- [Q](#q)
- [GKE 费用分析和精准统计](#gke-费用分析和精准统计)
  - [文章一：GKE 费用分配](#文章一gke-费用分配)
  - [文章二：集群用量计量](#文章二集群用量计量)
  - [满足您的需求](#满足您的需求)
- [其他信息](#其他信息)
- [GKE费用分析和精准统计的英文翻译](#gke费用分析和精准统计的英文翻译)
- [GKE Cost Analysis and Precise Statistics](#gke-cost-analysis-and-precise-statistics)
  - [Article 1: GKE Cost Allocation](#article-1-gke-cost-allocation)
  - [Article 2: Cluster Usage Metering](#article-2-cluster-usage-metering)
  - [Meeting your needs](#meeting-your-needs)
- [Additional information](#additional-information)
- [使用 GKE 费用分配功能统计 Deployment 和 Pod 级别费用的完整步骤](#使用-gke-费用分配功能统计-deployment-和-pod-级别费用的完整步骤)
  - [1. 准备工作](#1-准备工作)
  - [2. 启用 GKE 费用分配](#2-启用-gke-费用分配)
    - [2.1 为新集群启用 GKE 费用分配](#21-为新集群启用-gke-费用分配)
      - [2.1.1 使用 gcloud CLI](#211-使用-gcloud-cli)
      - [2.1.2 使用 Google Cloud 控制台](#212-使用-google-cloud-控制台)
    - [2.2 为现有集群启用 GKE 费用分配](#22-为现有集群启用-gke-费用分配)
      - [2.2.1 使用 gcloud CLI](#221-使用-gcloud-cli)
      - [2.2.2 使用 Google Cloud 控制台](#222-使用-google-cloud-控制台)
  - [3. 验证 GKE 费用分配是否已启用](#3-验证-gke-费用分配是否已启用)
    - [3.1 使用 gcloud CLI](#31-使用-gcloud-cli)
    - [3.2 使用 Google Cloud 控制台](#32-使用-google-cloud-控制台)
  - [4. 查看和分析费用数据](#4-查看和分析费用数据)
    - [4.1 在 Cloud Billing 界面查看费用数据](#41-在-cloud-billing-界面查看费用数据)
    - [4.2 使用 BigQuery 查询分析费用数据](#42-使用-bigquery-查询分析费用数据)
      - [4.2.1 按命名空间获取扣除赠金后的费用](#421-按命名空间获取扣除赠金后的费用)
      - [4.2.2 获取扣除赠金之前的集群费用](#422-获取扣除赠金之前的集群费用)
      - [4.2.3 按 SKU 获取与 GKE 相关的总费用](#423-按-sku-获取与-gke-相关的总费用)
  - [5. 清理](#5-清理)
  - [其他信息](#其他信息-1)

## Q

帮我分析和总结下面2个文章，并总结其实现的是什么? 我现在的需求是统计GKE 里面的一些Cost情况.想要精准到具体运行的Deployment或者对应的Pod的费用

- GKE 费用分配 我关注的点
  - <https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/cost-allocations?hl=zh-cn>
  - gcloud container clusters update CLUSTER_NAME \
    --enable-cost-allocation
- 集群用量计量
  - <https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/cluster-usage-metering?hl=zh-cn>

## GKE 费用分析和精准统计

这两篇文章介绍了 Google Kubernetes Engine (GKE) 中两种不同的费用分析方法：GKE 费用分配和集群用量计量。

### 文章一：GKE 费用分配

**实现的功能：** 将 GKE 集群的费用分配到具体的命名空间和标签，从而实现对 Deployment 和 Pod 级别的费用统计。

**文章要点：**

- GKE 费用分配是基于资源请求量，而不是实际的资源消耗量。
- 需要启用 GKE 费用分配功能，并且数据会导出到 Cloud Billing BigQuery 详细使用费用数据导出中。
- 数据最多可能需要三天时间才会显示在 Cloud Billing 中。
- 可以通过 Google Cloud 控制台或 gcloud CLI 启用 GKE 费用分配。
- 可以通过 BigQuery 查询语句，按照命名空间、集群名称、SKU 等维度过滤和分组费用数据。

