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Referência da tabela do sistema de uso faturável

  • Artigo

Este artigo fornece uma visão geral da tabela do sistema de uso faturável, incluindo o esquema e consultas de exemplo. Com as tabelas do sistema, os dados de utilização faturáveis da sua conta são centralizados e encaminhados para todas as regiões, para que possa ver a utilização global da sua conta a partir de qualquer região em que o seu espaço de trabalho se encontre.

Para obter informações sobre como usar esta tabela para monitorar custos e consultas de exemplo, consulte Monitorar custos usando tabelas do sistema.

Caminho da tabela: Esta tabela do sistema encontra-se em system.billing.usage.

Esquema da tabela de uso faturável

A tabela do sistema de uso faturável usa o seguinte esquema:

Nome da coluna Tipo de dados Description Exemplo
record_id string ID exclusivo para este registro de uso 11e22ba4-87b9-4cc2
-9770-d10b894b7118
account_id string ID da conta para a qual este relatório foi gerado 23e22ba4-87b9-4cc2
-9770-d10b894b7118
workspace_id string ID do espaço de trabalho ao qual esse uso foi associado 1234567890123456
sku_name string Nome do SKU STANDARD_ALL_PURPOSE_COMPUTE
cloud string Nuvem este uso é relevante para. Os valores possíveis são AWS, AZUREe GCP. AWS, AZURE ou GCP
usage_start_time carimbo de data/hora A hora de início relevante para este registo de utilização. As informações de fuso horário são registradas no final do valor com +00:00 representando o fuso horário UTC. 2023-01-09 10:00:00.000+00:00
usage_end_time carimbo de data/hora A hora de término relevante para este registro de uso. As informações de fuso horário são registradas no final do valor com +00:00 representando o fuso horário UTC. 2023-01-09 11:00:00.000+00:00
usage_date data Data do registo de utilização, este campo pode ser utilizado para uma agregação mais rápida por data 2023-01-01
custom_tags map Tags aplicadas a esse uso. Inclui tags de recursos de computação, tags de trabalhos, tags personalizadas de espaço de trabalho e tags de política de orçamento. { “env”: “production” }
usage_unit string Unidade em que este uso é medido. Os valores possíveis incluem DBUs. DBU
usage_quantity decimal Número de unidades consumidas para este registo. 259.2958
usage_metadata estruturar Metadados fornecidos pelo sistema sobre o uso, incluindo IDs para recursos de computação e trabalhos (se aplicável). Consulte Referência de metadados de uso. {cluster_id: null;
instance_pool_id: null;
notebook_id: null;
job_id: null;
node_type: null}
identity_metadata estruturar Metadados fornecidos pelo sistema sobre as identidades envolvidas no uso. Consulte a referência de metadados de identidade . {"run_as": example@email.com,"created_by":null}
record_type string Se o registro é original, uma retratação ou uma reformulação. O valor é ORIGINAL a menos que o registro esteja relacionado a uma correção. Consulte Referência de tipo de registo. ORIGINAL
ingestion_date data Data em que o registro foi ingerido na tabela usage. 2024-01-01
billing_origin_product string O produto que originou o uso. Alguns produtos podem ser cobrados como SKUs diferentes. Para obter os valores possíveis, consulte Referência do produto de origem da faturação. JOBS
product_features estruturar Detalhes sobre as características específicas do produto utilizadas. Para obter os valores possíveis, consulte Funcionalidades do produto.
usage_type string O tipo de uso atribuído ao produto ou carga de trabalho para fins de faturamento. Os valores possíveis são COMPUTE_TIME, STORAGE_SPACE, NETWORK_BYTES, API_OPERATION, TOKENou GPU_TIME. STORAGE_SPACE

Referência de metadados de uso

Os valores em usage_metadata informam sobre os objetos e recursos envolvidos no registro de uso.

Value Tipo de dados Description
cluster_id string ID do cluster associado ao registro de uso
warehouse_id string ID do armazém SQL associado ao registo de utilização
instance_pool_id string ID do pool de instâncias associado ao registro de uso
node_type string O tipo de instância do recurso de computação
job_id string ID do trabalho associado ao registro de uso. Retorna apenas um valor para computação sem servidor ou uso de computação de trabalhos, caso contrário, retorna null.
job_run_id string ID da execução do trabalho associada ao registro de uso. Retorna apenas um valor para computação sem servidor ou uso de computação de trabalhos, caso contrário, retorna null.
job_name string Nome dado pelo usuário do trabalho associado ao registro de uso. Retorna apenas um valor para trabalhos executados em computação sem servidor, caso contrário, retorna null.
notebook_id string ID do bloco de notas associado à utilização. Retorna apenas um valor para computação sem servidor para uso do bloco de anotações, caso contrário, retorna null.
notebook_path string Caminho de armazenamento do espaço de trabalho do bloco de anotações associado ao uso. Retorna apenas um valor para computação sem servidor para uso do bloco de anotações, caso contrário, retorna null.
dlt_pipeline_id string ID do pipeline Delta Live Tables associado ao registo de uso
dlt_update_id string ID da atualização do pipeline Delta Live Tables associada ao registo de utilização
dlt_maintenance_id string ID das tarefas de manutenção do pipeline Delta Live Tables associadas ao registo de utilização
run_name string Identificador exclusivo voltado para o usuário do modelo básico Ajuste fino associado ao registro de uso
endpoint_name string O nome do modelo que serve o ponto de extremidade ou o ponto de extremidade de pesquisa vetorial associado ao registro de uso
endpoint_id string ID do modelo que serve o ponto de extremidade ou o ponto de extremidade de pesquisa vetorial associado ao registro de uso
central_clean_room_id string ID da sala limpa central associada ao registo de utilização
metastore_id string ID do metastore associado ao registro de uso.
app_id string ID do aplicativo associado ao registro de uso.
app_name string Nome dado pelo usuário do aplicativo associado ao registro de uso.

