Расходы на облачные сервисы часто растут быстрее, чем ваш бизнес, если не разобраться в ценообразовании облака. Эта статья поможет вам понять, как планировать бюджет в GCP, оптимизировать расходы и сэкономить до 40%.
Как партнёр Google Cloud, Elcore Cloud раскрывает основы ценообразования, отвечает на ключевые вопросы и предлагает инструменты и кредиты для экономии ваших проектов.
Исследования Gartner показывают, что компании переплачивают 20–40% за облачные сервисы из-за плохого планирования (источник: Gartner, “How to Optimize Cloud Costs”, 2023). Ценообразование Google Cloud гибкое, но сложное из-за моделей Pay-as-You-Go, Commitment Use discount и Spot VM. Для финансовых и IT-директоров понимание распределения расходов GCP — это способ сэкономить для проектов, таких как e-commerce или AI-аналитика
Google Cloud предлагает несколько гибких схем оплаты — от Pay-as-You-Go до Spot VM. Понимание этих моделей поможет избежать переплат и оптимизировать расходы.
Платите только за использованные ресурсы. Например, в Compute Engine цена зависит от количества vCPU и памяти, а в BigQuery — от объёма обработанных данных.
Стриминговый сервис использует Cloud Storage в модели Pay-as-You-Go для хранения видео. Во время пикового спроса (например, релиз нового сериала) сервис автоматически масштабируется, экономя 25% по сравнению с фиксированной инфраструктурой (источник: Google Cloud Blog, “Media Streaming Case Study”, 2024).
SaaS-компания тестирует Vertex AI для чат-бота, используя Pay-as-You-Go только для обучения модели. Это позволило снизить расходы на 30% по сравнению с арендой серверов (источник: Google Cloud Customer Stories, “SaaS AI Adoption”, 2023).
Резервируйте ресурсы на 1–3 года и экономьте до 57%. Идеально для стабильных проектов с прогнозируемой нагрузкой.
Банк зарезервировал Compute Engine для обработки базы данных клиентов с трёхлетним контрактом, сократив расходы на 40% по сравнению с Pay-as-You-Go (источник: Google Cloud Financial Services, “Banking Case Study”, 2024).
E-commerce платформа применила скидки для App Engine, чтобы поддерживать стабильный трафик сайта во время сезонных распродаж, сэкономив 30% (источник: Google Cloud Retail, “E-commerce Scaling”, 2023).
Spot VMs (или Spot Virtual Machines) — это виртуальные машины с большими скидками (до 91%), которые Google Cloud предлагает для некритичных, прерывающихся задач. Они используют избыточные вычислительные ресурсы GCP, которые могут быть временно приостановлены, если Google потребуются эти ресурсы для других клиентов.
Spot VM идеально подходят для задач, которые не требуют постоянной работы, например пакетной обработки данных или тестирования. Однако если задача критична, лучше выбрать стандартные VM, чтобы избежать прерываний.
Клиника использует Spot VM для обработки медицинских изображений в BigQuery, запуская аналитику ночью, когда спрос ниже. Это позволило сэкономить 70% по сравнению со стандартными VM (источник: Google Cloud Healthcare, “Data Analytics Case”, 2024).
Компания применяет Spot VM для Cloud Functions, прогнозируя маршруты доставки. Задачи запускаются в фоновом режиме, что снизило расходы на 60% (источник: Google Cloud Logistics, “Supply Chain Optimization”, 2023).
GCP предлагает $300 бесплатного кредита для новых пользователей, Spot VM с экономией до 91% и более дешёвый Vertex AI по сравнению с AWS SageMaker или Azure Machine Learning. Например, медиакомпания перешла с AWS Redshift на BigQuery, использовав BigQuery Data Transfer Service для миграции, что сэкономило 25% благодаря более эффективной обработке данных. Мультиоблачность с Anthos позволяет комбинировать GCP, AWS и Azure через Kubernetes, обеспечивая гибкость (источник: Google Cloud Case Study, “Media Migration”, 2024).
