O Google BigQuery é uma ferramenta fantástica. Dá às empresas o poder de analisar conjuntos de dados enormes em segundos, o que parece um sonho. Mas, como muitas empresas descobriram da pior forma, esse poder pode vir com um preço surpreendentemente complicado e, por vezes, exorbitante. Uma única consulta ineficiente ou uma simples incompreensão do modelo de preços pode transformar rapidamente uma fatura controlável numa dor de cabeça que arruína o orçamento.
O verdadeiro objetivo não é apenas usar dados; é usá-los de forma inteligente, sem ficar preso nos pormenores dos custos de infraestrutura. Este guia está aqui para detalhar as principais partes dos preços do BigQuery em linguagem simples. Vamos analisar os diferentes modelos, ajudá-lo a descobrir qual se adapta às suas necessidades e partilhar algumas dicas práticas para manter os seus custos sob controlo. A ideia é permitir que se concentre em encontrar insights, e não em entrar em pânico com a sua fatura mensal.
O que é o Google BigQuery?
Antes de falarmos de dinheiro, vamos fazer uma rápida recapitulação do que é o BigQuery. É um data warehouse totalmente gerido e sem servidor do Google Cloud. "Sem servidor" (serverless) é a palavra importante aqui. Basicamente, significa que não precisa de lidar com a tarefa complicada de gerir servidores ou clusters por conta própria. Basta carregar os seus dados e começar a executar consultas SQL. Simples assim.
O BigQuery foi construído para velocidade e escala, capaz de lidar com tudo, desde alguns gigabytes a petabytes de dados, sem esforço. É por isso que é a solução preferida para tudo, desde alimentar painéis de business intelligence até executar análises em tempo real e modelos de machine learning. O seu segredo está na forma como separa o armazenamento de dados do poder de computação que executa as suas consultas, o que torna os seus preços tão flexíveis.
Os dois principais componentes dos preços do BigQuery: Computação e armazenamento
Resumindo, os seus preços do BigQuery são compostos por duas coisas principais: computação e armazenamento. Compreender como cada um funciona é o primeiro grande passo para evitar surpresas desagradáveis na sua fatura.
Preços de computação
Os custos de computação são o que lhe é cobrado pelo processamento efetivo das suas consultas. Isto abrange quaisquer consultas SQL, funções definidas pelo utilizador ou scripts que executa. O BigQuery oferece duas formas diferentes de pagar por isto, e vamos aprofundá-las mais à frente:
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Preços sob demanda: Paga pela quantidade de dados que a sua consulta analisa cada vez que a executa. É um modelo clássico de "pague conforme o uso".
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Preços por capacidade: Reserva uma parte do poder de processamento (que o Google chama de "slots") por uma taxa fixa. Com este modelo, obtém uma fatura fixa, independentemente da quantidade de dados que as suas consultas processem.
A escolha que fizer aqui terá o maior impacto nos seus gastos mensais.
Preços de armazenamento
Os preços de armazenamento são exatamente o que parecem: o custo para manter os seus dados armazenados no BigQuery. Geralmente, é muito mais barato do que a computação, mas os custos podem aumentar gradualmente se tiver muitos dados e não estiver atento. O BigQuery divide o armazenamento em dois níveis diferentes:
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Armazenamento Ativo: Destina-se a qualquer tabela ou partição de tabela que tenha sido modificada nos últimos 90 dias. Pode esperar pagar cerca de $0,02 por GB por mês por este serviço.
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Armazenamento de Longo Prazo: Aqui está um pequeno recurso interessante para economizar. Se uma tabela ou partição permanecer intocada por 90 dias consecutivos, o BigQuery automaticamente reduz o preço do armazenamento para metade, para cerca de $0,01 por GB por mês.
A melhor parte? A execução de uma consulta numa tabela não conta como modificação, pelo que o contador de 90 dias não é reiniciado. Pode continuar a analisar todos os seus dados históricos sem os colocar de volta no nível mais caro de "armazenamento ativo". Além disso, os seus primeiros 10 GB de armazenamento por mês são por conta da casa.
