Python 谷歌云存储/大查询成本估算

我正试图估算我的谷歌云计划每月的总成本

我的程序所做的是将输入文件从AmazonS3服务器加载到Google的云存储平台。然后，它使用导入的数据在GoogleBigQuery中创建一个表，然后将创建的表以JSON格式导出回云存储

假设我有一个50 GB大小的文件，它驻留在AmazonS3中

我的程序将这个50 GB的数据文件导入云存储，将其加载到BigQuery中的一个表中，最后将其导出回云存储

我估计50GB文件包含600000000（600万）行

在云存储的应用程序中：

我已经将“存储数据”字段设置为100 GB（50 GB输入文件，50 GB导出文件）

我已将“实体读取”字段（假设每个实体都是表中的一行）设置为600000000（必须执行读取操作才能将数据加载到BigQuery）

最后，我将“实体写入”字段设置为1200000000（从S3将数据导入云存储时执行一次写入操作，从BigQuery导出数据时执行另一次写入操作）

这给了我每月2530.52美元的成本估算，我发现对于一个50 GB的数据文件来说这是相当高的

我想知道的是我的估计值是否正确

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此外，除了云存储成本外，我的计划还将产生哪些其他成本？（因为我也在使用谷歌云传输服务）

不确定您填写的页面，但在BigQuery页面上没有类似于

实体读取的字段

以下是计算结果：

Storage 100 GB
Streaming Inserts 0 MB
Queries 10 TB
Total Estimated Cost: $47.00 per 1 month 


请注意，从/到文件的加载/导出是免费的，您只需支付文件的存储费用。
即使用于填充BigQuery表的50 GB数据文件位于Google云存储中，在将数据导入到表中时，BigQuery是否也有单独的存储成本？我把计算值放在了云存储计算器中。是的，BigQuery表也有存储空间+GCS存储空间，所以如果我将数据存储在GCS中并导入到BigQuery中，我将不得不支付GCS和BigQuery中的数据存储费用？如果导入后将文件保留在GCS中，是的（完成后应将其删除）。但如果您只保留到进程运行为止，您将按分钟比例支付GCS存储成本。谢谢您提供的信息。