청구 가능한 사용량 시스템 테이블 참조

이 문서에서는 스키마 및 예제 쿼리를 포함하여 청구 가능한 사용 시스템 테이블에 대한 개요를 제공합니다. 시스템 테이블을 사용하면 계정의 청구 가능 사용량 데이터가 중앙 집중화되고 모든 지역으로 라우팅되므로 작업 영역이 있는 지역에서 계정의 전역 사용량을 볼 수 있습니다.

이 테이블을 사용하여 작업 비용을 모니터링하는 방법에 대한 자세한 내용은 작업 비용을 모니터링하고 & 시스템 테이블 성능을확인하세요.

서버리스 사용량을 분석하는 전략은 서버리스 컴퓨팅 비용 모니터링을 참조 하세요.

테이블 경로: 이 시스템 테이블은 .에 있습니다 system.billing.usage.

청구 가능한 사용 테이블 스키마

청구 가능한 사용 시스템 테이블은 다음 스키마를 사용합니다.

사용량 메타데이터 분석

이 값은 usage_metadata 사용량 레코드와 관련된 리소스에 대해 알려줍니다.

ID 메타데이터 분석

이 열은 identity_metadata 서버리스 청구 레코드를 담당하는 사용자를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 열에는 ID에 run_as 대한 사용 특성을 지정하는 값이 포함됩니다. 기록된 identity_metadata.run_as ID는 사용량과 연결된 제품에 따라 달라집니다.

동작은 다음 표를 참조하세요 identity_metadata.run_as .

수정 레코드 분석

표에서 billing.usage 수정을 지원합니다. 사용 레코드의 필드가 올바르지 않으며 수정해야 하는 경우 수정이 수행됩니다.

수정이 발생하면 Azure Databricks는 테이블에 두 개의 새 레코드를 추가합니다. 철회 레코드는 원래 잘못된 레코드를 부정한 다음 다시 게시 레코드에 수정된 정보가 포함됩니다. 수정 레코드는 다음 필드를 사용하여 record_type 식별됩니다.

• RETRACTION: 원래 잘못된 사용을 부정하는 데 사용됩니다. 모든 필드는 원래 사용량을 취소하는 음수 값을 제외하고 ORIGINAL레코드와 동일합니다usage_quantity. 예를 들어 원래 레코드의 사용량 수량이면 259.4356취소 레코드의 -259.4356사용량은 다음과 같습니다.
• RESTATEMENT: 올바른 필드 및 사용량을 포함하는 레코드입니다.

예를 들어 다음 쿼리는 수정이 수행된 경우에도 A와 job_id관련된 올바른 시간당 사용량을 반환합니다. 사용량을 집계하여 철회 레코드는 원래 레코드를 부정하고 다시 게시의 값만 반환됩니다.

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

사용량과 관련된 제품에 대한 정보 보기

일부 Databricks 제품은 동일한 공유 SKU로 청구됩니다. 사용 현황을 구분하기 위해 열과 열은 사용 billing_origin_product 량과 product_features 관련된 특정 제품 및 기능에 대한 더 많은 인사이트를 제공합니다.

이 열에는 billing_origin_product 사용량 레코드와 연결된 Databricks 제품이 표시됩니다. 값은 다음과 같습니다.

• JOBS
• DLT
• SQL
• ALL_PURPOSE
• MODEL_SERVING
• INTERACTIVE
• DEFAULT_STORAGE
• VECTOR_SEARCH
• LAKEHOUSE_MONITORING
• PREDICTIVE_OPTIMIZATION
• ONLINE_TABLES
• FOUNDATION_MODEL_TRAINING

열은 product_features 사용되는 특정 제품 기능에 대한 정보를 포함하는 개체이며 다음 키/값 쌍을 포함합니다.

• jobs_tier: 값에 포함 LIGHT, CLASSIC또는 null
• sql_tier: 값에 포함 CLASSIC, PRO또는 null
• dlt_tier: 값에 포함 CORE, PRO, ADVANCED또는 null
• is_serverless: 값 포함 true 또는 false, 또는 null
• is_photon: 값 포함 true 또는 false, 또는 null
• serving_type: 값에는 포함MODEL, GPU_MODEL, FOUNDATION_MODEL또는 FEATUREnull

샘플 쿼리

다음 샘플 쿼리를 사용하여 청구 가능한 사용량에 대한 일반적인 질문에 대답할 수 있습니다.

• DBU 소비에서 일일 추세는 무엇인가요?
• 이번 달 내내 사용된 각 제품의 DPU는 몇 개입니까?
• DBU를 가장 많이 사용한 작업은 무엇입니까?
• 특정 태그가 있는 리소스에 얼마의 사용량을 할당할 수 있습니까?
• 사용량이 증가하는 SKU 표시
• All Purpose Compute(Photon)의 사용량 추세는 어떤가요?
• 구체화된 뷰나 스트리밍 테이블의 DBU 사용량은 얼마인가요?
• 서버리스 DLT 파이프라인의 DBU 사용량은 무엇인가요?

DBU 소비의 일일 추세는 무엇인가요?

SELECT
  usage_date as `Date`, sum(usage_quantity) as `DBUs Consumed`
FROM
  system.billing.usage
WHERE
  sku_name = "STANDARD_ALL_PURPOSE_COMPUTE"
GROUP BY
  usage_date
ORDER BY
  usage_date ASC

이번 달 내내 사용된 각 제품의 DPU는 몇 개입니까?

