Google Cloud Platform (GCP) \u00fczerindeki maliyetlerinizi y\u00f6netmek, b\u00fcy\u00fcyen altyap\u0131lar i\u00e7in karma\u015f\u0131k bir hal alabilir. Beklenmedik faturalar, kaynak israf\u0131 ve b\u00fct\u00e7e a\u015f\u0131m\u0131 gibi sorunlarla m\u0131 kar\u015f\u0131la\u015f\u0131yorsunuz? Google Cloud Billing API ve BigQuery Export’lar\u0131, bu zorluklar\u0131n \u00fcstesinden gelmenizi sa\u011flayacak g\u00fc\u00e7l\u00fc ara\u00e7lard\u0131r. Bu makalede, maliyet verilerinizi derinlemesine analiz etmek, optimizasyon f\u0131rsatlar\u0131n\u0131 ke\u015ffetmek ve bulut harcamalar\u0131n\u0131z\u0131 tam kontrol alt\u0131na almak i\u00e7in bu iki kritik teknolojiyi nas\u0131l kullanaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ad\u0131m ad\u0131m inceleyece\u011fiz. \u0130\u015fte bulut maliyetlerinizi \u015feffaf ve y\u00f6netilebilir hale getirmenin yolu!<\/p>\n
Bulut bili\u015fimin sundu\u011fu esneklik ve \u00f6l\u00e7eklenebilirlik, modern i\u015fletmeler i\u00e7in vazge\u00e7ilmezdir. Ancak bu avantajlar, beraberinde maliyet y\u00f6netimiyle ilgili \u00f6nemli zorluklar\u0131 da getirir. \u00d6zellikle Google Cloud gibi kapsaml\u0131 bir platformda, onlarca farkl\u0131 hizmet, y\u00fczlerce SKU (Stok Birimi) ve karma\u015f\u0131k fiyatland\u0131rma modelleri, \u015firketlerin faturalar\u0131n\u0131 anlamas\u0131n\u0131 ve optimize etmesini zorla\u015ft\u0131rabilir. Projeler b\u00fcy\u00fcd\u00fck\u00e7e, her bir kayna\u011f\u0131n anl\u0131k maliyetini takip etmek, beklenmedik harcamalar\u0131 tespit etmek ve b\u00fct\u00e7eye uygun hareket etmek giderek daha karma\u015f\u0131k bir hal al\u0131r.<\/p>\n
Bir\u00e7ok kurulu\u015f, ba\u015flang\u0131\u00e7ta GCP’nin sundu\u011fu varsay\u0131lan faturaland\u0131rma raporlar\u0131na g\u00fcvenir. Ancak bu raporlar genellikle genel bir bak\u0131\u015f sunar ve detayl\u0131, gran\u00fcler veri analizi i\u00e7in yetersiz kal\u0131r. \u00d6rne\u011fin, belirli bir projenin hangi servislerde ne kadar harcama yapt\u0131\u011f\u0131n\u0131, hangi kullan\u0131c\u0131lar\u0131n veya etiketlerin maliyetleri art\u0131rd\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6rmek zordur. Bu durum, “g\u00f6lge IT” maliyetleri, kullan\u0131lmayan veya yanl\u0131\u015f yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f kaynaklar gibi g\u00f6zden ka\u00e7an israf noktalar\u0131n\u0131n ortaya \u00e7\u0131kmas\u0131na neden olabilir. Maliyetlerin \u015feffaf olmamas\u0131, ekiplerin sorumluluk almas\u0131n\u0131 ve maliyet bilinciyle hareket etmesini de engeller. Dolay\u0131s\u0131yla, sadece genel toplam\u0131 bilmek yerine, maliyetlerin kayna\u011f\u0131n\u0131 ve nedenini anlamak, etkili bir maliyet optimizasyonu stratejisinin temelini olu\u015fturur.<\/p>\n
\u0130\u015fte tam bu noktada Google Cloud Billing API ve BigQuery Export’lar devreye girer. Bu ara\u00e7lar sayesinde, faturaland\u0131rma verilerinize programatik olarak eri\u015febilir, en ince ayr\u0131nt\u0131s\u0131na kadar inceleyebilir ve kendi \u00f6zel analizlerinizi olu\u015fturabilirsiniz. Bu sayede, maliyet y\u00f6netimini pasif bir g\u00f6rev olmaktan \u00e7\u0131kar\u0131p, proaktif bir stratejiye d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrebilirsiniz. Bu makalenin ilerleyen b\u00f6l\u00fcmlerinde, bu g\u00fc\u00e7l\u00fc ikilinin nas\u0131l kurulaca\u011f\u0131n\u0131, kullan\u0131laca\u011f\u0131n\u0131 ve ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131nda size nas\u0131l de\u011fer kataca\u011f\u0131n\u0131 detayl\u0131ca ele alaca\u011f\u0131z. Art\u0131k bulut maliyetleriniz sizi \u015fa\u015f\u0131rtmayacak!<\/p>\n