Como escolher o modelo de computação certo
Decidir entre preços sob demanda e por capacidade é provavelmente a escolha mais importante que fará na gestão do seu orçamento do BigQuery. O que faz, a quantidade de dados que tem e a previsibilidade de que precisa nos seus custos irão guiá-lo para a escolha certa.
Preços do BigQuery sob demanda: Pagar pelo que consulta
O modelo sob demanda é a opção padrão e a mais fácil de entender. É cobrado com base no número de bytes que cada consulta processa, a uma taxa de cerca de $6,25 por terabyte (TiB). Para o ajudar a começar, o primeiro 1 TiB de dados que processar por mês é gratuito.
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Para quem é: É perfeito para equipas cujas necessidades de consulta são muito variáveis ou ainda relativamente baixas. Se está apenas a começar, a fazer muitas análises pontuais ou tem cargas de trabalho que flutuam muito, o modelo sob demanda é um ótimo ponto de partida.
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As vantagens:
- Não há necessidade de se comprometer com nada antecipadamente.
- É simples e fácil de entender.
- É barato se não estiver a executar muitas consultas.
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As desvantagens:
- Os seus custos podem ser muito imprevisíveis. Uma consulta mal otimizada (como um "SELECT *" numa tabela enorme) pode causar um grande pico na sua fatura.
- Torna-se muito caro quando começa a executar um grande volume de consultas repetitivas.
Preços do BigQuery por capacidade: Pagar pelo poder de processamento
Se procura previsibilidade, os preços por capacidade são a sua melhor opção. Em vez de pagar por consulta, compra uma quantidade definida de poder de processamento de consultas, medido em "slots" (pense neles como CPUs virtuais). Paga uma taxa fixa por estes slots, e todas as suas consultas são executadas usando essa capacidade dedicada. Este modelo baseia-se nas Edições do BigQuery, que vêm nos níveis Standard, Enterprise e Enterprise Plus.
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Para quem é: Este modelo foi criado para empresas com cargas de trabalho estáveis e de alto volume ou para quem precisa de manter um controlo rigoroso sobre o seu orçamento. É uma ótima escolha para executar trabalhos regulares de processamento de dados ou para alimentar painéis usados por toda a empresa.
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As vantagens:
- Os seus custos mensais são previsíveis ao cêntimo.
- Pode ser muito mais barato se estiver a executar consultas consistentes e em grande escala.
- Permite-lhe garantir o desempenho para os seus trabalhos mais importantes.
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As desvantagens:
- Requer um pouco mais de planeamento para descobrir de quantos slots precisa.
- Está a pagar pela capacidade, quer a use toda ou não, embora existam opções de escalonamento automático que adicionam alguma flexibilidade.
Uma rápida comparação de preços do BigQuery: Sob demanda vs. por capacidade
| Característica | Preços Sob Demanda | Preços por Capacidade |
|---|---|---|
| Modelo de Custo | Pague por consulta, com base nos dados analisados | Custo fixo, com base nos slots reservados |
| Previsibilidade | Baixa (os custos podem variar drasticamente) | Alta (olá, fatura mensal estável) |
| Ideal para | Análises pontuais, trabalho imprevisível | Consultas consistentes e pesadas, controlo de orçamento |
| Gestão | Super fácil (não requer configuração) | Mais complexa (requer planeamento de capacidade) |
| Custo em Escala | Pode tornar-se muito caro, muito rapidamente | Muito mais económico para grandes volumes de trabalho |
5 estratégias práticas para controlar os custos do BigQuery
Independentemente do modelo de preços que escolher, alguns bons hábitos podem fazer uma enorme diferença no seu resultado final. Aqui estão cinco coisas que pode começar a fazer hoje para reduzir os seus gastos.
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Evite o "SELECT *" a todo o custo Esta é a regra número um do BigQuery. A sério. Consulte apenas as colunas de que realmente precisa. Como os preços sob demanda se baseiam nos dados analisados nas colunas que seleciona, abandonar o "SELECT *" é a forma mais fácil de reduzir os seus custos.