SELECT
    billing_origin_product,
    usage_date,
    sum(usage_quantity) as usage_quantity
FROM system.billing.usage
WHERE
    month(usage_date) = month(NOW())
    AND year(usage_date) = year(NOW())
GROUP BY billing_origin_product, usage_date

DTU를 가장 많이 사용한 작업은 무엇입니까?

SELECT
  usage_metadata.job_id as `Job ID`, sum(usage_quantity) as `Usage`
FROM
  system.billing.usage
WHERE
  usage_metadata.job_id IS NOT NULL
GROUP BY
  `Job ID`
ORDER BY
  `DBUs` DESC

특정 태그가 있는 리소스의 사용량은 얼마인가요?

다양한 방법으로 비용을 절감할 수 있습니다. 이 예제에서는 사용자 지정 태그로 비용을 구분하는 방법을 보여줍니다. 쿼리에서 사용자 지정 태그의 키와 값을 바꿔야 합니다.

SELECT
  sku_name, usage_unit, SUM(usage_quantity) as `Usage`
FROM
  system.billing.usage
WHERE
  custom_tags.{{key}} = "{{value}}"
GROUP BY 1, 2

사용량이 증가하는 제품 표시

SELECT
  after.billing_origin_product, before_dbus, after_dbus, ((after_dbus - before_dbus)/before_dbus * 100) AS growth_rate
FROM
  (SELECT
     billing_origin_product, sum(usage_quantity) as before_dbus
   FROM
     system.billing.usage
   WHERE
     usage_date BETWEEN "2023-04-01" and "2023-04-30"
   GROUP BY
     billing_origin_product
  ) as before
JOIN
  (SELECT
     billing_origin_product, sum(usage_quantity) as after_dbus
   FROM
     system.billing.usage
   WHERE
     usage_date
   BETWEEN
     "2023-05-01" and "2023-05-30"
   GROUP BY
     billing_origin_product
  ) as after
WHERE
  before.billing_origin_product = after.billing_origin_product
SORT BY
  growth_rate DESC

다목적 컴퓨팅(Photon)의 사용 추세는 무엇인가요?

SELECT
  sku_name,
  usage_date,
  sum(usage_quantity) as `DBUs consumed`
FROM
  system.billing.usage
WHERE
  year(usage_date) = year(CURRENT_DATE)
AND
  sku_name = "ENTERPRISE_ALL_PURPOSE_COMPUTE_(PHOTON)"
AND
  usage_date > "2023-04-15"
GROUP BY
  sku_name, usage_date

구체화된 뷰 또는 스트리밍 테이블의 DBU 사용량은 무엇인가요?

특정 구체화된 뷰 또는 스트리밍 테이블에 대한 DBU 사용량 및 SKU를 가져오려면 구체화된 뷰 또는 스트리밍 테이블과 연결된 파이프라인의 ID로 설정된 레코드 usage_metadata.dlt_pipeline_id 에 대한 청구 가능한 사용량 시스템 테이블에 쿼리를 제출합니다. 구체화된 뷰 또는 스트리밍 테이블을 볼 때 카탈로그 탐색기의 세부 정보 탭에서 파이프라인 ID를 찾을 수 있습니다. 필요에 따라 날짜를 기준으로 사용량을 제한하려면 시작 날짜, 종료 날짜 또는 날짜 범위를 지정합니다. 다음 쿼리는 ID 00732f83-cd59-4c76-ac0d-57958532ab5b 및 사용 시작 날짜 2023-05-30가 다음인 파이프라인에 대한 DBU 사용량을 검색합니다.

SELECT
  sku_name,
  usage_date,
  SUM(usage_quantity) AS `DBUs`
FROM
  system.billing.usage
WHERE
  usage_metadata.dlt_pipeline_id = "00732f83-cd59-4c76-ac0d-57958532ab5b"
AND
  usage_start_time > "2023-05-30"
GROUP BY
  ALL

서버리스 DLT 파이프라인의 DBU 사용량은 무엇인가요?

서버리스 DLT 파이프라인에 대한 DBU 사용량 및 SKU를 가져오려면 파이프라인의 ID로 설정된 레코드 usage_metadata.dlt_pipeline_id 에 대한 청구 가능한 사용 시스템 테이블에 쿼리를 제출합니다. Delta Live Tables UI에서 파이프라인을 볼 때 파이프라인 세부 정보 탭에서 파이프라인 ID를 찾을 수 있습니다. 필요에 따라 날짜를 기준으로 사용량을 제한하려면 시작 날짜, 종료 날짜 또는 날짜 범위를 지정합니다. 다음 쿼리는 ID 00732f83-cd59-4c76-ac0d-57958532ab5b가 있는 파이프라인에 대한 2023년 12월부터 DBU 사용량을 검색합니다.

SELECT
  sku_name,
  usage_date,
  SUM(usage_quantity) AS `DBUs`
FROM
  system.billing.usage
WHERE
  usage_metadata.dlt_pipeline_id = "00732f83-cd59-4c76-ac0d-57958532ab5b"
AND
  usage_start_time >= "2023-12-01"
AND
  usage_end_time < "2024-01-01"
GROUP BY
  ALL