Referência da tabela do sistema de uso faturável
Este artigo fornece uma visão geral da tabela do sistema de uso faturável, incluindo o esquema e exemplos de consultas. Com as tabelas do sistema, os dados de uso faturável do seu accountsão centralizados e roteados para todas as regiões, de modo que o senhor pode view o uso global do seu accountde qualquer região em que o workspace esteja.
Para obter informações sobre como usar essa tabela para monitorar custos e consultas de amostra, consulte Monitorar custos usando tabelas do sistema.
Caminho da tabela : Essa tabela do sistema está localizada 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 | Descrição | Exemplo |
---|---|---|---|
| string | ID exclusivo para esse registro de uso |
|
| string | ID do site account para o qual esse relatório foi gerado |
|
| string | ID do site workspace ao qual esse uso estava associado |
|
| string | Nome da SKU |
|
| string | Nuvem associada a esse uso. Os valores possíveis são |
|
| carimbo de data/hora | O tempo de início relevante para esse registro de uso. As informações de fuso horário são registradas no final do valor com |
|
| carimbo de data/hora | A hora de término relevante para esse registro de uso. As informações de fuso horário são registradas no final do valor com |
|
| Data | Data do registro de uso, esse campo pode ser usado para agregar mais rapidamente por data |
|
| map | Tags personalizadas associadas ao registro de uso |
|
| string | Unidade em que esse uso é medido |
|
| Decimal | Número de unidades consumidas para esse registro |
|
| struct | Metadados fornecidos pelo sistema sobre o uso, incluindo IDs para compute recurso e Job (se aplicável). Consulte Metadados de uso. |
|
| struct | Metadados fornecidos pelo sistema sobre as identidades envolvidas no uso. Consulte Metadados de identidade. | Consulte os metadados de identidade |
| string | Se o registro é original, uma retratação ou uma reformulação. O valor é |
|
| Data | Data em que o registro foi inserido na tabela |
|
| string | O produto que originou o uso. Alguns produtos podem ser faturados como SKUs diferentes. Para obter os valores possíveis, consulte produto. |
|
| struct | Detalhes sobre o produto recurso específico usado. Ver produto recurso. | Ver produto recurso |
| string | O tipo de uso atribuído ao produto ou à carga de trabalho para fins de faturamento. Os valores possíveis são |
|
Referência de metadados de uso
Os valores em usage_metadata
informam sobre os objetos e recursos envolvidos no registro de uso.
Valor | Tipo de dados | Descrição |
---|---|---|
| string | ID do clustering associado ao registro de uso |
| string | ID do site SQL warehouse associado ao registro de uso |
| string | ID do pool de instâncias associado ao registro de uso |
| string | O tipo de instância do recurso compute |
| string | ID do trabalho associado ao registro de uso. Somente retorna um valor para o uso de serverless compute ou Job compute; caso contrário, retorna |
| string | ID da execução do trabalho associado ao registro de uso. Somente retorna um valor para o uso de serverless compute ou Job compute; caso contrário, retorna |
| string | Nome dado pelo usuário do trabalho associado ao registro de uso. Somente retorna um valor para a execução do trabalho em serverless compute, caso contrário, retorna |
| string | ID do Notebook associado ao uso. Somente retorna um valor para serverless compute para uso do Notebook; caso contrário, retorna |
| string | caminho de armazenamento do espaço de trabalho do Notebook associado ao uso. Somente retorna um valor para serverless compute para uso do Notebook; caso contrário, retorna |
| string | ID do pipeline DLT associado ao registro de uso |
| string | ID da atualização do pipeline DLT associada ao registro de uso |
| string | ID do DLT pipeline tarefa de manutenção associada ao registro de uso |
| string | Identificador único voltado para o usuário da execução de ajuste fino do Foundation Model associado ao registro de uso |
| string | O nome do modelo de serviço endpoint ou pesquisa vetorial endpoint associado ao registro de uso |
| string | ID do modelo de serviço endpoint ou pesquisa vetorial endpoint associado ao registro de uso |
| string | ID da sala limpa central associada ao registro de uso |
| string | Região do site workspace associada ao uso. Retorna somente um valor para os custos relacionados à rede. |
| string | Região do recurso que está sendo acessado. Retorna somente um valor para os custos relacionados à rede. |
| string | ID do metastore associado ao registro de uso |
| string | ID do aplicativo associado ao registro de uso |
| string | Nome dado pelo usuário do aplicativo associado ao registro de uso |
Referência de metadados de identidade
A coluna identity_metadata
fornece mais informações sobre as identidades envolvidas no uso. O campo run_as
logs quem executa a carga de trabalho. O campo owned_by
aplica-se apenas ao uso SQL warehouse e logs ao usuário ou entidade de serviço que possui o SQL warehouse responsável pelo uso.