Referência de metadados de identidade

A coluna identity_metadata pode ajudá-lo a identificar quem é responsável por um registro de cobrança sem servidor. A coluna inclui um valor run_as que atribui o uso a uma identidade.

Além disso, o uso atribuído aos aplicativos Databricks registra um valor no campo identity_metadata.created_by. Esse valor é preenchido com o e-mail do usuário que criou o aplicativo.

A identidade registada depende identity_metadata.run_as do produto associado à utilização. Consulte a tabela a seguir para o comportamento identity_metadata.run_as:

Tipo de carga de trabalho Identidade de run_as
Computação de trabalhos O usuário ou entidade de serviço definida na run_as configuração. Por padrão, os trabalhos são executados como a identidade do proprietário do trabalho, mas os administradores podem alterá-lo para ser outro usuário ou entidade de serviço.
Computação sem servidor para trabalhos O usuário ou entidade de serviço definida na run_as configuração. Por padrão, os trabalhos são executados como a identidade do proprietário do trabalho, mas os administradores podem alterá-lo para ser outro usuário ou entidade de serviço.
Computação sem servidor para notebooks O usuário que executou os comandos do bloco de anotações (especificamente, o usuário que criou a sessão do bloco de anotações). Para blocos de anotações compartilhados, isso inclui o uso por outros usuários que compartilham a mesma sessão de bloco de anotações.
Pipelines de Delta Live Tables O usuário cujas permissões são usadas para executar o pipeline Delta Live Tables. Isso pode ser alterado transferindo a propriedade do gasoduto.
Ajuste fino do modelo de fundação O usuário ou entidade de serviço que iniciou a execução do treinamento de ajuste fino.
Otimização preditiva O principal de serviço pertencente ao Databricks que executa operações de otimização preditiva.
Monitoramento Lakehouse O usuário que criou o monitor.

Referência do tipo de registo

A tabela billing.usage suporta correções. As correções ocorrem quando qualquer campo do registro de uso está incorreto e deve ser corrigido.

Quando ocorre uma correção, o Azure Databricks adiciona dois novos registos à tabela. Um registro de retração nega o registro incorreto original e, em seguida, um registro de reafirmação inclui as informações corrigidas. Os registos de correção são identificados através do record_type campo:

  • RETRACTION: Usado para negar o uso incorreto original. Todos os campos são idênticos ao ORIGINAL registro, exceto usage_quantity, que é um valor negativo que cancela a quantidade de uso original. Por exemplo, se a quantidade de uso do registro original fosse 259.4356, o registro de retração teria uma quantidade de uso de -259.4356.
  • RESTATEMENT: O registro que inclui os campos corretos e a quantidade de uso.

Por exemplo, a consulta a seguir retorna a quantidade de uso horário correta relacionada a um job_id, mesmo que correções tenham sido feitas. Ao agregar a quantidade de uso, o registro de retração nega o registro original e apenas os valores da reafirmação são retornados.

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

Nota

Para correções em que o registro de uso original não deveria ter sido gravado, uma correção só pode adicionar um registro de retração e nenhum registro de redeclaração.

Referência do produto de origem de faturamento

Alguns produtos Databricks são cobrados sob a mesma SKU compartilhada. Para ajudá-lo a diferenciar o uso, as colunas billing_origin_product e product_features fornecem mais informações sobre o produto específico e os recursos associados ao uso.

A coluna billing_origin_product mostra o produto Databricks associado ao registro de uso. Os valores incluem:

  • JOBS

  • DLT

  • SQL

  • ALL_PURPOSE

  • MODEL_SERVING

  • INTERACTIVE

  • DEFAULT_STORAGE

  • VECTOR_SEARCH

  • LAKEHOUSE_MONITORING

  • PREDICTIVE_OPTIMIZATION

  • ONLINE_TABLES

  • FOUNDATION_MODEL_TRAINING

  • AGENT_EVALUATION

  • FINE_GRAIN_ACCESS_CONTROL

  • APPS: Custos associados à criação e execução do Databricks Apps

Referência de características do produto

A coluna product_features é um objeto que contém informações sobre os recursos específicos do produto usados e inclui os seguintes pares chave/valor:

  • jobs_tier: os valores incluem LIGHT, CLASSICou null
  • sql_tier: os valores incluem CLASSIC, PROou null
  • dlt_tier: os valores incluem CORE, PRO, ADVANCEDou null
  • is_serverless: os valores incluem true ou false, ou null
  • is_photon: os valores incluem true ou false, ou null
  • serving_type: os valores incluem MODEL, GPU_MODEL, FOUNDATION_MODEL, FEATUREou null