Addebiti Firebase inattesi? Come trovare cosa ti sta costando

L'indagine può aspettare un'ora. Una spesa fuori controllo no. Se l'addebito sta crescendo adesso, taglialo alla fonte: disattiva l'API che schizza, limita o elimina la chiave con cui viene chiamata, o abbassa la quota dell'API. Come ultima risorsa, scollega la fatturazione dal progetto, dopo aver letto cosa succede quando la fatturazione si ferma.

I dati di fatturazione arrivano tardi. Con le parole di Google: "Typically, your cost details are available within a day, but can sometimes take more than 24 hours." (di solito i dettagli dei costi sono disponibili entro un giorno, ma a volte servono più di 24 ore). E ancora: "These system delays also impact budget alerts, anomaly detection, and billing data exported to BigQuery." (questi ritardi riguardano anche gli avvisi di budget, il rilevamento delle anomalie e i dati di fatturazione esportati in BigQuery) (report di Cloud Billing). Quindi il report di oggi mostra, più o meno, quello di ieri. Per qualcosa di recente, le metriche di utilizzo di Cloud Monitoring sono molto più vicine al tempo reale.

1. Apri il report. Nella console Google Cloud, vai su Fatturazione, scegli l'account di fatturazione e apri Report. Di default mostra il costo giornaliero di questo mese, raggruppato per servizio.
2. Allarga l'intervallo di date. Impostalo sugli ultimi 30 o 90 giorni, così il salto risalta rispetto ai giorni normali.
3. Raggruppa per progetto. Se l'account di fatturazione paga più progetti, trova quello che è cambiato e filtra su quello.
4. Raggruppa per servizio. Cloud Firestore, Cloud Functions, Cloud Run, l'API Gemini: uno di questi sarà cresciuto.
5. Raggruppa per SKU. Uno SKU è esattamente ciò che paghi, come le letture di Firestore, il tempo CPU di Cloud Run o il traffico in uscita verso internet. Questa riga ti dice cosa cercare.
6. Trova il giorno. Il grafico mostra il costo per giorno. Il primo giorno in cui lo SKU è saltato è dove cercare un deploy, un picco di traffico o un attacco.

I report arrivano fino al giorno. Per l'ora, apri la metrica di utilizzo corrispondente in Metrics Explorer di Cloud Monitoring: letture di documenti per Firestore, esecuzioni per Cloud Functions, numero di richieste per Cloud Run o per l'API che stai guardando. Se esporti la fatturazione in BigQuery, ogni riga registra anche l'ora in cui è iniziato il suo utilizzo.

• Letture di Firestore. Una query senza limite, un listener che si riabbona di continuo, o qualcuno che legge i tuoi dati da fuori: come scoprire cosa sta leggendo il tuo Firestore.
• Gemini o altre API di IA. Quasi sempre, una chiave che poteva chiamarle: come limitare una chiave API Firebase.
• Cloud Functions o Cloud Run. Un loop, una funzione che si attiva da sola o traffico che ha fatto crescere le tue istanze. Mettigli un tetto: come limitare la spesa su Firebase.
• Traffico in uscita o download da Storage. File grandi scaricati molto più del previsto, dalla tua app o da qualcuno che li linka.
• Autenticazione via telefono. Addebitata per SMS. Un aumento improvviso spesso significa bot che chiedono codici.

Apri un caso con il supporto di Cloud Billing e spiega cosa è successo, con date e cosa hai cambiato da allora. L'esito varia. Nelle nostre storie horror, Google ha condonato una fattura come gesto eccezionale, un programma per startup ne ha pagata un'altra e nelle altre gli addebiti sono rimasti. Chiedere non costa nulla.

Un budget manda solo un'email, ore dopo (perché gli avvisi di budget non fermano la fattura). Quello che ferma la prossima volta è un limite che agisce: chiavi limitate, quote, istanze con un tetto e un'azione automatica quando spesa o utilizzo schizzano. FireShield aggiunge quest'ultima parte: controlla l'uso di ogni servizio ogni pochi minuti e può degradare o spegnere un progetto prima della prossima fattura.