Google Cloud maliyetlerinizi etkili bir \u015fekilde y\u00f6netebilmek i\u00e7in, \u00f6ncelikle temel ara\u00e7lar olan Google Cloud Billing API ve BigQuery Export’lar\u0131n\u0131 iyi anlamak gerekir. Bu iki bile\u015fen, bulut harcamalar\u0131n\u0131z \u00fczerinde tam kontrol sa\u011flaman\u0131z i\u00e7in birbirini tamamlayan bir yap\u0131 sunar. Gelin, her birinin ne anlama geldi\u011fini ve neden bu kadar \u00f6nemli oldu\u011funu daha yak\u0131ndan inceleyelim.<\/p>\n
Google Cloud Billing API, ad\u0131ndan da anla\u015f\u0131laca\u011f\u0131 gibi, Google Cloud faturaland\u0131rma hesaplar\u0131n\u0131zla programatik olarak etkile\u015fim kurman\u0131z\u0131 sa\u011flayan bir arabirimdir. Bu API sayesinde, faturaland\u0131rma hesaplar\u0131n\u0131z\u0131n durumunu sorgulayabilir, projelerinizi belirli faturaland\u0131rma hesaplar\u0131na ba\u011flayabilir, hesaplar\u0131 kapatabilir ve hatta fatura d\u00f6nemi baz\u0131nda genel maliyet \u00f6zetleri alabilirsiniz. API, \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli ve \u00e7oklu projeye sahip kurulu\u015flar i\u00e7in otomasyon imkanlar\u0131 sunar. \u00d6rne\u011fin, yeni bir proje olu\u015fturuldu\u011funda otomatik olarak belirli bir faturaland\u0131rma hesab\u0131na ba\u011flanmas\u0131n\u0131 sa\u011flayabilir veya faturaland\u0131rma ayarlar\u0131nda yap\u0131lan de\u011fi\u015fiklikleri izleyebilirsiniz.<\/p>\n
API’nin en b\u00fcy\u00fck avantajlar\u0131ndan biri, manuel m\u00fcdahaleyi azaltmas\u0131 ve insan hatas\u0131 riskini en aza indirmesidir. Python, Java, Node.js gibi pop\u00fcler programlama dilleriyle entegre edilebilir ve faturaland\u0131rma s\u00fcre\u00e7lerinizi CI\/CD (S\u00fcrekli Entegrasyon\/S\u00fcrekli Da\u011f\u0131t\u0131m) boru hatlar\u0131n\u0131za dahil etmenize olanak tan\u0131r. Ancak unutmamak gerekir ki, Billing API genellikle daha \u00fcst d\u00fczey faturaland\u0131rma hesab\u0131 y\u00f6netimi ve \u00f6zet bilgiler i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Ger\u00e7ek, gran\u00fcler maliyet analizi ve her bir kaynak baz\u0131ndaki harcamalar\u0131 g\u00f6rmek i\u00e7in as\u0131l g\u00fcc\u00fcn\u00fc BigQuery Export’lar\u0131 ile birle\u015ftiririz. API, size “Ne kadar \u00f6d\u00fcyorum?” sorusunun genel cevab\u0131n\u0131 verirken, BigQuery Export’lar\u0131 “Neye, ne zaman ve ne kadar \u00f6d\u00fcyorum?” sorusunun detayl\u0131 cevab\u0131n\u0131 sunar.<\/p>\n
BigQuery Export’lar\u0131, Google Cloud faturaland\u0131rma verilerinizin en detayl\u0131 ve ham halini do\u011frudan bir BigQuery veri k\u00fcmesine aktarman\u0131z\u0131 sa\u011flayan bir \u00f6zelliktir. Bu, her bir hizmetin (Compute Engine, Cloud Storage, BigQuery vb.) her bir SKU’sunun, yani tam olarak ne i\u00e7in \u00fccretlendirildi\u011finizin, ne zaman ve ne kadar kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131n\u0131n bilgilerini i\u00e7erir. Geleneksel faturaland\u0131rma raporlar\u0131, genellikle ayl\u0131k bazda \u00f6zetlenmi\u015f veya belirli bir hizmete odaklanm\u0131\u015f bilgiler sunarken, BigQuery Export’lar\u0131 mikro seviyede bir analiz yap\u0131lmas\u0131na olanak tan\u0131r.<\/p>\n
Bu detay seviyesi, maliyet optimizasyonu stratejileri i\u00e7in hayati \u00f6neme sahiptir. \u00d6rne\u011fin, hangi sanal makinenin fazla kaynak t\u00fcketti\u011fini, hangi Cloud Storage paketinin beklenenden daha pahal\u0131ya geldi\u011fini, hatta belirli bir BigQuery sorgusunun ne kadar maliyet olu\u015fturdu\u011funu dahi bu verilerle tespit edebilirsiniz. BigQuery’nin analitik yetenekleriyle birle\u015fti\u011finde, bu export’lar sayesinde:<\/p>\n
