
Before you begin
- Labs create a Google Cloud project and resources for a fixed time
- Labs have a time limit and no pause feature. If you end the lab, you'll have to restart from the beginning.
- On the top left of your screen, click Start lab to begin
Construct and run a simple query based on the Cost field
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List unique services available from the sample bill.
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Get count of logs generated for each service from the sample bill.
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Find the GCP project with the most records in the billing data.
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Find the cost breakdown per project
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BigQuery は、Google が提供するサーバーレスでスケーラビリティに優れた企業向けデータ ウェアハウスです。データ アナリストの生産性が向上するように設計されており、価格以上のパフォーマンスを提供しています。
このラボでは、BigQuery を使用してサンプルの Cloud Billing レコードを調べます。ツールとデータセットについてある程度知識が得られたら、課金データからインサイトを抽出するための SQL クエリを実行します。
このラボでは、次の方法について学びます。
こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。
このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく実際のクラウド環境を使って、ラボのアクティビティを行います。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。
このラボを完了するためには、下記が必要です。
[ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるダイアログでお支払い方法を選択してください。 左側の [ラボの詳細] ペインには、以下が表示されます。
[Google Cloud コンソールを開く] をクリックします(Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレット ウィンドウで開く] を選択します)。
ラボでリソースがスピンアップし、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。
ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。
必要に応じて、下のユーザー名をコピーして、[ログイン] ダイアログに貼り付けます。
[ラボの詳細] ペインでもユーザー名を確認できます。
[次へ] をクリックします。
以下のパスワードをコピーして、[ようこそ] ダイアログに貼り付けます。
[ラボの詳細] ペインでもパスワードを確認できます。
[次へ] をクリックします。
その後次のように進みます。
その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。
このタスクでは、Cloud コンソールで課金データセットを見つけます。BigQuery を使用してプロジェクトに関連付けられている課金データを確認します。
Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー()で、[BigQuery] をクリックします。
Cloud コンソールの「BigQuery へようこそ」ダイアログが表示されたら、[完了] をクリックします。
[エクスプローラ] ペインで、プロジェクト ID を探し、ノードの展開()をクリックします。
billing_dataset が表示されます。
billing_dataset を展開します。
enterprise_billing データセットが表示されます。
このタスクでは BigQuery の課金データを調べます。
Google Cloud コンソールの [エクスプローラ] ペインで、enterprise_billing テーブルをクリックします。
これにより、enterprise_billing テーブルに関する情報を示すタブが 3 つ表示されます。デフォルトで [スキーマ] タブが開きます。その他のタブは、[詳細]、[プレビュー] です。
このスキーマはサンプルの Cloud Billing レコードに基づいて BigQuery で自動的に作成されたものです。文字列、整数、タイムスタンプ、浮動小数点値があることに注目してください。
[詳細] タブをクリックします。
415,602 個の行を含むテーブルが表示されます。
[プレビュー] タブをクリックします。
