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Coût de la mise en miroir pour Google BigQuery

Le calcul fabric utilisé pour répliquer des données dans OneLake est gratuit. Le stockage en miroir est également gratuit, jusqu'à une limite déterminée par votre niveau de capacité Fabric. Toutefois, le calcul utilisé pour interroger des données mises en miroir ( via SQL, Power BI ou Spark) est facturé à des tarifs standard. Fabric ne charge pas l’entrée réseau lorsque les données sont mises en miroir dans OneLake.

Pour plus d’informations, consultez la tarification de la mise en miroir Fabric et la tarification Fabric.

Côté Google BigQuery, la mise en miroir entraîne des coûts de calcul et de requête cloud. Les opérations de capture de modifications de données de BigQuery utilisent :

  • Calcul BigQuery pour la détection des modifications au niveau des lignes
  • Calcul de BigQuery pour les chargements initiaux de tables en mode miroir
  • Stockage cloud Google où les données de table temporaires sont stockées à des fins de mise en miroir
  • API de stockage cloud Google pour l’ingestion de données

Les frais de calcul de l’entrepôt virtuel Google BigQuery sont les suivants :

  • Les frais de requête sont facturés côté BigQuery s’il existe des modifications de données qui doivent être lues dans BigQuery, et à leur tour sont mises en miroir dans Fabric.
  • BigQuery facture des requêtes basée sur la quantité de données scannées.
  • Les requêtes qui produisent des données, telles qu'une SELECT * analyse dans leur intégralité de la table, engendrent des coûts de requête en conséquence.
  • Bien qu’il n’y ait aucun coût de calcul pour les tâches en arrière-plan telles que la vérification du schéma, de la création ou des requêtes de métadonnées, vous entraînez des frais de stockage pour conserver vos données dans BigQuery.

Pour plus d’informations, consultez les coûts de requête cloud BigQuery de Google.

Qu'est-ce qui est gratuit

Il n’y a aucun frais pour la configuration ou l’exécution de la mise en miroir. Cela inclut la réplication d’instantanés et la capture de données modifiées (CDC) de BigQuery vers OneLake.

Les données mises en miroir sont stockées gratuitement jusqu’au niveau de capacité provisionné. Par exemple, la capacité F2 comprend 2 To de stockage en miroir libre et la capacité F64 comprend 64 To de stockage en miroir libre.

Le calcul utilisé pour se connecter à BigQuery, ingérer des captures instantanées et modifier des données, et gérer la réplication dans Fabric est entièrement géré et gratuit.

Pour plus d’informations, consultez Coût des ressources de mise en miroir.

Ce qui peut entraîner des frais

Les frais peuvent être facturés lors de l’interrogation des données mises en miroir, du stockage de raccourcis et des frais de sortie BigQuery.

  • Requête de données mises en miroir : des frais de calcul s'appliquent lors de l'interrogation de données mises en miroir à l'aide du point de terminaison SQL d'analyse, de Power BI, de Spark ou d'autres services Fabric.
  • Stockage de raccourcis : si vous créez des raccourcis ou d’autres vues de données mises en miroir, les frais de stockage Fabric standard peuvent s’appliquer.
  • Frais de sortie BigQuery : les données transférées hors de BigQuery peuvent être soumises à des frais de sortie en fonction de votre contrat de facturation Google Cloud. Consultez la vue d’ensemble des tarifs de Google et estimez et contrôlez les coûts.

Comment optimiser les coûts

La mise en miroir elle-même est conçue pour réduire les coûts. La mise en miroir utilise uniquement la capture des données de changement (CDC) pour répliquer les modifications, réduisant ainsi le mouvement et le coût de traitement des données. Le moteur de réplication se désactive lorsqu’aucune modification n’est détectée, ce qui réduit l’utilisation inutile du calcul.

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