Ein paar Datensätze analysiert und eine Rechnung über 50.000 Euro kassiert: Das ist jetzt einem Nutzer passiert, der seinen Fehler öffentlich macht. Das Problem zeigt auch, wie schnell man den Datenverbrauch beim Analysieren von Datensätzen unterschätzen kann.
Unser Titelbild ist ein Symbolbild.
Was ist dem Nutzer passiert? Der Nutzer erklärte, dass er den öffentlichen Solana-Datensatz in BigQuery erforschen wollte und begann mit dem Schreiben einfacher Test-SQL-Abfragen mit Python und der BigQuery-API. Dabei ging es laut ihm nur um grundlegende Dinge wie die Suche nach Transaktionen nach Hash oder Adresse.
Die Überraschung kam nach etlichen durchgeführten Abfragen und nach 10 Tagen. Denn dann erhielt der Nutzer eine Rechnung über 50.850 Euro.
Um die Kosten einschätzen zu können, hatte er ChatGPT eingesetzt. Ein folgenschwerer Fehler, wie er selbst erklärte (via Reddit.com):
Ich hatte keine Ahnung, dass das Experimentieren mit einem öffentlichen Datensatz erhebliche finanzielle Risiken mit sich bringen konnte. Ich hatte mich darüber informiert, wie die Rechnungsstellung funktioniert, und mich über die zu erwartenden Kosten informiert, u. a. indem ich ChatGPT um grobe Schätzungen bat. Auf dieser Grundlage war ich zuversichtlich, dass sich mein Verbrauch in einem vernünftigen Rahmen bewegen würde (etwa 30-50 Dollar pro Monat).
Jetzt ist mir jedoch klar, dass ich die Abrechnung ohne ausreichende Vorsicht angegangen bin und die potenziellen finanziellen Risiken unterschätzt habe, was zu einem kostspieligen Fehler führte
Autoplay
BigQuery berechnet die Gebühren nach Datenvolumen, was zu hohen Kosten führen kann
Wie kommen die hohen Kosten her? BigQuery ist Googles cloudbasierte Datenbank- und Analyseplattform, die nach dem tatsächlichen Datenverbrauch abrechnet. Die Gebühren entstehen vor allem durch das gescannte Datenvolumen bei SQL-Abfragen. Falsch konfigurierte oder versehentlich gestartet Abfragen (z.B. über sehr große Tabellen oder mehrfaches Wiederholen) können unbewusst zu enormen Kosten führen.
Manchmal werden automatisierte Tools/Skripte, Testumgebungen oder fehlende Kostenlimits genutzt, was unbemerkt hohe Last auslöst. Und das kann auf Dauer richtig teuer werden.
Wie ging die Sache aus? Der Nutzer meldete sich bei Google und erklärte seinen Fehler. Über mehrere Nachrichten hinweg reduzierte Google die Kosten für den Nutzer deutlich. Am Ende sitzt der Nutzer noch auf einer Rechnung von 5.000 Euro. Das ist deutlich weniger als am Anfang, dennoch für den Nutzer ein hoher Betrag. Er sagt: Google wolle, dass er die 5.000 Euro innerhalb von 10 Tagen zahlt. Nun hofft der Nutzer aber noch darauf, dass er den Betrag in Raten zahlen kann.
Ein anderer Nutzer bekam ebenfalls eine dicke Rechnung. Autovermietungen setzen mittlerweile auf KI, um Mietwagen auf Schäden zu kontrollieren. Das musste jetzt auch ein Fahrer erfahren, der nach der Rückgabe seines Fahrzeugs eine Rechnung über rund 375 Euro erhielt. Denn die KI fand eine Beschädigung: Er gibt seinen Mietwagen zurück und bekommt eine dicke Rechnung über 400 Euro, weil die KI ihn verpetzt
Der Beitrag Nutzer will Daten analysieren, lässt ChatGPT die Kosten viel zu niedrig schätzen, bekommt wenig später Rechnung über 50.000 Euro erschien zuerst auf Mein-MMO.