K\u0131sacas\u0131, BigQuery Export’lar\u0131, GCP faturaland\u0131rma verilerinizi bir kara kutudan \u00e7\u0131kar\u0131p, \u00fczerinde s\u0131n\u0131rs\u0131z analiz yapabilece\u011finiz \u015feffaf bir veri kayna\u011f\u0131na d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcr. Billing API ise bu BigQuery verilerini daha geni\u015f bir otomasyon ve y\u00f6netim \u00e7er\u00e7evesine entegre etmenize yard\u0131mc\u0131 olur. Bu iki arac\u0131n birle\u015fimi, bulut maliyetleriniz \u00fczerinde tam hakimiyet kurman\u0131z\u0131n anahtar\u0131d\u0131r.<\/p>\n
Google Cloud maliyetlerinizi derinlemesine analiz edebilmek i\u00e7in atman\u0131z gereken ilk ve en kritik ad\u0131m, faturaland\u0131rma verilerinizi BigQuery’ye aktarmakt\u0131r. Bu i\u015flem, GCP konsolu \u00fczerinden olduk\u00e7a kolay bir \u015fekilde yap\u0131labilir ve genellikle bir kez yap\u0131land\u0131r\u0131ld\u0131ktan sonra otomatik olarak \u00e7al\u0131\u015fmaya devam eder. \u0130\u015fte ad\u0131m ad\u0131m bu s\u00fcreci nas\u0131l ba\u015flataca\u011f\u0131n\u0131z:<\/p>\n
Bu i\u015flemi ger\u00e7ekle\u015ftirebilmek i\u00e7in, GCP projenizde veya kurulu\u015funuzda yeterli yetkilere sahip olman\u0131z gerekir. Genellikle, Maliyet verilerinizi ayr\u0131 bir GCP projesinde tutmak, g\u00fcvenlik ve y\u00f6netim a\u00e7\u0131s\u0131ndan en iyi uygulamad\u0131r. E\u011fer hali haz\u0131rda maliyet verilerini saklamak i\u00e7in bir projeniz yoksa, yeni bir proje olu\u015fturun:<\/p>\n Bu ad\u0131m, faturaland\u0131rma verilerinizin BigQuery’ye otomatik olarak g\u00f6nderilmesini sa\u011flar:<\/p>\n Her iki se\u00e7ene\u011fi de etkinle\u015ftirebilirsiniz, ancak ayr\u0131nt\u0131l\u0131 veriler daha fazla depolama alan\u0131 kaplayacakt\u0131r.<\/li>\n Bu ad\u0131mlar\u0131 tamamlad\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, Google Cloud art\u0131k faturaland\u0131rma verilerinizi otomatik olarak se\u00e7ti\u011finiz BigQuery veri k\u00fcmesine aktarmaya ba\u015flayacakt\u0131r. Bu veriler, saatlik veya g\u00fcnl\u00fck bazda g\u00fcncellenir ve size maliyetleriniz \u00fczerinde anl\u0131k bir g\u00f6r\u00fcn\u00fcrl\u00fck sa\u011flar. Art\u0131k bu ham veriler \u00fczerinde g\u00fc\u00e7l\u00fc SQL sorgular\u0131 \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rabilir, panolar olu\u015fturabilir ve bulut harcamalar\u0131n\u0131z\u0131 anlamak i\u00e7in gerekli temel altyap\u0131y\u0131 kurmu\u015f olursunuz. Bir sonraki b\u00f6l\u00fcmde, Billing API’yi kullanarak bu s\u00fcreci nas\u0131l daha da otomatikle\u015ftirebilece\u011fimize bakaca\u011f\u0131z.<\/p>\n BigQuery Export’lar\u0131, maliyet verilerinizi toplamak i\u00e7in harika bir temel sa\u011flarken, Google Cloud Billing API bu verileri y\u00f6netmek ve daha geni\u015f otomasyon s\u00fcre\u00e7lerine dahil etmek i\u00e7in programatik bir k\u00f6pr\u00fc g\u00f6revi g\u00f6r\u00fcr. API, \u00f6zellikle birden fazla faturaland\u0131rma hesab\u0131n\u0131 y\u00f6neten, projeleri otomatik olarak faturaland\u0131rma hesaplar\u0131na ba\u011flayan veya faturaland\u0131rma ayarlar\u0131nda de\u011fi\u015fiklikleri izleyen kurulu\u015flar i\u00e7in paha bi\u00e7ilmezdir.