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【PDE勉強 #01】BigQueryの課金モデル（オンデマンド vs スロット予約）
【PDE勉強#01】BigQueryの課金モデルを本気で理解してみた
🎯 なぜこの記事を書いたか？
Google Cloud の Professional Data Engineer（PDE）資格の勉強を通して、BigQueryの「オンデマンド課金」と「スロット予約モデル」の違いについて深掘りしました。
知識を整理しつつ、後から見返せるようにまとめておきます。
📘 試験で問われる観点
- アドホック分析（たまに使う）
- SLAありジョブ（毎日動く・高優先度）
- コスト最適化（必要以上の予約はNG）
✅ オンデマンド課金とは？
- 使った分だけ支払い
- スキャンしたデータ量（1TBあたり6ドル〜）
- スロット予約なし。アドホッククエリ向き。
- データ量が少ない／頻度が低いとコスパ◎
✅ スロット予約とは？
- 一定のリソース（スロット）を事前に確保
- ジョブに必要なスロットを常に確保できる
- 安定した実行が必要なバッチ処理に最適
- 自動スケーリングあり
🧠 自分なりのたとえ話
- オンデマンド：使うたびに料金を払う「コインランドリー」
- スロット予約：定額で契約する「ジムの月額会員」
💡 試験対策まとめ
| ジョブタイプ | 最適な課金モデル |
|---|---|
| 毎日のSLA付きバッチ | スロット予約（Enterprise） |
| アドホック分析 | オンデマンド |
📝 まとめ
スロット予約とオンデマンド、状況によって使い分けることが重要。
次回は、Pub/Sub × BigQueryのストリーミング処理についてまとめます。
タグ：#PDE #BigQuery #GoogleCloud #資格勉強 #クラウド
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