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2018.10.12

GCPの課金データをBigQueryにエクスポートしてDataStudioで可視化してみる(1)

DataStudioで可視化

みなさん、こんにちは。

Google Cloud Platform(以下、GCP) と Google Maps Platform(以下、GMP) は、同じような課金体系になり、GCPのコンソール内のお支払いページから参照ができます。お支払いページでは、GCPやGMPの細かい使用回数や請求金額、クレジット(値引き金額)などが確認できますが、Google が提供するBIツールの DataStudio を使って可視化できないかチャレンジしてみました。

 

色々調べてみると、DataStudio で可視化する場合、課金データを一旦、BigQueryに登録してから、DataStudio 側でBigQueryのテーブルをアタッチしてデータの取り込みを行うようです。

 

 

BigQueryを利用するためのプロジェクトを作成

BigQueryを利用するためのプロジェクトを作成します。もちろん既存のプロジェクトでも良いです。当然ですが、請求アカウントを設定しておく必要があります。

 

 

BigQuery にデータセットを作成

課金データを登録するためには、BigQuery にデータセットを作成しておく必要があります。GCPコンソールのメニューよりBigQueryを選択し、BigQueryページを開きます。プロジェクト名の横にある矢印をクリックすると「Create new dataset」が表示されるのでクリックします。

下記イメージのように入力し、OKボタンをクリックするとデータセットが作成されます。

 

dataset_create

 

 

 

 

 

課金データをBigQueryにエクスポート

課金データをBigQueryにエクスポートするためには、お支払いページのメニューにある「課金データのエクスポート」を開き、「設定の編集」をクリックします。

作成したプロジェクトと BigQuery のデータセットを選択し、保存します。以上の設定で、数時間すると作成したデータセット配下に、テーブルが自動で作成され、課金データが登録され始めます。テーブルの名前は「gcp_billing_export_v1_xxxxxxxxxxxxxxxx」のような感じです。

 

 

billing_export_setting

 

 

数時間してから BigQuery を見てみると、テーブルができていました!

 

bigquery_schema

 

 

データの方も、以下のように登録されていますね。

 

bigquery_data

 

 

作成されたテーブルの主要なフィールドを説明します。

フィールド概要値の例
_PARTITIONTIME  
billing_account_idGCP上の請求ID 
service.idサービスID1934-AA85-20F9
service.descriptionサービスの詳細説明Maps and Street View API
sku.idSKU(製品)のIDFAF4-3B2D-51B2
sku.descriptionSKU(製品)の詳細説明Dynamic Maps
usage_start_time1レコードの計算開始日時 2018-10-05 15:02:07.001 UTC
usage_end_time1レコードの計算終了日時 2018-10-05 15:42:01.529 UTC
project.idGCP上のプロジェクトIDapi-project-xxxxxxx
project.nameGCP上のプロジェクト名multisoup-demo
export.timeデータがエクスポートされた日時2018-10-06 05:44:44.913 UTC
cost1レコードの請求金額17.408159
currency請求金額の通貨JPY
currency_conversion_rate通貨のレート113.00000
usage.amount1レコード内での使用回数22.0
usage.unit単位request
credit.nameクレジットの名前Maps Free Tier
credit.amount1レコード内のクレジッット金額22.0
invoice.month請求年月201809

 

 

上記のフィールドを見てわかったことは、1レコードに複数回の利用情報(usage_start_time から usage_end_time までの期間)が登録されることです。つまり、ある程度データをまとめて登録する仕様のようです。また、GCPやGMPには、クレジット(値引き)が付くことがありますので、その情報も登録されるようです。

 

 

これで、データの準備は整いました。後は、DataStudio でテーブルをアタッチして、可視化するだけですね。

 

 

私もここまでは順調に来たのですが、ここから先が悪戦苦闘でした。

話は長くなりますので、DataStudio での可視化については、次回にしたいと思います。

 

 

バイ!

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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