<\/p>\n Herhangi bir Google Cloud API’sinde oldu\u011fu gibi, Billing API’yi kullanmaya ba\u015flamadan \u00f6nce onu projenizde etkinle\u015ftirmeniz gerekir:<\/p>\n API’ye programatik olarak eri\u015fmek i\u00e7in kimlik do\u011frulama yapman\u0131z gerekir. En yayg\u0131n y\u00f6ntemler \u015funlard\u0131r:<\/p>\n \u00c7o\u011fu otomasyon senaryosu i\u00e7in Hizmet Hesaplar\u0131 tercih edilir. A\u015fa\u011f\u0131daki \u00f6rnekte, bir hizmet hesab\u0131n\u0131n kimlik bilgilerini kullanarak Billing API ile etkile\u015fim kuraca\u011f\u0131z. Ortam de\u011fi\u015fkeni olarak A\u015fa\u011f\u0131daki Python kodu \u00f6rne\u011fi, Cloud Billing API’yi kullanarak kurulu\u015funuzdaki faturaland\u0131rma hesaplar\u0131n\u0131n bir listesini nas\u0131l alaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 g\u00f6sterir. Bu, birden fazla faturaland\u0131rma hesab\u0131n\u0131 y\u00f6neten veya belirli bir hesab\u0131n durumunu kontrol etmek isteyen y\u00f6neticiler i\u00e7in olduk\u00e7a faydal\u0131d\u0131r.<\/p>\n <\/code><\/p>\n Bu kodu \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmadan \u00f6nce <\/code><\/p>\n Bu basit \u00f6rnek, Billing API'nin programatik y\u00f6netim i\u00e7in ne kadar g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7 oldu\u011funu g\u00f6stermektedir. Bu t\u00fcr bir otomasyonla, faturaland\u0131rma s\u00fcre\u00e7lerinizi daha verimli hale getirebilir, olas\u0131 hatalar\u0131 azaltabilir ve maliyet y\u00f6netimi stratejilerinizi daha proaktif bir \u015fekilde uygulayabilirsiniz. Bir sonraki ad\u0131mda, BigQuery'ye aktard\u0131\u011f\u0131m\u0131z detayl\u0131 maliyet verilerini nas\u0131l sorgulayaca\u011f\u0131m\u0131z\u0131 ve anlamland\u0131raca\u011f\u0131m\u0131z\u0131 inceleyece\u011fiz.<\/p>\n BigQuery'ye aktard\u0131\u011f\u0131m\u0131z detayl\u0131 faturaland\u0131rma verileri, maliyet optimizasyonu ve y\u00f6netimi i\u00e7in alt\u0131n de\u011ferindedir. Ancak bu verilerden ger\u00e7ek anlamda faydalanmak i\u00e7in, onlar\u0131 do\u011fru \u015fekilde sorgulamay\u0131 ve yorumlamay\u0131 bilmek gerekir. BigQuery, SQL tabanl\u0131 g\u00fc\u00e7l\u00fc analitik yetenekleriyle bu verileri ke\u015ffetmek i\u00e7in ideal bir platformdur. \u015eimdi, bu verilerin yap\u0131s\u0131n\u0131 anlayal\u0131m ve yayg\u0131n maliyet analizi senaryolar\u0131 i\u00e7in \u00f6rnek sorgular olu\u015ftural\u0131m.<\/p>\n BigQuery'ye aktar\u0131lan faturaland\u0131rma verileri, genellikle karma\u015f\u0131k ama tutarl\u0131 bir \u015femaya sahiptir. En \u00f6nemli alanlardan baz\u0131lar\u0131 \u015funlard\u0131r:<\/p>\n Bu \u015fema bilgisiyle, istedi\u011finiz her t\u00fcrl\u00fc maliyet analizini yapmaya ba\u015flayabilirsiniz. Unutmay\u0131n, sorgular\u0131n\u0131zda tablonuzun tam ad\u0131n\u0131 kullanmal\u0131s\u0131n\u0131z (\u00f6rn: Bir kurulu\u015fta maliyetleri y\u00f6netirken, hangi projelerin en fazla harcama yapt\u0131\u011f\u0131n\u0131 bilmek kritik \u00f6neme sahiptir. Bu sorgu, belirli bir ay i\u00e7inde en \u00e7ok maliyet \u00fcreten ilk 10 projeyi listeler:<\/p>\n <\/code><\/p>\n Belirli bir servisin (\u00f6rn: Compute Engine, Cloud Storage) ayl\u0131k maliyet trendlerini g\u00f6rmek, b\u00fct\u00e7eleme ve kapasite planlamas\u0131 i\u00e7in \u00f6nemlidir. Bu sorgu, her bir hizmetin ayl\u0131k bazda ne kadar maliyet olu\u015fturdu\u011funu g\u00f6sterir:<\/p>\n <\/code><\/p>\n GCP'deki kaynaklar\u0131n\u0131za uygulad\u0131\u011f\u0131n\u0131z etiketler (labels), maliyetleri daha da gran\u00fcler bir \u015fekilde s\u0131n\u0131fland\u0131rman\u0131za olanak tan\u0131r. \u00d6rne\u011fin, <\/code><\/p>\n Bu \u00f6rnek sorgular, BigQuery'deki faturaland\u0131rma verilerinizle neler yapabilece\u011finize dair sadece bir ba\u015flang\u0131\u00e7t\u0131r. Kendi ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131za g\u00f6re bu sorgular\u0131 uyarlayabilir, birle\u015ftirebilir ve daha karma\u015f\u0131k analizler yapabilirsiniz. Bu verileri d\u00fczenli olarak sorgulayarak ve sonu\u00e7lar\u0131 g\u00f6rselle\u015ftirerek (\u00f6rne\u011fin Looker Studio ile), bulut harcamalar\u0131n\u0131z \u00fczerinde tam bir g\u00f6r\u00fcn\u00fcrl\u00fck ve kontrol sa\u011flayabilirsiniz. Bir sonraki b\u00f6l\u00fcmde, ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryosunda bu ara\u00e7lar\u0131n nas\u0131l kullan\u0131labilece\u011fini inceleyece\u011fiz.