string Unikatowy identyfikator skierowany do użytkownika dla dostrajania Modelu Podstawowego, powiązany z rekordem użycia
endpoint_name string Nazwa modelu obsługującego punkt końcowy lub punkt końcowy wyszukiwania wektorów skojarzony z rekordem użycia
endpoint_id string Identyfikator modelu obsługującego punkt końcowy lub punkt końcowy wyszukiwania wektorów skojarzony z rekordem użycia
central_clean_room_id struna Identyfikator centralnego czystego pomieszczenia skojarzonego z rekordem użycia
source_region string Region obszaru roboczego skojarzonego z użyciem. Zwraca wartość tylko dla kosztów związanych z siecią.
destination_region string Region uzyskiwanego dostępu do zasobu. Zwraca wartość tylko dla kosztów związanych z siecią.
metastore_id string Identyfikator magazynu metadanych skojarzonego z rekordem użycia
app_id string Identyfikator aplikacji skojarzonej z rekordem użycia
app_name string Nadana przez użytkownika nazwa aplikacji skojarzonej z rekordem użycia
private_endpoint_name string Nazwa odpowiedniego prywatnego punktu końcowego. Zwraca wartość tylko dla kosztów związanych z siecią.

Odniesienie do metadanych tożsamości

Kolumna identity_metadata dostarcza więcej informacji o tożsamościach zaangażowanych w użytkowanie. Pole run_as rejestruje, kto uruchomił obciążenie. Pole owned_by dotyczy tylko użycia usługi SQL Warehouse i rejestruje użytkownika lub jednostkę usługi, która jest właścicielem usługi SQL Warehouse odpowiedzialnej za użycie.

Ponadto użycie przypisane do usługi Databricks Apps rejestruje wartość w polu identity_metadata.created_by. Ta wartość jest wypełniana pocztą e-mail użytkownika, który utworzył aplikację.

tożsamości uruchamiane jako

Tożsamość zarejestrowana w pliku identity_metadata.run_as zależy od produktu skojarzonego z użyciem. Proszę odnieść się do poniższej tabeli w celu zapoznania się z zachowaniem identity_metadata.run_as.

Typ obciążenia Tożsamość run_as
Zadania obliczane Użytkownik lub jednostka usługi zdefiniowana w ustawieniu run_as . Domyślnie zadania są uruchamiane jako tożsamość właściciela zadania, ale administratorzy mogą zmienić to na innego użytkownika lub jednostki usługi.
Bezserwerowe obliczenia dla zadań Użytkownik lub jednostka usługi zdefiniowana w ustawieniu run_as . Domyślnie zadania są uruchamiane z uprawnieniami właściciela zadania, ale administratorzy mogą to zmienić na innego użytkownika lub konto serwisowe.
Obliczenia bezserwerowe dla notatników Użytkownik, który uruchomił polecenia notesu (właśnie tego użytkownika, który utworzył sesję notesu). W przypadku notesów udostępnionych obejmuje to użycie przez innych użytkowników korzystających z tej samej sesji notesu.
Potoki DLT Użytkownik, którego uprawnienia są wykorzystywane do uruchamiania potoku DLT. Można to zmienić, przenosząc własność potoku.
Dostrajanie modelu podstawowego Użytkownik lub podmiot usługi, który zainicjował proces szkolenia w ramach dostrajania.
Optymalizacja predykcyjna Główna jednostka serwisowa Databricks, która uruchamia operacje optymalizacji predykcyjnej.
Monitorowanie usługi Lakehouse Użytkownik, który utworzył monitor.

Odniesienie do typu rekordu

Tabela billing.usage obsługuje poprawki. Poprawki występują, gdy dowolne pole rekordu użycia jest nieprawidłowe i należy je naprawić.

Gdy wystąpi korekta, usługa Azure Databricks dodaje do tabeli dwa nowe rekordy. Rekord wycofania neguje oryginalny błędny rekord, a następnie rekord ponownego sformułowania zawiera poprawione informacje. Rekordy poprawek są identyfikowane przy użyciu record_type pola:

  • RETRACTION: służy do negowania oryginalnego nieprawidłowego użycia. Wszystkie pola są identyczne z rekordem ORIGINAL z wyjątkiem usage_quantitywartości ujemnej, która anuluje oryginalną ilość użycia. Jeśli na przykład ilość użycia oryginalnego rekordu to 259.4356, rekord wycofywania będzie miał ilość -259.4356użycia .
  • RESTATEMENT: Rekord zawierający poprawne pola i ilość użycia.

Na przykład następujące zapytanie zwraca poprawną ilość użycia godzinowego powiązaną z wartością job_id, nawet jeśli zostały wprowadzone poprawki. Agregując wielkość zużycia, zapis anulujący neguje oryginalny zapis i zwracane są tylko wartości korekty.

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

Uwaga

W przypadku poprawek, w których oryginalny rekord użycia nie powinien być zapisywany, korekta może dodać tylko rekord wycofania, bez rekordu zmiany.

referencja produktu źródła rozliczeń

Niektóre produkty usługi Databricks są rozliczane w ramach tej samej udostępnionej jednostki SKU. Aby ułatwić odróżnienie użycia, kolumny billing_origin_product i product_features zapewniają lepszy wgląd w konkretny produkt i funkcje skojarzone z użyciem.

W kolumnie billing_origin_product jest wyświetlany produkt usługi Databricks skojarzony z rekordem użycia. Wartości obejmują:

  • 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: Koszty związane z łączeniem obliczeń bezserwerowych z zasobami za pośrednictwem prywatnych punktów końcowych. W przypadku użycia NETWORKINGworkspace_id jest null, usage_unit jest hour, a networking.connectivity_type jest PRIVATE_IP.
  • APPS: koszty związane z kompilowaniem i uruchamianiem usługi Databricks Apps

Odniesienie do cech produktu

Kolumna product_features jest obiektem zawierającym informacje o określonych używanych funkcjach produktu i zawiera następujące pary klucz/wartość:

  • jobs_tier: wartości obejmują LIGHT, CLASSIClub null
  • sql_tier: wartości obejmują CLASSIC, PROlub null
  • dlt_tier: wartości obejmują CORE, PRO, ADVANCEDlub null
  • is_serverless: wartości obejmują true lub falselub null
  • is_photon: wartości obejmują true lub falselub null
  • serving_type: wartości obejmują MODEL, GPU_MODEL, FOUNDATION_MODEL, FEATURElub null
  • networking.connectivity_type: wartości obejmują PUBLIC_IP i PRIVATE_IP