Tarifs

Firebase Data Connect se compose de deux composants facturables : le service Data Connect lui-même et l'instance Cloud SQL pour PostgreSQL contenant les données de votre projet. Si vous effectuez une intégration avec Vertex AI, vous êtes facturé pour les embeddings vectoriels.

Tarifs de Data Connect

• Aucuns frais pour Data Connect de sortie réseau tant que le produit n'entre pas Disponibilité générale (DG).

  Après la disponibilité générale, les sorties réseau sont sans frais jusqu'à 10 Gbit/mois. plus de 10 Gbit/mois, les sorties sont facturées lors du transfert de données Internet Google Cloud Tarifs du niveau Premium

• Aucuns frais pour les opérations (requêtes ou mutations) exécutées par les clients jusqu'au passe en phase de disponibilité générale.

  Après la disponibilité générale, les opérations sont facturées à 4 $ par million pour un maximum de 250 000 opérations par mois.

Essai sans frais de Cloud SQL

Si vous acceptez la configuration par défaut lorsque vous provisionnez une instance Cloud SQL PostgreSQL, vous pourrez bénéficier d'un essai sans frais pendant toute la durée de la version Preview publique.

• Cinq essais sans frais sont disponibles par compte de facturation.
• Une instance Cloud SQL pour PostgreSQL d'essai gratuite par projet, même si vous pouvez avoir plusieurs instances payantes dans ce projet.
• La configuration par défaut de votre instance Cloud SQL pour PostgreSQL est équivalente à une instance db-f1-micro avec 1 processeur virtuel, 10 Go de stockage et 628,74 Mo de mémoire.

Pendant l'essai sans frais, vous pouvez ajouter des ressources de calcul à votre instance Cloud SQL configurer une adresse IP privée pour votre instance et créer une instance répliquée avec accès en lecture pour votre instance, après quoi vous serez facturé selon les tarifs de Cloud SQL.

Après la disponibilité générale, les nouveaux clients peuvent s'inscrire à un essai sans frais de trois mois pour l'instance Cloud SQL par défaut créée à l'aide de Firebase Data Connect. Les clients existants qui participent aux essais de la version Preview publique sont automatiquement intégrés aux essais sans frais de trois mois dès lors qu'ils sont disponibles pour tous démarre. Après trois mois, vous pouvez payer à partir de 9,37 € / mois (prix variables). en fonction des régions et des configurations, consultez la page Tarifs de Cloud SQL.

Génération d'embeddings Vertex AI

Utiliser Data Connect avec Vertex AI Vertex AI entraîne des frais d'utilisation standards pour la génération de représentations vectorielles continues.

Capacités clés

Pris en charge par Cloud SQL pour PostgreSQL	Faites appel à un service de base de données entièrement géré qui vous aide à configurer, maintenir, gérer et administrer vos bases de données relationnelles PostgreSQL sur Google Cloud.
recherche vectorielle	Data Connect est compatible avec la recherche vectorielle pour permettre aux développeurs de créer des applications optimisées par l'IA.
SDK pour plusieurs plates-formes	Firebase Data Connect propose des SDK multiplates-formes pour Kotlin Android, iOS, Flutter et le Web.
Authentification basée sur l'utilisateur	Data Connect prend en charge l'authentification des utilisateurs finaux, ce qui garantit que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux données.
Extension Visual Studio Code	Il offre un développement de schéma facile, ainsi qu'une gestion des requêtes et des mutations, directement depuis l'éditeur Visual Studio Code à l'aide de GraphQL.
Émulateur	Firebase Data Connect inclut un émulateur qui vous permet de tester votre application avec une installation PostgreSQL locale sans avoir à la déployer en production.

Fonctionnement

La ressource de premier niveau pour Firebase Data Connect est un service, ce qui représente une API GraphQL gérée pouvant être définie par les développeurs et appelée par les utilisateurs finaux. Votre schéma correspond au modèle de données d'application d'un service, représenté principalement sous la forme d'une collection de fichiers sources GraphQL, ainsi que des sources de données associées (telles que les instances Cloud SQL). Il peut y avoir un seul schéma par service. Enfin, vos connecteurs sont des collections de requêtes et de mutations qui ont été définies pour fonctionner sur le schéma d'un service. Il peut y avoir plusieurs connecteurs par service (par exemple, si vous avez un "passager" application et un « conducteur » de votre société de covoiturage).

Votre schéma Data Connect est mappé explicitement sur un schéma de base de données PostgreSQL sous-jacent spécifique. Data Connect inclut des outils permettant générer automatiquement le LDD SQL nécessaire pour effectuer des migrations de schéma en fonction des modifications au schéma de l'application. En fonction du schéma de votre application, Data Connect génère automatiquement un schéma GraphQL supplémentaire pour interroger et manipuler le modèle de données.

Une fois le schéma de votre application défini, vous pouvez écrire des requêtes et des mutations prédéfinies qui sont exécutées pour lire et écrire des données dans l'application. Les requêtes et les mutations Data Connect ne sont pas envoyées par le code client et exécutées sur le serveur. Une fois déployées, ces Data Connect sont stockées sur le serveur, comme Cloud Functions. Cela simplifie le code la gestion et le développement de votre code client. Dans les environnements privilégiés, comme la console Firebase et à l'aide de notre extension VS Code Data Connect, vous pouvez exécuter des opérations ad hoc avec les identifiants IAM Google appropriés pour les opérations administratives.

Pour le code client, chaque plate-forme compatible dispose d'un SDK principal qui gère la connexion au backend, l'émission de requêtes et le traitement des réponses. Ces Les SDK ne sont pas compatibles avec le schéma et doivent être fournis avec des noms d'opération et en tant que données non structurées. Chaque plate-forme compatible dispose également d'un SDK généré. Lorsque vous définissez votre modèle de données et vos opérations, les outils de votre machine génèrent automatiquement des SDK fortement typés spécifiques à l'application. Ces SDK "encapsuleront" les SDK principaux pour assurer la sécurité des types, l'ergonomie et d'autres fonctionnalités telles que la validation des données et plus encore à l'avenir.

Chemin d'accès de l'exécution

	Prototyper votre schéma	Créez un prototype de votre schéma de base de données, y compris des conceptions utilisant des types de vecteurs, en commençant par un environnement local avec des outils.
	Prototypez vos opérations	Créez des opérations de requête et de mutation prédéfinies pour les applications clientes sur les requêtes et les mutations générées automatiquement
	Générer des SDK avec sûreté du typage	Générez et testez des SDK avec sûreté de typage à partir de votre schéma et de vos opérations, puis implémentez du code côté client.
	Déployer le schéma et les opérations	Déployer le schéma et les opérations de votre service Firebase Data Connect
	Déployer des clients	Déployer votre code client

Étapes suivantes

• Si vous souhaitez voir le flux de développement Firebase Data Connect en action, consultez le guide de démarrage.