Dataplex ユニバーサル カタログの料金

Dataplex ユニバーサル カタログの料金は、従量課金制に基づいて計算されます。 Dataplex Universal Catalog では現在、以下の SKU に基づいて課金されます。

  • Dataplex Universal Catalog の処理(スタンダードとプレミアム)
  • Dataplex Universal Catalog シャッフル ストレージ
  • メタデータ ストレージ
  • Data Catalog API 呼び出し

主な Dataplex Universal Catalog 機能の課金方法の概要は、それぞれ以下のとおりです。

能力 Dataplex ユニバーサル カタログの処理 Dataplex Universal Catalog シャッフル ストレージ メタデータ ストレージ
Cloud Storage メタデータ収集 スタンダード なし なし
データ探索ワークベンチ プレミアム はい なし
データリネージ プレミアム なし はい
データ品質 プレミアム なし はい - Data Catalog に公開されている場合
データ プロファイリング プレミアム なし はい - Data Catalog に公開されている場合
BigQuery ユニバーサル カタログのメタデータを拡充する なし 該当なし
Data Catalog でのメタデータの拡充 なし 該当なし

この課金に加えて、Data Catalog API 呼び出しは、Data Catalog API 料金に基づいて課金されます。

その他の使用量

Dataplex ユニバーサル カタログのデータ編成機能(レイク、ゾーン、またはアセットのセットアップ)とセキュリティ ポリシーの適用および反映は、無料で提供されます。

加えて、一部の Dataplex Universal Catalog 機能(スケジュール設定されたデータ品質タスクとデータ取り込みタスク、CloudSQL と Looker からメタデータを取り込むための Dataplex Universal Catalog マネージド コネクタなど)は、Dataproc Serverless、BigQuery、Dataflow、Cloud Scheduler を通じてジョブ実行をトリガーします。前記の使用量は、それぞれ DataprocBigQueryDataflowCloud Scheduler の料金モデルに従って課金され、Dataplex ではなく Dataproc、BigQuery、Dataflow に表示されます。

Dataplex Universal Catalog 処理の料金

Dataplex Universal Catalog のスタンダード処理とプレミアム処理は、データ コンピューティング ユニット(DCU)によって計測されます。 DCU 時間は、Dataplex Universal Catalog の抽象的な課金単位であり、実際の計測は使用した個々の機能によって異なります。

Dataplex Universal Catalog スタンダード処理の料金

Dataplex Universal Catalog スタンダード ティアは、Dataplex Universal Catalog マネージド データ全体のメタデータを検出するデータ検出機能を対象にしています。選択したリージョンごとの料金を以下に示します。

Dataplex Universal Catalog の無料枠

Google Cloud の無料枠の一部として、Dataplex ユニバーサル カタログでは特定の上限まで無料でリソースを使用できるようになっています。この無料の使用量上限は、無料トライアル期間中だけでなく、期間終了後も適用されます。使用量上限を超えた場合や無料トライアル期間を過ぎた場合は、上のセクションで説明した料金体系に沿って課金されます。

リソース 1 か月あたりの無料使用量上限
Dataplex Universal Catalog の処理 100 DCU 時間

Dataplex Universal Catalog プレミアム処理の料金

Dataplex プレミアム処理ティアは、データリネージ、データ品質、データ プロファイリング、データ探索ワークベンチに対応しています。

各機能の DCU 料金は、以下のように計算されます。

    • 自動データ品質スキャン:
    • DCU 時間の使用量は、データのプロファイリングとデータ品質指標の計算に必要な処理に比例します。これは 1 秒ごとに課金されます(最小課金時間は 1 分)。
    • 料金は、行数、列数、スキャンしたデータの量、データ品質ルールの構成、テーブルのパーティショニングとクラスタリングの設定、スキャンの頻度によって異なります。
    • 自動データ品質スキャンのコストを削減する方法は複数あります。
    • Dataplex プレミアム処理 SKU で、データ品質の課金を他の課金と分離するには、Cloud Billing レポートで、ラベル goog-dataplex-workload-type を値 DATA_QUALITY で使用します。
    • 集計された課金をフィルタリングするには、BigQuery の請求データのエクスポートで使用できる次のラベルを使用します。
      • goog-dataplex-datascan-data-source-dataplex-entity
      • goog-dataplex-datascan-data-source-dataplex-lake
      • goog-dataplex-datascan-data-source-dataplex-zone
      • goog-dataplex-datascan-data-source-project
      • goog-dataplex-datascan-data-source-region
      • goog-dataplex-datascan-id
      • goog-dataplex-datascan-job-id
  • データ プロファイリング スキャン:
    • DCU 時間の使用量は、データのプロファイリングとデータ品質指標の計算に必要な処理に比例します。これは 1 秒ごとに課金されます(最小課金時間は 1 分)。
    • 料金は、行数、列数、スキャンしたデータの量、テーブルのパーティショニングとクラスタリングの設定、スキャンの頻度によって異なります。
    • データ プロファイリング スキャンの費用を削減するには、いくつかのオプションがあります。
      • サンプリング
      • 増分スキャン
      • 列のフィルタリング
      • 行のフィルタリング
    • Dataplex プレミアム処理 SKU で、データ プロファイリングの課金を他の課金と分離するには、Cloud Billing レポートで、ラベル goog-dataplex-workload-type を値 DATA_PROFILE で使用します。
    • 集計された課金をフィルタリングするには、BigQuery の請求データのエクスポートで使用できる次のラベルを使用します。
      • goog-dataplex-datascan-data-source-dataplex-entity
      • goog-dataplex-datascan-data-source-dataplex-lake
      • goog-dataplex-datascan-data-source-dataplex-zone
      • goog-dataplex-datascan-data-source-project
      • goog-dataplex-datascan-data-source-region
      • goog-dataplex-datascan-id
      • goog-dataplex-datascan-job-id
  • データ系列:
    • DCU 時間の消費量は、リネージの自動解析に伴う処理に比例します。
    • Dataplex プレミアム処理 SKU で、データリネージの課金を他の課金と分離するには、Cloud Billing レポートで、ラベル goog-dataplex-workload-type を値 LINEAGE で使用します。
    • CUSTOM 以外の値を指定して Data Lineage API Origin sourceType を呼び出すと、追加費用が発生します。
  • データ探索ワークベンチ:
    • DCU 時間はセッションのコンピューティングの使用量に基づいて計算されます。

