Dataplex 범용 카탈로그 가격은 사용한 만큼만 지불하는 방식을 기준으로 책정됩니다. Dataplex Universal Catalog는 현재 다음 SKU를 기준으로 요금을 청구합니다.

• Dataplex Universal Catalog 처리 (Standard 및 Premium)
• Dataplex Universal Catalog 셔플 스토리지
• 메타데이터 스토리지

다음은 각 주요 Dataplex Universal Catalog 기능의 청구 방식에 대한 개략적인 개요입니다.

Dataplex 범용 카탈로그 표준 및 프리미엄 처리는 데이터 컴퓨팅 단위(DCU)로 측정됩니다. DCU 시간당은 Dataplex Universal Catalog의 추상적인 청구 단위이며 실제 측정은 사용하는 개별 기능에 따라 다릅니다.

Dataplex 범용 카탈로그 무료 등급

Google Cloud 무료 등급 혜택 중 하나로 Dataplex 범용 카탈로그의 일부 리소스를 특정 한도까지 무료로 사용할 수 있습니다. 무료 사용량은 무료 체험 기간 및 그 이후에도 사용할 수 있습니다. 이 사용 한도를 소진했고 무료 평가판 사용 기간이 종료된 경우 위의 섹션에 설명된 가격 책정에 따라 요금이 청구됩니다.

참고: Dataplex Universal Catalog 무료 등급은 Dataplex Universal Catalog Standard Processing SKU에만 제공되며 Dataplex Universal Catalog Premium Processing SKU에는 제공되지 않습니다.

각 기능에 대한 DCU 요금은 다음과 같이 계산됩니다.

• 자동 데이터 품질 스캔:
• DCU 시간 소비량은 데이터 프로파일링 및 데이터 품질 측정항목 계산과 관련된 처리량에 비례합니다. 초 단위로 요금이 청구되며 최소 사용 기준은 1분입니다.
• 요금은 행 수, 열 수, 스캔한 데이터 양, 데이터 품질 규칙 구성, 테이블의 파티션 나누기 및 클러스터링 설정, 스캔 빈도에 따라 달라집니다.
• 자동 데이터 품질 스캔 비용을 줄일 수 있는 다음과 같은 몇 가지 옵션이 있습니다.
• 샘플링
• 증분 스캔
• 데이터 품질 요금을 Dataplex 프리미엄 처리 SKU의 다른 요금과 구분하려면 Cloud Billing 보고서에서 goog-dataplex-workload-type 라벨에 DATA_QUALITY 값을 사용합니다.
• 집계 요금을 필터링하려면 BigQuery의 결제 내보내기에서 사용할 수 있는 다음 라벨을 사용합니다.
• 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
• 데이터 프로파일링 스캔:
• DCU 시간 소비량은 데이터 프로파일링 및 데이터 품질 측정항목 계산과 관련된 처리량에 비례합니다. 초 단위로 요금이 청구되며 최소 사용 기준은 1분입니다.
• 요금은 행 수, 열 수, 스캔되는 데이터 양, 테이블의 파티션 나누기 및 클러스터링 설정, 스캔 빈도에 따라 달라집니다.
• 데이터 프로파일링 스캔 비용을 줄일 수 있는 다음과 같은 몇 가지 옵션이 있습니다.
• 샘플링
• 증분 스캔
• 열 필터링
• 행 필터링
• Cloud Billing 보고서에서 데이터 프로파일링 요금을 Dataplex 프리미엄 처리 SKU의 다른 요금으로부터 구분하려면 goog-dataplex-workload-type 라벨에 DATA_PROFILE 값을 사용합니다.
• 집계 요금을 필터링하려면 BigQuery의 결제 내보내기에서 사용할 수 있는 다음 라벨을 사용합니다.
• 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
• 데이터 계보:
• DCU 시간 소비는 계보를 자동으로 파싱하는 데 관련된 처리량에 비례합니다.
• 데이터 계보 요금을 Dataplex 프리미엄 처리 SKU의 다른 요금과 구분하려면 Cloud Billing 보고서에서 goog-dataplex-workload-type 라벨에 LINEAGE 값을 사용합니다.
• CUSTOM이 아닌 값으로 Data Lineage API Origin sourceType을 호출하면 추가 비용이 발생합니다.
• 데이터 탐색 워크벤치:
• DCU 시간은 세션의 컴퓨팅 소비량을 기준으로 계산됩니다.