**限制：**

- 仅支持由 Compute Engine 永久性磁盘 CSI 驱动程序预配或者使用具有 ReadWriteOnce 访问模式的 gce-pd 存储类别预配的 PersistentVolume 资源。
- 直接应用于 PersistentVolumeClaims 的标签不会出现在费用数据中。
- 如果一个 Pod 有超过 50 个 Kubernetes 标签，则 Google Cloud 控制台的 Cloud Billing 部分中或 Cloud Billing 详细导出中都不会提供这些标签。

### 文章二：集群用量计量

**实现的功能：** 收集集群的资源使用情况指标，并将其导出到 BigQuery 或 Cloud Storage，以便进行自定义分析。

**与 GKE 费用分配的区别：**

- 集群用量计量侧重于资源使用情况指标，而 GKE 费用分配侧重于费用分配。
- 集群用量计量需要配置导出目标和指标过滤器，而 GKE 费用分配自动将数据导出到 Cloud Billing。

### 满足您的需求

根据您的需求，**GKE 费用分配** 功能更适合用于统计 Deployment 和 Pod 级别的费用。您需要启用该功能，并使用 BigQuery 查询语句分析费用数据。

**建议：**

- 仔细阅读 GKE 费用分配的局限和限制，确保它能满足您的需求。
- 学习 BigQuery 查询语句，以便灵活地分析费用数据。

## 其他信息

除了以上两篇文章，您还可以参考以下资源：

- Cloud Billing 文档：了解 Cloud Billing 的功能和使用方法。
- Looker 数据洞察：使用 Looker 创建可视化报表，直观地展示费用数据。

希望这些信息能够帮助您！

## GKE费用分析和精准统计的英文翻译

以下是对之前中文回复的英文翻译：

## GKE Cost Analysis and Precise Statistics

The two articles you provided describe two different cost analysis methods in Google Kubernetes Engine (GKE): GKE Cost Allocation and Cluster Usage Metering.

### Article 1: GKE Cost Allocation

**Functionality:** Allocates GKE cluster costs to specific namespaces and labels, enabling cost statistics at the Deployment and Pod level.

**Key Points:**

- GKE Cost Allocation is based on resource requests, not actual resource consumption.
- It requires enabling the GKE Cost Allocation feature, and data is exported to Cloud Billing BigQuery detailed usage cost data export.
- Data may take up to three days to appear in Cloud Billing.
- You can enable GKE Cost Allocation through the Google Cloud Console or gcloud CLI.
- You can filter and group cost data by dimensions such as namespace, cluster name, and SKU using BigQuery query statements.

**Limitations:**

- Only supports PersistentVolume resources provisioned by the Compute Engine Persistent Disk CSI driver or provisioned with the gce-pd storage class using the ReadWriteOnce access mode.
- Labels applied directly to PersistentVolumeClaims do not appear in the cost data.
- If a Pod has more than 50 Kubernetes labels, they will not be available in the Cloud Billing section of the Google Cloud Console or in the Cloud Billing detailed export.

### Article 2: Cluster Usage Metering

**Functionality:** Collects resource usage metrics for the cluster and exports them to BigQuery or Cloud Storage for custom analysis.

**Difference from GKE Cost Allocation:**

- Cluster Usage Metering focuses on resource usage metrics, while GKE Cost Allocation focuses on cost allocation.
- Cluster Usage Metering requires configuring export destinations and metric filters, while GKE Cost Allocation automatically exports data to Cloud Billing.

### Meeting your needs

Based on your requirements, the **GKE Cost Allocation** feature is more suitable for statistics on Deployment and Pod level costs. You need to enable this feature and use BigQuery query statements to analyze cost data.

**Recommendations:**

- Carefully read the limitations and restrictions of GKE Cost Allocation to ensure that it meets your needs.
- Learn BigQuery query statements for flexible analysis of cost data.

## Additional information

In addition to the above two articles, you can also refer to the following resources:

- Cloud Billing Documentation: Learn about the features and usage of Cloud Billing.
- Looker Data Insights: Use Looker to create visual reports that intuitively present cost data.

Hope this information helps you!

