Data Warehouse-Kosten in Google BigQuery

Was treibt Data Warehouse-Kosten an?

Nach dem Aufbau oder der Migration in ein Cloud Data Warehouse fallen in der Regel zwei Hauptkostenpunkte an:

• Speicherkosten
• Compute-Kosten

Die Wahl des richtigen Preismodells und einer optimierten Datenstruktur sind entscheidend, um unnötige Ausgaben zu vermeiden. Die Flexibilität von BigQuery erlaubt es, Workloads intelligent zu skalieren und Kosten so je nach Bedarf zu steuern. 

So funktioniert die Kostenstruktur bei BigQuery

Die Data-Warehouse-Kosten bei BigQuery basieren auf einem nutzungsbasierten Modell und lassen sich in zwei Hauptkategorien unterteilen: Compute-Kosten und Speicherkosten. 

Das Besondere: Die beiden Kostenbereiche skalieren unabhängig voneinander. Das ermöglicht flexibles Wachstum und verhindert die Entstehung unnötiger Ressourcen – was sich wiederum positiv auf die anfallenden Kosten auswirkt. In beiden Bereichen bietet BigQuery darüber hinaus eine kostenlose Stufe für den einfachen Einstieg und geringe Datenmengen.  

Mit den flexiblen Preismodellen von BigQuery können Sie Ihre Kosten präzise an Ihre Bedürfnisse anpassen. Sie zahlen nur für das, was Sie tatsächlich nutzen, und haben die Möglichkeit, über Kapazitätsmodelle mehr Kostensicherheit zu gewinnen. Dank der kostenlosen Stufe ist es einfach, mit BigQuery zu starten, ohne direkt größere Investitionen tätigen zu müssen.

Übersicht Data-Warehouse-Kosten (PDF)

Kostenlose Stufe

BigQuery bietet eine kostenlose Stufe für Speicher- und Compute-Kosten, die besonders für Startups, kleinere Projekte oder Unternehmen mit weniger Datenvolumen interessant ist.

Diese Stufe umfasst 10 GiB kostenlosen Speicherplatz pro Monat und bis zu 1 TiB kostenlose Compute-Abfragen pro Monat. Dies bietet einen idealen Einstieg, um BigQuery ohne großes finanzielles Risiko auszuprobieren.

Compute-Kosten

Bei den Compute-Kosten zahlen Sie für die Rechenleistung, die für das Verarbeiten von Abfragen, Skripten und andere SQL-basierte Operationen in BigQuery verwendet wird. Es gibt zwei Preismodelle, die Sie je nach Workload wählen können:

• On-Demand-Preise: Mit dem On-Demand-Modell zahlen Sie nur für die Datenmengen, die durch Ihre Abfragen verarbeitet werden. Der Preis richtet sich nach dem Volumen der analysierten Daten und beträgt 6,25 $ pro gescanntem TiB. 
• Kapazitätspreise: Bei den Kapazitätspreisen zahlen Sie für reservierte Rechenkapazitäten in Form von Slots (virtuelle CPUs), die für Ihre Abfragen bereitgestellt werden. Dieses Modell bietet mehr Kontrolle und Kostenvorhersagbarkeit, besonders für Unternehmen mit konstant hohen Datenvolumen.

Das On-Demand-Modell ist ideal für Unternehmen mit unregelmäßigen oder kleineren Abfragen, da Sie nur für den tatsächlichen Verbrauch zahlen. Das Kapazitätsmodell ist bestens geeignet für Unternehmen, die kontinuierlich große Datenmengen verarbeiten und eine festgelegte Rechenkapazität benötigen. Das Kapazitätsmodell kann durch die Reservierung von Slots auch langfristig Kostenvorteile bieten.

Speicherkosten

Die Speicherkosten fallen an, sobald Sie Daten in BigQuery speichern. Auch hier bietet BigQuery Flexibilität durch zwei Preismodelle für aktiven Speicher und langfristigen Speicher.

• Aktiver Speicher: Hierbei handelt es sich um den Speicherplatz für Daten, die in den letzten 90 Tagen geändert oder verwendet wurden. Die Preise für aktiven Speicher starten bei 0,02  $ pro GiB pro Monat.
• Langfristiger Speicher: Für Daten, die 90 Tage lang nicht geändert wurden, werden die Speicherkosten automatisch um etwa 50 % gesenkt. Dies gilt für historische oder wenig genutzte Daten, die dennoch auf Abruf bereitstehen. Die Preise für langfristigen Speicher starten bei 0,01  $ pro GiB pro Monat.

Der aktive Speicher ist geeignet für stark genutzte Daten wie Verkaufs- oder Sensordaten, die regelmäßig aktualisiert werden. Der langfristige Speicher ist ideal für Archive, historische Verkaufsdaten oder Compliance-Daten, die selten verwendet, aber trotzdem gespeichert werden müssen. Der langfristige Speicher bietet die gleiche Leistung und Zuverlässigkeit wie der aktive Speicher, aber zu geringeren Kosten.

Neben der Unterteilung in aktiven und langfristigen Speicher werden die Kosten für die Datenspeicherung in BigQuery über zwei weitere Preismodelle berechnet: physischen und logischen Speicher. Wir unterstützen Sie gern dabei, herauszufinden, welche Option für Ihre Daten am besten geeignet ist.

Warum BigQuery die beste Wahl für Ihr Cloud Data Warehouse ist

Google BigQuery bietet eine serverlose Architektur, die es Ihnen ermöglicht, Abfragen und Analysen durchzuführen, ohne sich um Infrastrukturmanagement zu kümmern. Mit einem flexiblen Preismodell und der Möglichkeit, Daten in Echtzeit zu verarbeiten, eignet sich BigQuery perfekt für Unternehmen, die große, komplexe analytische Workloads betreiben müssen.