데이터 계보 가격 책정 예시

사용자 A가 데이터 계보를 사용 설정하여 프로젝트의 BigQuery 계보를 추적합니다. 프로젝트는 us-central1 위치에 있습니다. 한 달 동안 데이터 계보는 100DCU 시간의 Dataplex 프리미엄 처리를 사용하고 1GiB의 데이터 계보 메타데이터를 생성합니다. 비용은 다음과 같습니다.

Shuffle 스토리지 가격에는 데이터 탐색 워크벤치용으로 구성된 환경에 지정된 모든 디스크 스토리지가 포함됩니다.

이 섹션에서는 Universal Catalog 및 Data Catalog의 가격 책정을 설명합니다. 범용 카탈로그와 Data Catalog의 차이점에 관한 자세한 내용은 범용 카탈로그와 Data Catalog 비교를 참조하세요.

범용 카탈로그 요금은 데이터 계보를 위해 저장된 메타데이터를 포함하여 범용 카탈로그의 메타데이터 스토리지에 적용됩니다. 이러한 요금은 2024년 8월 1일부터 적용됩니다.

Data Catalog 요금은 Data Catalog의 메타데이터 스토리지와 Data Catalog API에 대한 API 호출에 적용됩니다.

메타데이터 스토리지 및 API 호출 요금은 일 단위로 발생합니다. 미청구 사용량은 Google Cloud 콘솔에서 확인할 수 있습니다.

참고: 별도로 지정하지 않는 한 가격 책정 모델은 프로젝트가 아닌 계정에 적용됩니다.

이 섹션에서는 범용 카탈로그 및 Data Catalog API의 가격 책정을 설명합니다.

Dataplex Universal Catalog API 요금

사용자가 Dataplex Universal Catalog와 상호작용할 때 다음 API 호출은 무료입니다.

• Dataplex Universal Catalog 리소스 만들기 및 관리
• 자동으로 수집되는 계보를 제외한 계보 리소스 만들기 및 관리
• 카탈로그 검색

Data Catalog API 요금

Data Catalog API 호출은 다음 표에 설명된 대로 청구됩니다.

참고: Google Cloud 콘솔의 Data Catalog 페이지에서 수행된 검색어는 무료로 제공됩니다.

이 섹션에서는 Dataplex Universal Catalog 비용을 계산하는 방법을 예시와 함께 설명합니다.

작은 부분

• 사용자 A가 작은 애스펙트 (각각 1,024바이트)를 만들고 적용합니다. 월별 요율이 $10인 경우 사용자가 5GiB의 메타데이터를 저장할 수 있고, 이는 약 500만 개의 애스펙트에 해당합니다. 테이블당 하나의 측면을 가정하면 총 5백만 개의 테이블에 측면이 있습니다.
• 사용자 B가 해당 월 10일에 각각 1KB의 애스펙트 500만 개를 만들고 20일에 애스펙트를 삭제합니다. 비용은 $3.33이며, 다음과 같이 5 GiB의 데이터를 1/3개월로 나눈 값입니다.

큰 측면

• 사용자 C가 큰 애스펙트 (각각 10KB)를 만들고 적용합니다. 월별 요율이 $10인 경우 사용자가 5GiB의 메타데이터를 저장할 수 있고, 이는 약 50만 개의 애스펙트에 해당합니다. 테이블당 하나의 측면을 가정하면 총 50만 개의 테이블에 측면이 있는 것으로 계산됩니다.
• 사용자 D가 10, 000개의 애스펙트 유형 (예: ETL, 데이터 거버넌스, 데이터 품질)을 만들고 각각의 10개 애스펙트 유형을 사용하여 큰 애스펙트 (각각 10KB)를 적용합니다. 월별 요율이 $10인 경우 사용자가 5GiB의 메타데이터를 저장할 수 있고, 이는 약 50만 개 애스펙트에 해당합니다. 테이블당 10개의 측면을 가정할 경우 총 5만 개의 측면이 있는 테이블로 계산됩니다.