## 使用 GKE 费用分配功能统计 Deployment 和 Pod 级别费用的完整步骤

根据您提供的链接 <https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/cost-allocations?hl=zh-cn> ，以下是启用 GKE 费用分配功能并统计 Deployment 和 Pod 级别费用的详细步骤：

### 1. 准备工作

- 启用 Google Kubernetes Engine API。
- 将详细使用费数据导出到 BigQuery。
  - 如果您要使用 Google Cloud CLI 执行此任务，请安装并初始化 gcloud CLI。
  - 如果您之前安装了 gcloud CLI，请运行 `gcloud components update` 以获取最新版本。
  - **注意** ：对于现有 gcloud CLI 安装，请务必设置 `compute/region` 和 `compute/zone` 属性。

### 2. 启用 GKE 费用分配

您可以在新集群或现有集群上启用 GKE 费用分配。

#### 2.1 为新集群启用 GKE 费用分配

##### 2.1.1 使用 gcloud CLI

使用 `--enable-cost-allocation` 标志创建集群:

```
gcloud container clusters create CLUSTER_NAME \
--enable-cost-allocation \
--region = COMPUTE_REGION
```

请替换以下内容：

- `CLUSTER_NAME` ：新集群的名称。
- `COMPUTE_REGION` ：集群的 Compute Engine 区域。 对于可用区级集群，请使用 `--zone=COMPUTE_ZONE` 。

##### 2.1.2 使用 Google Cloud 控制台

- 转到 Google Cloud 控制台中的 **Google Kubernetes Engine** 页面。
- 点击 _add_box_ **创建** 。
- 配置集群。
- 在导航窗格的 **集群** 下，点击 **功能** 。
- 在 **其他** 部分中，选中 **启用费用分配** 复选框。
- 根据需要配置集群，然后点击 **创建** 。

#### 2.2 为现有集群启用 GKE 费用分配

##### 2.2.1 使用 gcloud CLI

使用 `--enable-cost-allocation` 标志更新集群：

```
gcloud container clusters update CLUSTER_NAME \
--enable-cost-allocation
```

将 `CLUSTER_NAME` 替换为您的集群的名称。

##### 2.2.2 使用 Google Cloud 控制台

1. 转到 Google Cloud 控制台中的 **Google Kubernetes Engine** 页面。
2. 点击要修改的集群的名称。
3. 在 **集群** 页面的 **功能** 部分中，点击 **费用分配** 旁边的 _edit_ 。
4. 在 **修改费用分配** 对话框中，选中 **启用费用分配** 复选框。
5. 点击 **保存更改** 。

### 3. 验证 GKE 费用分配是否已启用

#### 3.1 使用 gcloud CLI

- 描述集群：

  ```
  gcloud container clusters describe CLUSTER_NAME
  ```

- 输出中如果 `costManagementConfig` 的值为 `enabled: true` ，则表示已启用 GKE 费用分配。

#### 3.2 使用 Google Cloud 控制台

- 转到 Google Cloud 控制台中的 **Google Kubernetes Engine** 页面。
- 点击要修改的集群的名称。
- 在 **集群** 页面的 **功能** 部分中， **费用分配** 旁边会显示是否已启用 GKE 费用分配。

### 4. 查看和分析费用数据

启用 GKE 费用分配后，数据最多可能需要三天时间才会显示在 Cloud Billing 中。 您可以通过以下两种方式查看和分析费用数据：

#### 4.1 在 Cloud Billing 界面查看费用数据

- 登录 Google Cloud 控制台，进入 Cloud Billing 部分。
- 在 "费用" 页面中，选择 "费用表" 标签页。
- 您可以使用过滤器功能，按照项目、服务、SKU 等维度筛选费用数据。
- GKE 费用分配功能会将集群名称和命名空间信息添加到费用数据中，您可以根据这些信息进一步分析 Deployment 和 Pod 的费用。

#### 4.2 使用 BigQuery 查询分析费用数据

GKE 费用分配数据会导出到 Cloud Billing BigQuery 详细使用费用数据导出中。 您可以使用 BigQuery 查询语言分析这些数据。以下是一些示例查询语句：

##### 4.2.1 按命名空间获取扣除赠金后的费用

```
SELECT
    labels.value AS namespace,
    SUM(cost) + SUM(IFNULL((
        SELECT
            SUM(c.amount)
        FROM
            UNNEST(credits) c
    ), 0)) AS cost_after_credits,
FROM
    `project.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`
LEFT JOIN
    UNNEST(labels) AS labels ON labels.key = "k8s-namespace"
GROUP BY
    namespace;
```