Além disso, o uso atribuído a Databricks Apps log um valor no campo identity_metadata.created_by
. Esse valor é preenchido com o endereço email do usuário que criou o aplicativo.
identidades de execução
A identidade registrada em identity_metadata.run_as
depende do produto associado ao uso. Consulte a tabela a seguir para ver o comportamento identity_metadata.run_as
:
Tipo de carga de trabalho | Identidade de |
---|---|
Empregos compute | O usuário ou entidade de serviço definido na configuração |
sem servidor compute para o trabalho | O usuário ou entidade de serviço definido na configuração |
Compute serverless para notebooks | O usuário que executou o comando do Notebook (especificamente, o usuário que criou a sessão do Notebook). Para o Notebook compartilhado, isso inclui o uso por outros usuários que compartilham a mesma sessão do Notebook. |
Pipelines DLT | O usuário cujas permissões são usadas para executar o DLT pipeline. Isso pode ser alterado com a transferência da propriedade do pipeline. |
Ajuste fino do modelo básico | O usuário ou a entidade de serviço que iniciou a execução do treinamento de ajuste fino. |
Otimização preditiva | A Databricks- entidade de serviço de propriedade do senhor que executa operações de otimização preditiva. |
Monitoramento do lakehouse | O usuário que criou o monitor. |
No espaço de trabalho habilitado para o padrão FedRamp compliance, todos os valores não nulos na coluna identity_metadata
serão substituídos por __REDACTED__
.
Referência do tipo de registro
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 Databricks adiciona dois novos registros à tabela. Um registro de retratação nega o registro incorreto original e, em seguida, um registro de reafirmação inclui as informações corrigidas. Os registros de correção são identificados usando o campo record_type
:
RETRACTION
: usado para negar o uso incorreto original. Todos os campos são idênticos ao registroORIGINAL
, excetousage_quantity
, que é um valor negativo que cancela a quantidade de uso original. Por exemplo, se a quantidade de uso do registro original fosse259.4356
, o registro de retração teria uma quantidade de uso de-259.4356
.RESTATEMENT
: o registro que inclui os campos e a quantidade de uso corretos.
Por exemplo, a consulta a seguir retorna a quantidade correta de uso por hora relacionada a um job_id
, mesmo que tenham sido feitas correções. Ao agregar a quantidade de uso, o registro de retração nega o registro original e somente os valores da atualização 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
Para correções em que o registro de uso original não deveria ter sido escrito, uma correção só pode adicionar um registro de retração e nenhum registro de atualização.
Referência do produto de origem do faturamento
Alguns Databricks produtos são faturados sob o mesmo SKU compartilhado. Para ajudar o senhor a diferenciar o uso, as colunas billing_origin_product
e product_features
fornecem mais entendimento sobre o produto e o recurso específicos 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
-
NETWORKING
: Custos associados à conexão do site serverless compute ao seu recurso -
APPS
: Custos associados à criação e execução de aplicativos da Databricks
produto recurso referência
A coluna product_features
é um objeto que contém informações sobre o produto recurso específico usado e inclui o seguinte par key-value:
-
jobs_tier
: os valores incluemLIGHT
,CLASSIC
ounull
-
sql_tier
: os valores incluemCLASSIC
,PRO
ounull
-
dlt_tier
: os valores incluemCORE
,PRO
,ADVANCED
ounull
-
is_serverless
: os valores incluemtrue
oufalse
, ounull
-
is_photon
: os valores incluemtrue
oufalse
, ounull
-
serving_type
: os valores incluemMODEL
,GPU_MODEL
,FOUNDATION_MODEL
,FEATURE
ounull
-
networking.connectivity_type
: os valores incluemPUBLIC_IP
ePRIVATE_IP