<\/p>\n \u015eimdiye kadar BigQuery Export'lar\u0131n\u0131 nas\u0131l kuraca\u011f\u0131m\u0131z\u0131 ve faturaland\u0131rma API'sini nas\u0131l kullanaca\u011f\u0131m\u0131z\u0131 \u00f6\u011frendik. Peki, bu bilgileri ger\u00e7ek bir senaryoda nas\u0131l hayata ge\u00e7irebiliriz? B\u00fcy\u00fck bir \u015firketin karma\u015f\u0131k bulut altyap\u0131s\u0131nda maliyet optimizasyonu ve y\u00f6netimi i\u00e7in bu ara\u00e7lar\u0131 nas\u0131l kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6steren bir vaka analizine dalal\u0131m.<\/p>\n X \u015eirketi, birden fazla ekip ve y\u00fczlerce proje ile geni\u015f bir Google Cloud Platform altyap\u0131s\u0131n\u0131 y\u00f6neten b\u00fcy\u00fck bir e-ticaret kurulu\u015fuydu. Maliyetleri h\u0131zla art\u0131yor ve faturalar\u0131ndaki karma\u015f\u0131kl\u0131k nedeniyle harcamalar\u0131n nereye gitti\u011fini tam olarak anlamakta zorlan\u0131yorlard\u0131. Ayl\u0131k toplam maliyeti biliyorlard\u0131, ancak hangi projelerin veya servislerin bu art\u0131\u015fa neden oldu\u011funu, hatta belirli bir etiketle i\u015faretlenmi\u015f kaynaklar\u0131n maliyetini g\u00f6remiyorlard\u0131.<\/p>\n Sorun:<\/strong> Beklenmedik maliyet art\u0131\u015flar\u0131 ve \u015feffafl\u0131k eksikli\u011fi.<\/p>\n \u00c7\u00f6z\u00fcm:<\/strong> BigQuery Export'lar\u0131 ve Looker Studio (eski ad\u0131yla Google Data Studio) ile otomatik bir maliyet izleme ve analiz sistemi kurdular.<\/p>\n Bu senaryo, BigQuery Export'lar\u0131 ve ilgili ara\u00e7lar\u0131n sadece maliyetleri izlemekle kalmay\u0131p, ayn\u0131 zamanda aktif olarak maliyet optimizasyonu ve y\u00f6netimi yapma potansiyelini g\u00f6stermektedir. \u015eirketler, bu t\u00fcr sistemler kurarak bulut harcamalar\u0131 \u00fczerinde tam \u015feffafl\u0131k, kontrol ve \u00f6ng\u00f6r\u00fc kazanabilir, b\u00f6ylece kaynaklar\u0131n\u0131 daha verimli kullanabilirler. Bu, sadece para tasarrufu sa\u011flamakla kalmaz, ayn\u0131 zamanda ekipler aras\u0131nda maliyet bilincini art\u0131r\u0131r ve daha s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilir bir bulut altyap\u0131s\u0131 olu\u015fturulmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n BigQuery'deki detayl\u0131 faturaland\u0131rma verileri, ham haliyle bile \u00e7ok de\u011ferli olsa da, bu verileri g\u00f6rselle\u015ftirmek ve anlamas\u0131 kolay panolara d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek, karar alma s\u00fcre\u00e7lerini h\u0131zland\u0131r\u0131r ve maliyet bilincini yayg\u0131nla\u015ft\u0131r\u0131r. Google'\u0131n kendi ara\u00e7lar\u0131ndan olan Data Studio (\u015fimdiki ad\u0131yla Looker Studio), BigQuery ile sorunsuz entegrasyonu sayesinde bu g\u00f6rselle\u015ftirme ve otomatik raporlama ihtiya\u00e7lar\u0131 i\u00e7in m\u00fckemmel bir \u00e7\u00f6z\u00fcmd\u00fcr.