##### 4.2.2 获取扣除赠金之前的集群费用

```
SELECT
    SUM(cost) AS cost_before_credits,
    labels.value AS cluster_name
FROM
    `project.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`
LEFT JOIN
    UNNEST(labels) AS labels ON labels.key = "goog-k8s-cluster-name"
GROUP BY
    labels.value;
```

##### 4.2.3 按 SKU 获取与 GKE 相关的总费用

```
SELECT
    project.id AS project_id,
    labels.value AS cluster_name,
    sku.id AS sku_id,
    sku.description AS sku_description,
    SUM(cost) AS cost
FROM
    `project.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`
JOIN
    UNNEST(labels) AS labels ON labels.key = "goog-k8s-cluster-name"
GROUP BY
    cluster_name,
    project_id,
    sku_description,
    sku_id;
```

请将上述查询语句中的以下内容替换为您的实际值:

- `project.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`: 您在 BigQuery 中创建的数据集的名称。 表名称与 `gcp_billing_export_resource_v1_<BILLING_ACCOUNT_ID>` 类似。

### 5. 清理

为避免系统因本页中使用的资源向您的 Google Cloud 账号收取费用，请为集群停用 GKE 费用分配：

```
gcloud container clusters update CLUSTER_NAME \
--no-enable-cost-allocation
```

您还可以删除创建的集群。

### 其他信息

- 您可以参考 Cloud Billing 文档了解更多关于 Cloud Billing 的功能和使用方法。
- 您可以使用 Looker 数据洞察创建可视化报表，直观地展示费用数据。

启用 GKE 的成本分配功能后，GKE 将会自动将成本分配数据发送到 BigQuery 中。但需要注意的是，**BigQuery 的 dataset 并不会自动创建**，你需要手动配置 BigQuery 数据集，并指定它用于接收 GKE 的成本分配数据。具体步骤如下：

1. **启用成本分配**
   通过以下命令启用成本分配功能：

   ```bash
   gcloud container clusters update CLUSTER_NAME \
   --enable-cost-allocation
   ```

2. **手动创建 BigQuery 数据集**
   成本分配数据会发送到 BigQuery，但你需要在 BigQuery 中手动创建一个 dataset 来存储这些数据：

   - 打开 Google Cloud Console。
   - 转到 **BigQuery**。
   - 创建一个新的 dataset，指定合适的名称和位置（推荐与 GKE 集群位于同一区域）。

3. **配置集群将数据发送到 BigQuery**
   启用成本分配后，你可以在 **Google Cloud Console** 中配置 GKE 集群，使其将数据发送到你创建的 BigQuery dataset 中。==> 这个在Console页面没有找到,所以需要探索用命令行的模式来实现

4. **查询统计信息**
   一旦配置完成，数据会定期写入 BigQuery 里面的指定表。你可以使用 **BigQuery SQL 查询** 来分析这些数据。数据表将包括以下信息：

   - 节点池的使用成本
   - Pod 的资源消耗等。

   你可以通过 BigQuery 控制台或 gcloud 命令行工具来查询这些数据，示例查询：

   ```sql
   SELECT
     resource_name,
     usage_start_time,
     cost_amount,
     project_id,
     region,
     service
   FROM
     `your_project_id.your_dataset_name.your_table_name`
   LIMIT 100;
   ```

通过这些步骤，你可以轻松配置并查询 GKE 成本分配数据。

自动创建BigQuery dataset: 启用GKE的费用分配功能后,不会自动在BigQuery中创建dataset。您需要手动创建dataset和表格来接收数据。

查询统计信息: 启用费用分配后,成本数据会被发送到Cloud Billing导出的BigQuery数据集中。您可以在BigQuery控制台中查询这些数据。

确实，在使用 `gcloud container clusters update` 命令配置资源使用导出时，通常不需要指定 `--resource-usage-bigquery-table` 参数。GKE 会自动创建和管理必要的表。

