Help us understand the problem. What is going on with this article?

GCPの課金データ取得のススメ

More than 3 years have passed since last update.

2017年3月にGoogle Cloud Platform (GCP) の価格改定があり、無料枠も広がりましたね。試しに使ってみている、という方も多いのではないでしょうか。

そんな方向けに、GCP課金データのエクスポート設定をしておくと良いですよ、という話を紹介します。しかも、今回の価格改定からはこの課金データの保存・取得が無料でできるようになっています1

GCPの課金データ

ここで紹介するGCPの課金データというのは、自分が管理している全プロジェクトの日ごと・サービスごとの使用量と費用がわかるようなCSVファイルのことです。

具体的には、次のような情報が格納されています。

  • 3/21の
  • xxxプロジェクトの
  • Datastore小規模オペレーションは
  • 63924リクエストで
  • 0円でした

このように課金額だけでなくサービスの利用量も記録されているので、無料ユーザーにとっても有用です。こうした情報の多くは管理画面上に表示されなかったり、表示されても翌日になると消えてしまったりするのですが、課金データを保存しておけば後からでも傾向を確認できたりします。

課金データの出力設定

課金データはGoogle Cloud Storage (GCS) かBigQueryかに出力することができます。2017年3月からGCSが無料(USリージョンのみ)になったので、これをありがたく使わせてもらいましょう。

バケットの作成

2017年3月現在、GCSはUSリージョンであれば5GBまで無料ということになっています。課金データだけであれば1年間でも数MB程度ですから、気軽に保存できますね。

まずはus-westにGCSのバケットを作ってみましょう。GCPメニューの「Storage」「ブラウザ」から「バケットを作成」で新規バケットが作れます。

gcs-create-bucket.png

注意点ですが、無料枠の適用はストレージクラス「Regional」のみです。デフォルトは「Multi-Regional」になっていますが、これを選ぶと課金されてしまうはずですので注意してください。

課金データのエクスポート設定

GCPメニュー「お支払い」「課金データのエクスポート」「ファイルのエクスポート」から課金ログのエクスポート設定ができます。

billing-data-export.png

「バケット名」には先ほど作成したバケット名を入力してください。「レポート接頭辞」は適当な文字列を設定しておけば良いでしょう。

課金データの例

上のように設定すると、「Storage」「ブラウザ」に1日に1回、だいたい日本時間の0時すぎに3日前の17時から前々日の17時(いずれも日本時間)までの課金データが作られます。もう少し早く取れるといいですね。

gcs-file-lists.png

ファイル名をクリックすればCSVがダウンロードできます。このデータを見れば、このCSVダウンロード自体が0円である、といったこともわかります。

billing-report-example.png

意図しない課金が発生したような場合でも、こうしたデータを保存しておけば後から原因の特定ができて安心感が増します。個人的にはエクスポート設定していなかった頃のデータも見たいくらいです。

まとめ

  • GCPの課金データをCSVエクスポート設定しておくと便利
    • 各種リソースの利用量がプロジェクトごと日ごとで確認できる
    • GCSのバケットをUSリージョンに作れば無料

本当はBigQueryに保存した方が集計や可視化には便利なんでしょうけど、どれくらい活用するかわからない段階のうちからBigQueryにエクスポートするのは少しためらっちゃいますよね。そんな場合、何も考えずGCSに出力しておくという選択肢もありますよ、というご紹介でした。


  1. 無料で使えることに私が最近気付いただけで、以前から無料で使えたのかもしれません 

hnw
境界値バグが大好物。自分の日記で書くには小ネタすぎるネタをQiitaに書いています。
https://hnw.hatenablog.com/
klab
モバイルオンラインゲーム、その他スマートフォン関連サービス、及びサーバーインフラ開発・運用
http://www.klab.com/jp/
Why not register and get more from Qiita?
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away