Сервис |
GCP |
AWS |
Asure |
Вычисления (VM) |
Compute Engine: $0.031/час за n2-standard-2, Spot VM до 91% скидки |
EC2: $0.046/час за t3.medium, Spot Instances до 90% скидки |
Azure VM: $0.041/час за D2s v5, Spot VM до 90% скидки |
Хранение данных |
Cloud Storage: $0.02/ГБ (Standard), региональные скидки |
S3: $0.023/ГБ (Standard), скидки за объём |
Blob Storage: $0.018/ГБ (Hot), скидки за резервирование |
Аналитика данных |
BigQuery: $6/ТБ обработанных данных, оптимизация через слоты |
Redshift: $0.25/час за dc2.large, сложнее масштабирование |
Synapse Analytics: $1.20/ТБ, более гибкие запросы, но выше базовая цена |
AI/ML |
Vertex AI: $0.03/час за обучение, дешевле для малых моделей |
SageMaker: $0.042/час за ml.t3.medium, дороже для кастомных моделей |
Azure ML: $0.04/час за обучение, дороже для больших моделей |
Бесплатный кредит |
$300 для новых пользователей |
$100 для новых пользователей |
$200 для новых пользователей |
Примечания: Цены приблизительные (на 2025 год, регион us-central1 для GCP, us-east-1 для AWS, West US для Azure). GCP выигрывает в аналитике (BigQuery) и AI (Vertex AI), AWS — в гибкости EC2, Azure — в интеграции с Microsoft-экосистемой.
Используйте Spot VM
Применяйте для некритичных задач, таких как пакетная обработка в Cloud Functions или аналитика в BigQuery. Логистическая компания сократила расходы на 50% благодаря Spot VM для прогнозирования маршрутов (источник: Google Cloud Logistics, “Cost Optimization”, 2023).
Применяйте скидки за обязательства
Резервируйте Compute Engine или BigQuery слоты для стабильных нагрузок, например баз данных или веб-приложений, экономя до 57%.
Используйте Cloud Cost Management Recommender
Анализируйте неэффективные ресурсы (например, неиспользуемые VM) и получайте рекомендации по их отключению или масштабированию.
Оптимизируйте запросы BigQuery
Используйте BigQuery Query Optimization Tool для сокращения сканирования данных, что снижает расходы на аналитику.
Выбирайте более дешёвые регионы
Например, us-central1 дешевле, чем europe-west4, что может сэкономить до 20% на Compute Engine или Cloud Storage.
GCP Billing Reports предоставляют детальную аналитику расходов по проектам, сервисам и регионам, а Cloud Cost Management Recommender предлагает рекомендации по оптимизации (например, удаление неактивных VM). Ритейлер использовал Billing Reports в сочетании с BigQuery для анализа расходов, оптимизировав запросы и сократив расходы на 20% (источник: Google Cloud Retail, “Cost Transparency”, 2024).
Чрезмерное выделение ресурсов (например, VM с завышенными vCPU) или неэффективные запросы в BigQuery (например, сканирование лишних данных) увеличивают расходы. SaaS-компания использовала BigQuery Query Optimization Tool для анализа запросов, сократив сканирование данных и сэкономив 30% (источник: Google Cloud Customer Stories, “SaaS Optimization”, 2023).
Anthos обеспечивает единое управление для GCP, AWS и Azure через Kubernetes и GKE (Google Kubernetes Engine). Например, финансовая фирма использует Anthos для гибридных баз данных, распределяя рабочие нагрузки между GCP и Azure с использованием Cloud Run для контейнеров, что сэкономило 25% благодаря гибкому масштабированию (источник: Google Cloud Financial Services, “Hybrid Cloud Case”, 2024).
Розничная компания переплачивала за Compute Engine и BigQuery. Elcore Cloud:
Выявила лишние VM через GCP Billing Reports и Cloud Cost Management Recommender.
Перенесла аналитику на Spot VM в BigQuery, сэкономив 60%.
Применила скидки за обязательства для App Engine, сократив расходы на 30%.
Google Cloud Pricing Calculator — это инструмент для быстрой оценки расходов на GCP. Вот как им пользоваться:
Откройте калькулятор и выберите нужные сервисы (например, Compute Engine, BigQuery, Vertex AI).
Укажите параметры: количество vCPU, объём памяти, регион или объём данных.
Добавьте скидки: Spot VM (до 91% экономии) или скидки за обязательства (до 57%).
Просмотрите оценку с распределением расходов и рекомендациями.
Понимание ценообразования Google Cloud — это ключ к экономии. Elcore Cloud поможет вам оптимизировать расходы, используя распределение ресурсов GCP и дополнительные кредиты Google.