让我们更新一下命令，以反映更准确的用法：

````bash
# 配置 GKE 集群的资源使用导出
gcloud container clusters update CLUSTER_NAME \
    --resource-usage-bigquery-dataset=DATASET_NAME \
    --enable-network-egress-metering \
    --enable-resource-consumption-metering

# 验证设置
gcloud container clusters describe CLUSTER_NAME \
    --format="value(resourceUsageExportConfig)"
    你是对的，正确的命令应该包含多个标志，用于启用资源使用的 BigQuery 数据集和计量功能。参考命令如下：

```bash
gcloud container clusters update CLUSTER_NAME \
    --resource-usage-bigquery-dataset=DATASET_NAME \
    --enable-network-egress-metering \
    --enable-resource-consumption-metering
```

### 解释：
- `--resource-usage-bigquery-dataset=DATASET_NAME`：将集群的资源使用情况（包括 CPU、内存、网络带宽等）发送到指定的 BigQuery 数据集（即 `DATASET_NAME`）。
- `--enable-network-egress-metering`：启用网络出口流量计量，记录集群的网络出口使用情况。
- `--enable-resource-consumption-metering`：启用资源消耗计量，跟踪 CPU 和内存等资源的使用情况。

### 示例：
假设你已经创建了名为 `aibangcostallocation` 的 dataset，集群名称为 `my-cluster`，命令如下：

```bash
gcloud container clusters update my-cluster \
    --resource-usage-bigquery-dataset=aibangcostallocation \
    --enable-network-egress-metering \
    --enable-resource-consumption-metering
```

### 执行以上命令后：
- GKE 会将资源使用数据发送到 `aibangcostallocation` 数据集中。
- 你可以在 BigQuery 中查看和分析这些数据，包括节点、Pod 的资源消耗，网络出口使用等。

````

关于这个更正后的命令，有几点需要说明：

1. 移除了 `--resource-usage-bigquery-table` 参数：GKE 会自动在指定的数据集中创建必要的表。

2. 移除了 `--project-id` 参数：通常不需要明确指定项目 ID，除非您想将数据导出到不同项目的数据集。

3. 保留了 `--enable-network-egress-metering` 和 `--enable-resource-consumption-metering`：这些参数允许您控制具体要收集的数据类型。

关于自动创建的表：

- GKE 会在指定的数据集中自动创建名为 `gke_cluster_resource_usage` 的表。
- 如果启用了网络出口计量，还会创建一个名为 `gke_cluster_resource_usage_network_egress` 的表。

这种自动创建表的方式有几个优点：

1. 简化配置：您不需要预先创建或指定表名。
2. 标准化：使用预定义的表名有助于保持不同集群间的一致性。
3. 自动管理：GKE 会处理表的创建和架构更新，确保与最新的数据格式兼容。

如果您需要自定义表名或使用现有表，您可能需要通过其他方式（如设置 Cloud Billing 导出）来实现，但对于大多数使用场景，让 GKE 自动管理这些表是最简单和最可靠的方法。

# Q

参考这个文章
<https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/cost-allocations?hl=zh-cn我已经enable-cost-allocation>
且看到bigquery里面生成了2个表
gke_cluster_resource_usage
gke_cluster_resource_consumption
文章里面提到了过滤 GKE 费用数据
我没有理解下面这个数据表是哪里的?是不是需要我手动创建?
FROM `project.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX
您提出了一个很好的问题。让我为您解释一下这个情况。

您提到的 `project.dataset.gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX` 表实际上是指 Google Cloud 的计费导出数据表，而不是 GKE 资源使用计量所创建的表。这是两个不同但相关的数据源：

1. GKE 资源使用计量表：

   - `gke_cluster_resource_usage`
   - `gke_cluster_resource_consumption`
     这些是您已经在 BigQuery 中看到的表，由启用 GKE 资源使用计量功能自动创建。

2. 计费导出表：
   - `gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`
     这个表需要单独设置计费导出功能才会创建。

关于计费导出表：

1. 创建过程：这个表不是自动创建的，您需要在 Google Cloud Console 中手动设置计费导出。

2. 设置方法：

   - 转到 Cloud Console 中的"计费"部分
   - 选择"计费导出"
   - 选择"BigQuery 导出"
   - 设置项目、数据集和表前缀

3. 表名格式：设置完成后，Google Cloud 会自动创建类似 `gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX` 的表。XXXXXX 部分通常是随机生成的字符串。