データリネージの料金の例

ユーザー A が、プロジェクト内の BigQuery のリネージを追跡するために、データリネージを有効にします。プロジェクトは us-central1 ロケーション内にあります。1 か月間で、データリネージは 100 DCU 時間の Dataplex Premium 処理を消費し、1 GiB のデータリネージ メタデータを生成します。費用は次のとおりです。


100 * $0.089           // 100 DCU-hours of Dataplex Premium processing billed at $0.089 per DCU-hr

+ (1GiB - 1MiB) * $2   // cost of storing 1GiB data lineage metadata excluding 1MiB of free storage per month
  ---
  = $10.9

Dataplex Universal Catalog シャッフル ストレージの料金

シャッフル ストレージの料金は、データ探索ワークベンチ用に構成されている環境で指定されたあらゆるディスク ストレージを対象にしています。

カタログの料金

このセクションでは、ユニバーサル カタログと Data Catalog の料金について説明します。ユニバーサル カタログと Data Catalog の違いについては、ユニバーサル カタログと Data Catalog の比較をご覧ください。

ユニバーサル カタログの料金は、ユニバーサル カタログのメタデータ ストレージ(データリネージ用に保存されたメタデータを含む)に適用されます。これらの料金は 2024 年 8 月 1 日から適用されます。

Data Catalog の料金は、Data Catalog のメタデータ ストレージと、Data Catalog API に対する API 呼び出しに適用されます。

メタデータ ストレージと API 呼び出しの料金は日単位で発生します。未請求の使用量は Google Cloud consoleで確認できます。

メタデータ ストレージの料金

Dataplex Universal Catalog では、メタデータ ストレージ SKU に基づいてメタデータ ストレージの料金が請求されます。メタデータ ストレージは、ギビバイト(GiB)単位で測定されます。1 GiB は 1,073,741,824 バイトです。Universal Catalog と Data Catalog では、保存されているメタデータの平均量が短い間隔で測定されます。 このような測定値は料金請求を目的として 1 か月間の平均値にまとめられ、この平均値に月単位のレートが乗算されます。

米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、Cloud Platform SKU に記載されている該当通貨の料金が適用されます。

ユニバーサル カタログのストレージ料金

メタデータ ストレージ料金(エントリとアスペクトの料金を含む)は、それぞれのリソースが作成されたプロジェクトに課金されます。

月間平均ストレージ 料金(米ドル)
すべて 1 GiB あたり $2/月

Data Catalog のリソースがユニバーサル カタログで同時に使用可能になった場合、そのリソースのアクティブなインスタンスが 1 つだけ課金されます。

Data Catalog ストレージの料金

月間平均ストレージ 料金(米ドル)
1 MiB まで 無料
1 MiB 超 1 GiB あたり $2/月

API の料金

このセクションでは、ユニバーサル カタログと Data Catalog API の料金について説明します。

ユニバーサル カタログ API の料金

ユーザーが ユニバーサル カタログを操作する場合、次の API 呼び出しは無料です。

  • ユニバーサル カタログ リソースの作成と管理
  • 自動的に収穫されるリネージを除くリネージ リソースの作成と管理
  • カタログ検索

Data Catalog API の料金

Data Catalog API 呼び出しは、次の表のとおりに課金されます。

API 呼び出し 料金(米ドル)
1 か月に 100 万回 無料
1 か月に 100 万回超 API 呼び出し 100,000 回あたり $10

米ドル以外の通貨でお支払いの場合は、Cloud Platform SKU に記載されている該当通貨の料金が適用されます。

ユニバーサル カタログの料金の例

このセクションでは、ユニバーサル カタログの費用を計算する方法の例を紹介します。

小さな側面

  • ユーザー A が、小さなアスペクト(それぞれ 1,024 バイト)を作成して適用。月額 $10 で 5 GiB のメタデータを保存できます。これは約 500 万の側面に相当します。テーブルごとに 1 つのアスペクトを使用すると、アスペクトを含むテーブルの総数は 500 万になります。

  • ユーザー B が、毎月 10 日に 1 KB の項目を 500 万個作成し、20 日に項目を削除。費用は $3.33(5 GiB のデータを 3 分の 1 か月で割った値)です。

5 GiB * $2
* 1/3
= $3.33

大きな側面

  • ユーザー C が、大きなアスペクト(それぞれ 10 KB)を作成して適用。月額 $10 で 5 GiB のメタデータを保存できます。これは約 50 万個の側面に相当します。テーブルごとに 1 つのアスペクトを使用すると、アスペクトを含むテーブルの総数は 50 万になります。

  • ユーザー D は、10,000 個の側面タイプ(ETL、データ ガバナンス、データ品質など)を作成し、10 個の側面タイプを使用して大きな側面(それぞれ 10 KB)を適用します。月額 $10 で 5 GiB のメタデータを保存できます。これは約 50 万個の側面に相当します。テーブルごとに 10 個の側面があると仮定すると、側面を持つテーブルの総数は 5 万になります。

次のステップ

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