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Informações gerais
O BigQuery é o data warehouse corporativo, altamente escalonável e sem servidor do Google, desenvolvido para melhorar a produtividade dos analistas de dados com um custo-benefício incomparável.
Neste laboratório, você vai usar o BigQuery para examinar registros de amostra do Cloud Billing. Depois de conhecer um pouco a ferramenta e o conjunto de dados, você vai executar consultas SQL para receber insights dos seus dados de faturamento.
Conteúdo
Neste laboratório, você vai aprender o seguinte:
- Fazer login no BigQuery pelo console do Google Cloud
- Analisar a tabela e o conjunto de dados de amostra
- Criar e executar consultas simples nos dados de faturamento
- Executar consultas nos dados e responder às perguntas de faturamento mais relevantes
Configuração e requisitos
Antes de clicar no botão Começar o Laboratório
Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é ativado quando você clica em Iniciar laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.
Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, e não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.
Confira os requisitos para concluir o laboratório:
- Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).
Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima (recomendado) ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.
- Tempo para concluir o laboratório: não se esqueça que, depois de começar, não será possível pausar o laboratório.
Observação: use apenas a conta de estudante neste laboratório. Se usar outra conta do Google Cloud, você poderá receber cobranças nela.
Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud
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Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar por ele, uma caixa de diálogo vai aparecer para você selecionar a forma de pagamento.
No painel Detalhes do Laboratório, à esquerda, você vai encontrar o seguinte:
- O botão Abrir Console do Google Cloud
- O tempo restante
- As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
- Outras informações, se forem necessárias
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Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.
O laboratório ativa os recursos e depois abre a página Fazer Login em outra guia.
Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.
Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.
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Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.
{{{user_0.username | "Username"}}}
Você também encontra o nome de usuário no painel Detalhes do Laboratório.
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Clique em Próxima.
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Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de Olá.
{{{user_0.password | "Password"}}}
Você também encontra a senha no painel Detalhes do Laboratório.
-
Clique em Próxima.
Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud.
Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.
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Acesse as próximas páginas:
- Aceite os Termos e Condições.
- Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
- Não se inscreva em testes gratuitos.
Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.
Observação: para acessar os produtos e serviços do Google Cloud, clique no Menu de navegação ou digite o nome do serviço ou produto no campo Pesquisar.
Tarefa 1: encontre o conjunto de dados e a tabela no BigQuery
Nesta tarefa, você vai localizar seu conjunto de dados de faturamento no console do Cloud. Além disso, você vai usar o BigQuery para conferir os dados de faturamento associados ao seu projeto.
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No menu de navegação (
) do console do Google Cloud, clique em BigQuery.
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Na caixa de diálogo Olá, clique em Concluído.
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No painel Explorer, clique em Expandir nó (
) no ID do seu projeto.
O billing_dataset vai ser mostrado.
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Amplie o billing_dataset.
O conjunto de dados enterprise_billing vai ser mostrado.
Tarefa 2: analise os dados de faturamento
Nesta tarefa, você vai analisar os dados de faturamento no BigQuery.
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No painel Explorer do console do Google Cloud, clique na tabela enterprise_billing.
Três guias vão ser mostradas com informações sobre a tabela enterprise_billing. A guia Esquema é aberta por padrão. As outras guias são Detalhes e Visualização.

O BigQuery criou esse esquema automaticamente com base nos registros de amostra do Cloud Billing. Há strings, números inteiros, carimbos de data/hora e valores flutuantes.
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Clique na guia Detalhes.
Uma tabela com 415.602 linhas vai ser mostrada.
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Clique na guia Visualização.
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Verifique as informações contidas nos dados da linha de cabeçalho da tabela e responda às seguintes perguntas:
- Encontre o campo Resultados por página. É possível definir o número de linhas mostradas por página de 10 a 200.
Tarefa 3: analise os dados usando consultas SQL
Nesta tarefa, você vai executar consultas SQL no BigQuery para analisar seus dados e conseguir informações como "Quais serviços foram usados e quais os custos associados a eles?", "Quais projetos tiveram o maior custo?" e "Os custos estavam dentro do esperado?".
Para responder a essas perguntas, use as consultas SQL no BigQuery para extrair e processar os dados de uma tabela. Para fazer referência a uma tabela em uma consulta, especifique o conjunto de dados e a tabela (o projeto é opcional).
Observação: quando você não especifica o projeto, o BigQuery considera como padrão o projeto atual.
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No painel Explorer do console do Google Cloud, clique na tabela enterprise_billing.
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Clique em + (Criar consulta SQL).
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No Editor de consultas, apague a consulta atual para preparar a próxima etapa.
Insira e execute suas consultas SQL no Editor de consultas.
Consulta 1: analise seus dados com base nos custos
Nesta etapa, você vai fazer algumas análises com base nos custos. Será preciso criar uma consulta simples com base no campo Custo.
- No Editor de consultas, digite o seguinte e depois clique em Executar:
SELECT * FROM `billing_dataset.enterprise_billing` WHERE Cost > 0
Esse script consulta os dados na tabela enterprise_billing
e procura registros com Cost
maior que zero.
Saída esperada:

Embora isso mostre como executar uma consulta no BigQuery, a tabela resultante não é clara nem útil. Se você quiser uma consulta mais útil, execute o script a seguir para ver quanto foi gasto em serviços.
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No Editor de consultas, apague a consulta atual.
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No Editor de consultas, digite o seguinte e depois clique em Executar:
SELECT
project.name as Project_Name,
service.description as Service,
location.country as Country,
cost as Cost
FROM `billing_dataset.enterprise_billing`;
Ao selecionar as informações que você quer ver, como project.name, service.description, location.country e cost, você reduziu o número de colunas.
Saída esperada:

Conclua as próximas etapas para verificar seu progresso e conferir o objetivo. Depois responda a uma pergunta usando a saída da consulta SQL.
- No painel Explorer, clique em enterprise_billing e depois em Esquema.
Responda a esta pergunta:
Clique em Verificar meu progresso para conferir se você concluiu o objetivo.
Criar uma consulta simples com base no campo "Cost".
Consulta 2: examine as informações principais
Na etapa anterior, você consultou informações específicas, também chamadas de principais, para reduzir o volume de dados na tabela. Para identificar as informações, você usou parâmetros. Nesta seção, você vai listar essas informações.
Neste exemplo, você quer saber o número de serviços exclusivos disponíveis. Execute uma consulta que combine as descrições do serviço e da SKU. Depois, a consulta vai criar uma lista delas como itens de linha.
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Clique em + (Criar consulta SQL).
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No Editor de consultas, apague a consulta atual para preparar a próxima etapa.
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No Editor de consultas, digite o seguinte e depois clique em Executar:
SELECT CONCAT(service.description, ' : ',sku.description) as Line_Item FROM `billing_dataset.enterprise_billing` GROUP BY 1
GROUP BY 1
agrupa a lista pela primeira coluna.
Saída esperada:

Responda às seguintes perguntas:
Clique em Verificar meu progresso para conferir se você concluiu o objetivo.
Liste os serviços exclusivos disponíveis na fatura de amostra.
Consulta 3: analise o uso do serviço
Nesta etapa, você vai analisar o uso do serviço para saber quantas vezes um recurso usou um serviço/uma SKU.
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No Editor de consultas, apague a consulta atual para preparar a próxima etapa.
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No Editor de consultas, digite o seguinte e depois clique em Executar:
SELECT CONCAT(service.description, ' : ',sku.description) as Line_Item, Count(*) as NUM FROM `billing_dataset.enterprise_billing` GROUP BY CONCAT(service.description, ' : ',sku.description)
Saída esperada:

Responda às seguintes perguntas:
Clique em Verificar meu progresso para conferir se você concluiu o objetivo.
Receba a contagem de registros gerados para cada serviço na fatura de amostra.
Consulta 4: encontre o projeto com mais registros
Nessa consulta, você vai procurar o projeto do Google Cloud com mais registros.
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No Editor de consultas, apague a consulta atual para preparar a próxima etapa.
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No Editor de consultas, digite o seguinte e depois clique em Executar:
SELECT project.id, count(*) as count from `billing_dataset.enterprise_billing` GROUP BY project.id
Essa consulta conta quantas vezes um project.id
aparece em um registro e agrupa os resultados por project.id
.
Saída esperada:

Responda à pergunta abaixo:
Clique em Verificar meu progresso para conferir se você concluiu o objetivo.
Encontre o projeto do Google Cloud com mais registros nos dados de faturamento.
Consulta 5: encontre o custo por projeto
Nesta etapa, você vai procurar o detalhamento dos custos de cada projeto:
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No Editor de consultas, apague a consulta atual para preparar a próxima etapa.
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No Editor de consultas, digite o seguinte e depois clique em Executar:
SELECT ROUND(SUM(cost),2) as Cost, project.name from `billing_dataset.enterprise_billing` GROUP BY project.name
Essa consulta adiciona o custo por project.name e retorna os resultados agrupados por project.name.
Saída esperada:

Responda à pergunta abaixo:
Clique em Verificar meu progresso para conferir se você concluiu o objetivo.
Encontre o detalhamento de custos por projeto.
Parabéns!
Neste laboratório, você analisou uma amostra dos registros do Cloud Billing no BigQuery. Após analisar o conjunto de dados e a tabela de amostra, você criou e executou consultas nos dados de faturamento. Depois você usou essas consultas para responder a perguntas de faturamento. Agora você já pode fazer outros laboratórios desta série.
Termine a Quest
Este laboratório autoguiado faz parte da Quest Understanding Your Google Cloud Costs. Uma Quest é uma série de laboratórios relacionados que formam um programa de aprendizado. Ao concluir uma Quest, você ganha um selo como reconhecimento da sua conquista. É possível publicar os selos e incluir um link para eles no seu currículo on-line ou nas redes sociais. Inscreva-se nesta Quest e receba créditos de conclusão imediatamente. Consulte o catálogo do Google Cloud Ensina para ver todas as Quests disponíveis.
Começar o próximo laboratório
Faça outro laboratório da Quest "Understanding Your Google Cloud Costs":
Treinamento e certificação do Google Cloud
Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.
Manual atualizado em 7 de fevereiro de 2024
Laboratório testado em 7 de fevereiro de 2024
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