<\/p>\n BigQuery'deki faturaland\u0131rma veri k\u00fcmelerinizi Looker Studio'ya ba\u011flamak olduk\u00e7a basittir:<\/p>\n Veriler ba\u011fland\u0131ktan sonra, Looker Studio'nun s\u00fcr\u00fckle ve b\u0131rak aray\u00fcz\u00fcn\u00fc kullanarak \u00e7e\u015fitli g\u00f6rselle\u015ftirmeler olu\u015fturabilirsiniz:<\/p>\n \u00d6zellikle Looker Studio, olu\u015fturdu\u011funuz panolar\u0131 otomatik olarak belirli zaman aral\u0131klar\u0131nda (\u00f6rn: haftal\u0131k, ayl\u0131k) belirli e-posta adreslerine g\u00f6nderme \u00f6zelli\u011fine sahiptir. Bu, ilgili payda\u015flar\u0131n her zaman g\u00fcncel maliyet bilgisine sahip olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Ayr\u0131ca, panolar\u0131 bir web sitesine g\u00f6mebilir veya kurulu\u015f i\u00e7inde kolayca payla\u015fabilirsiniz. Bu sayede, maliyet bilgileri \"kapal\u0131 kap\u0131lar ard\u0131nda\" kalmaktan \u00e7\u0131kar ve ilgili herkese ula\u015f\u0131r.<\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131da, bir maliyet \u00f6zet panosunun temel HTML yap\u0131s\u0131n\u0131 ve mobil cihazlarda daha iyi g\u00f6r\u00fcnmesini sa\u011flayacak basit bir CSS medya sorgusu \u00f6rne\u011fini g\u00f6rebilirsiniz. Looker Studio do\u011frudan bu t\u00fcr HTML\/CSS \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131 vermese de, bu yap\u0131, web tabanl\u0131 raporlama ara\u00e7lar\u0131n\u0131n responsive tasar\u0131m i\u00e7in nas\u0131l d\u00fc\u015f\u00fcnd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc g\u00f6sterir.<\/p>\nBilling Account User<\/code> veya Billing Account Administrator<\/code> rol\u00fcne sahip olman\u0131z ve verileri export edece\u011finiz BigQuery projesi \u00fczerinde BigQuery Data Editor<\/code> izinlerine sahip olman\u0131z gereklidir. Bu izinlere sahip de\u011filseniz, kurulu\u015funuzun GCP y\u00f6neticisinden talep etmelisiniz.<\/p>\n2. BigQuery \u0130\u00e7in Yeni Bir Proje ve Veri K\u00fcmesi Olu\u015fturun (\u00d6nerilen)<\/h3>\n
\n
my-billing-data-project<\/code>.<\/li>\nbilling_export_dataset<\/code>) ve co\u011frafi konumu se\u00e7in. Verilerinizi b\u00f6lgesel olarak (\u00f6rn: us-central1<\/code>) veya \u00e7oklu b\u00f6lgesel (\u00f6rn: US<\/code>) bir konumda saklayabilirsiniz.<\/li>\n<\/ol>\n3. Faturaland\u0131rma Verilerini BigQuery’ye Aktar\u0131m\u0131 Etkinle\u015ftirin<\/h3>\n
\n
\n
\n
my-billing-data-project<\/code>).<\/li>\nbilling_export_dataset<\/code>).<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\ngcp_billing_export_v1_XXXXXX<\/code> format\u0131nda olacakt\u0131r, burada XXXXXX<\/code> faturaland\u0131rma hesab\u0131n\u0131z\u0131n benzersiz kimli\u011fidir.<\/div>\nGoogle Cloud Billing API ile Programatik Eri\u015fim: Maliyet Verilerini Otomatikle\u015ftirin<\/h2>\n
1. Billing API’yi Etkinle\u015ftirme<\/h3>\n
\n
2. Kimlik Do\u011frulama ve Yetkilendirme<\/h3>\n
\n
Billing Account User<\/code> veya \u00f6zel bir rol) atar ve JSON anahtar dosyas\u0131n\u0131 kullanarak kimlik do\u011frulamas\u0131 yapars\u0131n\u0131z.<\/li>\nGOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS<\/code>‘\u0131 ayarlayarak veya kod i\u00e7inde a\u00e7\u0131k\u00e7a belirterek kimlik do\u011frulamas\u0131 yapabilirsiniz.<\/p>\n\u00d6rnek Kod: Billing API ile Hesap Bilgilerini \u00c7ekme<\/h3>\n
\n# Gerekli k\u00fct\u00fcphaneyi i\u00e7e aktar\u0131n\nfrom google.cloud import billing_v1\nimport os\n\n# Kimlik do\u011frulama i\u00e7in Service Account anahtar dosyas\u0131n\u0131 ayarlay\u0131n\n# Bu dosyan\u0131n yolu ortam de\u011fi\u015fkeni olarak ayarlanabilir:\n# export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=\"\/path\/to\/your\/service-account-key.json\"\n# veya do\u011frudan kod i\u00e7inde belirtilebilir:\n# os.environ[\"GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS\"] = \"\/path\/to\/your\/service-account-key.json\"\n\ndef list_billing_accounts():\n \"\"\"Google Cloud Billing API'yi kullanarak mevcut faturaland\u0131rma hesaplar\u0131n\u0131 listeler.