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Use tabelas particionadas e clusterizadas Particionar as suas tabelas (geralmente por data) é como colocar divisórias num arquivo gigante. Permite-lhe dizer ao BigQuery para procurar apenas numa secção específica. Por exemplo, pode executar uma consulta apenas sobre os dados da última semana em vez de fazer o BigQuery analisar toda a tabela de vários anos. A clusterização vai um passo além, ordenando os dados dentro dessas partições, o que pode tornar os seus filtros ainda mais rápidos e baratos.
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Pré-visualize os seus dados gratuitamente Não há necessidade de executar uma consulta paga apenas para ver como é uma tabela. Pode usar as opções de pré-visualização de tabela na consola do Google Cloud ou o comando "bq head" na linha de comandos. Estas opções são totalmente gratuitas e não consomem nenhuma das suas quotas.
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Configure quotas e alertas personalizados Pense nisto como a sua rede de segurança financeira. Para evitar que uma consulta descontrolada ou um analista demasiado entusiasmado rebente com o seu orçamento, pode definir quotas e alertas personalizados que limitam a quantidade de dados que podem ser processados por dia, tanto para todo o projeto como para utilizadores individuais. Deve também configurar alertas de faturação para receber um e-mail quando os seus gastos ultrapassarem um determinado valor.
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Concentre-se no resultado, não apenas nos dados Às vezes, é fácil perder-se nos dados. Por exemplo, muitas equipas de suporte usam o BigQuery para analisar tendências históricas de tickets para tentar melhorar a sua documentação de ajuda. Esse é um ótimo objetivo, mas muitas vezes envolve muito trabalho de engenharia de dados e acumula custos de consulta mês após mês.
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Assumir o controlo dos seus preços do BigQuery
Não há como negar que o BigQuery é uma ferramenta poderosa. Mas o seu modelo de preços significa que precisa de ser inteligente na forma como o utiliza. Ao compreender a diferença entre computação e armazenamento, escolher o modelo de preços certo para a sua equipa e colocar em prática alguns hábitos de poupança, pode obter todos os benefícios do BigQuery sem a ansiedade do orçamento. A chave é ser proativo: vigie o seu uso, otimize as suas consultas e nunca perca de vista o valor de negócio que está a tentar criar.
Este vídeo oferece um guia útil sobre os diferentes componentes que compõem os seus preços do BigQuery e como o Google Cloud calcula a sua fatura.
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Perguntas Frequentes
Os componentes centrais dos preços do BigQuery são os custos de computação (o que paga para executar consultas) e os custos de armazenamento (o que paga para manter os seus dados). Compreender ambos é fundamental para gerir a sua fatura geral de forma eficaz.
Para reduzir os custos do BigQuery, evite sempre o "SELECT *", use tabelas particionadas e clusterizadas, pré-visualize os seus dados antes de consultar e configure quotas personalizadas e alertas de faturação para monitorizar os gastos.
Escolha os preços sob demanda do BigQuery para cargas de trabalho imprevisíveis e de menor volume, ou quando está apenas a começar. Os preços por capacidade são melhores para necessidades de consulta consistentes e de alto volume, onde a previsibilidade dos custos é uma prioridade.
Sim, o BigQuery oferece um nível gratuito. Isto geralmente inclui o primeiro 1 TiB de dados processados por mês e os primeiros 10 GB de armazenamento gratuitamente, permitindo experimentação inicial e cargas de trabalho mais pequenas.
O erro mais comum é executar "SELECT *" em tabelas muito grandes, especialmente no modelo sob demanda. Isto força o BigQuery a analisar todos os dados em todas as colunas, o que pode levar a custos de computação surpreendentemente altos.
O BigQuery move automaticamente tabelas ou partições que não foram modificadas em 90 dias para armazenamento de longo prazo, reduzindo efetivamente o custo de armazenamento para metade. Executar consultas nos dados não conta como modificação, ajudando a manter baixos os custos dos dados históricos.
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.