4. 数据内容：这个表包含了您 Google Cloud 项目的详细计费信息，包括所有服务（不仅仅是 GKE）的费用。

5. 用途：结合 GKE 资源使用计量数据和计费导出数据，您可以进行更详细的成本分析和分配。

如果您想使用文章中提到的查询来过滤 GKE 费用数据，您需要：

1. 设置计费导出到 BigQuery（如果还没有设置）
2. 找到正确的计费导出表名（它会类似于 `gcp_billing_export_resource_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`）
3. 在查询中使用这个表名

您是否需要我详细解释如何设置计费导出，或者如何找到正确的计费导出表名？或者您对如何结合这两种数据源进行分析有其他问题吗？

您的想法非常正确。在企业环境中，这种集中式的成本管理和报告方法确实很常见。让我详细解释一下这种方案及其实施步骤。

首先，您的观察是正确的。在大型企业中，通常会有一个集中的计费项目来管理所有 Google Cloud 资源的成本。这样做有几个好处：

1. 集中管理：便于财务部门统一管理和监控成本。
2. 安全性：限制对敏感计费信息的访问。
3. 一致性：确保所有部门使用相同的数据源进行成本分析。

要在您自己的项目中使用这些数据，您可以按照以下步骤操作：

1. 获取访问权限：

   - 请求集中计费项目的管理员授予您对计费导出表的读取权限。

2. 创建跨项目查询：

   - 在您的项目中编写一个查询，引用集中计费项目中的表。

3. 创建视图：

   - 基于这个查询在您的项目中创建一个视图。

4. 使用视图进行分析：
   - 将这个视图与您的 GKE 资源使用数据结合使用。

下面是一个示例，展示如何实现这个过程：

```sql
-- 步骤 1: 创建跨项目查询
-- 替换 'central-billing-project' 为实际的集中计费项目 ID
-- 替换 'billing_dataset' 和 'gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX' 为实际的数据集和表名
CREATE OR REPLACE VIEW `your-project.your_dataset.gke_billing_data` AS
SELECT
    invoice.month as billing_month,
    project.id as project_id,
    project.name as project_name,
    service.description as service_description,
    sku.description as sku_description,
    usage_start_time,
    usage_end_time,
    usage.amount as usage_amount,
    usage.unit as usage_unit,
    cost,
    credits,
    currency,
    location.location as gcp_region,
    TO_JSON(labels) as resource_labels
FROM
    `central-billing-project.billing_dataset.gcp_billing_export_v1_XXXXXX_XXXXXX_XXXXXX`
WHERE
    service.description = 'Kubernetes Engine'
    AND usage_start_time >= TIMESTAMP_SUB(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL 30 DAY);

-- 步骤 2: 使用视图进行分析（示例查询）
SELECT
    b.project_name,
    b.sku_description,
    SUM(b.cost) as total_cost,
    AVG(r.cpu_usage) as avg_cpu_usage,
    AVG(r.memory_usage) as avg_memory_usage
FROM
    `your-project.your_dataset.gke_billing_data` b
JOIN
    `your-project.your_dataset.gke_cluster_resource_usage` r
ON
    b.project_id = r.project
    AND DATE(b.usage_start_time) = DATE(r.start_time)
WHERE
    b.billing_month = FORMAT_DATE('%Y%m', CURRENT_DATE())
GROUP BY
    b.project_name, b.sku_description
ORDER BY
    total_cost DESC
LIMIT 10;

```

这个示例展示了如何：

1. 创建一个视图，从集中计费项目中提取 GKE 相关的计费数据。
2. 使用这个视图与您的 GKE 资源使用数据进行联合查询，以获得成本和资源使用的综合分析。

实施这个方案时，需要注意以下几点：

1. 权限：确保您有足够的权限来创建视图和访问跨项目数据。
2. 性能：跨项目查询可能会影响性能，考虑使用适当的分区和聚集来优化。
3. 成本：请注意，跨项目查询可能会产生额外的 BigQuery 处理成本。
4. 数据刷新：计费数据通常每天更新一次，根据需要调整查询的时间范围。
5. 安全性：确保只有必要的人员能够访问这个视图，因为它包含敏感的计费信息。

您是否需要我进一步解释这个方案的任何部分，或者您对如何根据您的具体需求调整这个方案有什么想法吗？