\"\"\"\n try:\n # Billing API istemcisini olu\u015ftur\n client = billing_v1.CloudBillingClient()\n\n # Faturaland\u0131rma hesaplar\u0131n\u0131 listeleme iste\u011fi\n # Parent parametresi bo\u015f b\u0131rak\u0131l\u0131rsa, varsay\u0131lan olarak projenin ait oldu\u011fu kurulu\u015ftaki\n # veya varsay\u0131lan kimlik bilgileriyle eri\u015filebilen t\u00fcm hesaplar\u0131 listeler.\n # Belirli bir kurulu\u015f i\u00e7in: request = billing_v1.ListBillingAccountsRequest(parent='organizations\/YOUR_ORGANIZATION_ID')\n request = billing_v1.ListBillingAccountsRequest()\n \n # \u0130ste\u011fi g\u00f6nder ve yan\u0131t\u0131 al\n response = client.list_billing_accounts(request=request)\n \n print(\"Mevcut Faturaland\u0131rma Hesaplar\u0131:\")\n if not response.billing_accounts:\n print(\" Hi\u00e7 faturaland\u0131rma hesab\u0131 bulunamad\u0131 veya eri\u015fim izniniz yok.\")\n return\n\n for account in response.billing_accounts:\n # Hesap ad\u0131ndan ID'yi \u00e7\u0131kar\n account_id = account.name.split('\/')[-1]\n print(f\" ID: {account_id}\")\n print(f\" A\u00e7\u0131klama: {account.display_name}\")\n print(f\" A\u00e7\u0131k m\u0131: {account.open}\")\n print(\"-\" * 30)\n\n except Exception as e:\n print(f\"Bir hata olu\u015ftu: {e}\")\n\n# Bu fonksiyonu \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak i\u00e7in:\n# if __name__ == \"__main__\":\n# list_billing_accounts()\n\n <\/pre>\ngoogle-cloud-billing<\/code> k\u00fct\u00fcphanesini y\u00fcklemeniz gerekecektir:<\/p>\n\npip install google-cloud-billing\n <\/pre>\nBigQuery Export Verilerini Anlamak ve Sorgulamak: Detayl\u0131 Maliyet Analizi Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r?<\/h2>\n
BigQuery Export Verilerinin \u015eema Yap\u0131s\u0131<\/h3>\n
\n
invoice.month<\/code>:<\/strong> Fatura d\u00f6nemi.<\/li>\nusage_start_time<\/code> \/ usage_end_time<\/code>:<\/strong> Kayna\u011f\u0131n kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131 zaman aral\u0131\u011f\u0131.<\/li>\nproject.id<\/code> \/ project.name<\/code>:<\/strong> \u0130lgili Google Cloud projesinin kimli\u011fi ve ad\u0131.<\/li>\nservice.id<\/code> \/ service.description<\/code>:<\/strong> Kullan\u0131lan Google Cloud hizmetinin kimli\u011fi ve a\u00e7\u0131klamas\u0131 (\u00f6rn: Compute Engine<\/code>, Cloud Storage<\/code>).<\/li>\nsku.id<\/code> \/ sku.description<\/code>:<\/strong> Kullan\u0131lan belirli SKU (Stok Birimi) kimli\u011fi ve a\u00e7\u0131klamas\u0131 (\u00f6rn: N1 Standard Instance Core<\/code>, Standard Storage Egress<\/code>). Bu, maliyetin en gran\u00fcler seviyesidir.<\/li>\ncost<\/code>:<\/strong> Bu sat\u0131r \u00f6\u011fesi i\u00e7in maliyet (para birimiyle).<\/li>\ncurrency<\/code>:<\/strong> Maliyetin para birimi.<\/li>\nusage.amount<\/code> \/ usage.unit<\/code>:<\/strong> Kaynak kullan\u0131m miktar\u0131 ve birimi (\u00f6rn: 100 GB-ay<\/code>, 500 Saat<\/code>).<\/li>\nlabels<\/code>:<\/strong> Projelerinizde veya kaynaklar\u0131n\u0131zda kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131z \u00f6zel etiketler. Bu, maliyetleri departman, ekip, ortam vb. gibi kategorilere ay\u0131rmak i\u00e7in \u00e7ok \u00f6nemlidir.<\/li>\n_PARTITIONDATE<\/code>:<\/strong> BigQuery'nin otomatik olarak olu\u015fturdu\u011fu b\u00f6l\u00fcmleme s\u00fctunu. Sorgular\u0131n\u0131z\u0131 optimize etmek i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir.<\/li>\n<\/ul>\nyour-billing-project.your_billing_dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX<\/code><\/code>).<\/p>\n\u00d6rnek Sorgu: En \u00c7ok Harcayan Projeleri Bulma<\/h3>\n