テーブルのヘッダー行を参照し、データから読み取れる情報を確認した後、以下の質問に回答してください。
このタスクでは、BigQuery で SQL クエリを実行し、データを分析して、どのサービスが使用されたか、関連費用はいくらか、どのプロジェクトで最も費用がかかったか、費用は予測どおりか、といった情報を取得します。
BigQuery で、SQL クエリを使用してテーブルのデータを pull したり処理したりすれば、こうした質問に答えることができます。クエリでテーブルを参照するには、データセットとテーブルを指定する必要があります。プロジェクトは省略可能です。
Google Cloud コンソールの [エクスプローラ] ペインで、enterprise_billing テーブルをクリックします。
+ アイコン(SQL クエリを作成)をクリックします。
次の手順の準備のため、クエリエディタで現在のクエリを削除します。
クエリエディタに SQL クエリを入力し、実行します。
この手順では、費用に基づいた分析を行います。[Cost] フィールドに基づいて単純なクエリを作成します。
このスクリプトは、enterprise_billing
テーブル内のデータで、Cost
が 0 より大きいレコードについてクエリを実行します。
予想される出力:
BigQuery を使用してクエリを実行する方法を示す分には問題ありませんが、この結果テーブルは明確かつ有用なものではないようです。次のスクリプトを実行し、サービスにかかった費用を確認すれば、クエリをより役立つものにすることができます。
クエリエディタで現在のクエリを削除します。
クエリエディタに次のクエリを入力して、[実行] をクリックします。
表示したい情報(project.name、service.description、location.country、cost)を選択して、列数を減らしました。
予想される出力:
次のステップを完了して目標に沿って進行していることを確認し、SQL クエリの出力を使用して質問に回答しましょう。
次の質問に回答してください。
[進行状況を確認] をクリックして、目標を達成したことを確認します。
前の手順では、特定の情報(重要な情報とも呼ばれます)を得るためにクエリを実行し、テーブルに表示されるデータ量を減らしました。また、パラメータを使用して重要な情報を確認しました。このセクションでは、重要な情報を一覧表示します。
この例での重要な情報は、利用可能な固有サービスの数です。サービスの説明と SKU の説明を組み合わせ、それらの項目を一覧表示するクエリを実行します。
+ アイコン(SQL クエリを作成)をクリックします。
次の手順の準備のため、クエリエディタで現在のクエリを削除します。
クエリエディタに次のクエリを入力して、[実行] をクリックします。
GROUP BY 1
は、最初の列でリストをグループ化することを意味します。
予想される出力:
次の質問に答えてください。
[進行状況を確認] をクリックして、目標を達成したことを確認します。
この手順では、サービス使用状況を表示し、リソースがサービス / SKU を利用した回数を確認します。
次の手順の準備のため、クエリエディタで現在のクエリを削除します。
クエリエディタに次のクエリを入力して、[実行] をクリックします。
予想される出力:
次の質問に答えてください。
[進行状況を確認] をクリックして、目標を達成したことを確認します。
このクエリでは、最も多くのレコードがある Google Cloud プロジェクトを見つけます。
次の手順の準備のため、クエリエディタで現在のクエリを削除します。
クエリエディタに次のクエリを入力して、[実行] をクリックします。
このクエリは、project.id
がレコードに表示される回数をカウントし、project.id
ごとに結果をグループ化します。
予想される出力:
次の質問に回答してください。
[進行状況を確認] をクリックして、目標を達成したことを確認します。
この手順では、プロジェクトごとの費用内訳を確認します。
次の手順の準備のため、クエリエディタで現在のクエリを削除します。
クエリエディタに次のクエリを入力して、[実行] をクリックします。
project.name ごとの費用を追加した後、project.name によりグループ化された結果が返されます。
予想される出力:
次の質問に回答してください。
[進行状況を確認] をクリックして、目標を達成したことを確認します。
このラボでは BigQuery の Cloud Billing レコードのサンプルを調べました。サンプルのデータセットとテーブルを調べた後、課金データに関する簡単なクエリを構成して実行しました。次に、それらのクエリを使用して、課金関連の質問に回答しました。これで、このシリーズのラボをさらに受講する準備が整いました。
このセルフペース ラボは、「Understanding Your Google Cloud Costs」クエストの一部です。クエストとは学習プログラムを構成する一連のラボのことで、完了すると成果が認められてバッジが贈られます。バッジは公開して、オンライン レジュメやソーシャル メディア アカウントにリンクできます。こちらのクエストに登録すると、すぐにクレジットを受け取ることができます。受講可能な全クエストについては、Google Cloud Skills Boost カタログをご覧ください。
「Understanding Your Google Cloud Costs」クエストの他のラボもぜひ受講してください。
Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。
マニュアルの最終更新日: 2024 年 2 月 7 日
ラボの最終テスト日: 2024 年 2 月 7 日
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