\nSELECT\n project.id AS project_id,\n SUM(cost) AS total_cost\nFROM\n your-billing-project.your_billing_dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX<\/code> -- Tablo ad\u0131n\u0131z\u0131 buraya yaz\u0131n\nWHERE\n _PARTITIONDATE >= '2023-01-01' AND _PARTITIONDATE <= '2023-01-31' -- Analiz etmek istedi\u011finiz tarih aral\u0131\u011f\u0131\nGROUP BY\n project_id\nORDER BY\n total_cost DESC\nLIMIT 10;\n <\/pre>\n\u00d6rnek Sorgu: Servis Baz\u0131nda Ayl\u0131k Maliyetler<\/h3>\n
\nSELECT\n service.description AS service_name,\n FORMAT_DATE('%Y-%m', usage_start_time) AS usage_month,\n SUM(cost) AS monthly_cost\nFROM\n your-billing-project.your_billing_dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX<\/code> -- Tablo ad\u0131n\u0131z\u0131 buraya yaz\u0131n\nWHERE\n _PARTITIONDATE >= '2023-01-01' -- Belirli bir tarihten itibaren\nGROUP BY\n service_name, usage_month\nORDER BY\n usage_month, monthly_cost DESC;\n <\/pre>\n\u00d6rnek Sorgu: Etiket Baz\u0131nda Maliyet Analizi<\/h3>\n
environment:production<\/code> veya team:backend<\/code> gibi etiketler kullanarak belirli bir ortam\u0131n veya ekibin harcamalar\u0131n\u0131 takip edebilirsiniz:<\/p>\n\nSELECT\n LOWER(labels.key) AS label_key,\n LOWER(labels.value) AS label_value,\n SUM(cost) AS total_cost\nFROM\n your-billing-project.your_billing_dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX<\/code>,\n UNNEST(labels) AS labels -- Etiketler array oldu\u011fu i\u00e7in UNNEST kullan\u0131l\u0131r\nWHERE\n _PARTITIONDATE >= '2023-01-01' AND _PARTITIONDATE <= '2023-01-31'\n AND LOWER(labels.key) = 'environment' -- Belirli bir etikete odaklanmak i\u00e7in\nGROUP BY\n label_key, label_value\nORDER BY\n total_cost DESC;\n <\/pre>\n_PARTITIONDATE<\/code> filtresini her zaman kullan\u0131n. Bu, BigQuery'nin yaln\u0131zca ilgili b\u00f6l\u00fcmleri taramas\u0131n\u0131 sa\u011flayarak sorgu maliyetini ve s\u00fcresini azalt\u0131r. Ayr\u0131ca, s\u0131k kullan\u0131lan alanlar \u00fczerinde k\u00fcmeler (clustering) olu\u015fturmay\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcnebilirsiniz.<\/div>\nGer\u00e7ek D\u00fcnya Senaryosu: B\u00fcy\u00fck Bir Kurumda Maliyet Optimizasyonu<\/h2>\n
Vaka Analizi: Anomaly Tespitinden Maliyet Kurtarma S\u00fcrecine<\/h3>\n
\n
environment<\/code> (dev, test, prod) ve team<\/code> (backend, frontend, data-science) gibi \u00f6zel etiketlere g\u00f6re grupland\u0131ran ve \u00f6zetleyen d\u00fczenli g\u00f6r\u00fcn\u00fcmler (views) olu\u015fturdular. \u00d6rne\u011fin, bir g\u00f6r\u00fcn\u00fcm, her ay hangi ekibin hangi ortamda ne kadar harcad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6steriyordu.<\/li>\n\n
\u0130leri D\u00fczey Kullan\u0131m: Data Studio\/Looker Studio ile G\u00f6rselle\u015ftirme ve Otomatik Raporlama<\/h2>\n
BigQuery Verilerini Looker Studio'ya Ba\u011flama<\/h3>\n
\n
gcp_billing_export_v1_XXXXXX<\/code>) veya daha \u00f6nce olu\u015fturdu\u011funuz bir g\u00f6r\u00fcn\u00fcm\u00fc se\u00e7in.<\/li>\n\u00d6zelle\u015ftirilmi\u015f Panolar Olu\u015fturma<\/h3>\n
\n
labels<\/code> alan\u0131, dinamik raporlama i\u00e7in \u00e7ok g\u00fc\u00e7l\u00fcd\u00fcr. Etiket filtreleri ekleyerek, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n farkl\u0131 departmanlar\u0131n veya ortamlar\u0131n maliyetlerini kendi ba\u015flar\u0131na ke\u015ffetmelerini sa\u011flayabilirsiniz. \u00d6rne\u011fin, environment<\/code> etiketini kullanarak \"prod\" ortam\u0131n\u0131n maliyetini \"dev\" ortam\u0131n\u0131n maliyetiyle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131ran bir pano olu\u015fturabilirsiniz.<\/p>\nZamanlanm\u0131\u015f Raporlar ve Payla\u015f\u0131m<\/h3>\n