Google Cloud Spend-based CUD 11サービス公式仕様の徹底比較

本記事の前提: 本記事は 2026年5月20日時点 の公式ドキュメントに基づいて執筆しています。 Google Cloud の仕様（特にCUDの対象サービス・割引率・モデル統合）は頻繁に更新されるため、 実際にCUDの購入や試算を行う際は必ず Google Cloud 公式ドキュメント で最新情報をご確認ください。 特に2026年1月21日以降は新モデルで対象サービスの傘が拡大しており、 公式ドキュメントの最新リストとの差分を確認することを推奨します。

この記事で分かること

• Google Cloud 費用ベースCUD（Spend-based CUD）の対象サービスのうち、 個別購入できる11サービス のすべて
• サービスごとの「対象リソース・割引率・リージョン制約・特殊事情」の違い
• Firestore / NetApp Volumes など標準パターンから外れる特殊例
• VMware Engine の割引率非公開という落とし穴

Google Cloud のCUD（Committed Use Discounts）には 4種類あり、 そのうち 費用ベースCUD（Spend-based CUD） として 個別購入できるサービス は現在 11種類あります。 Cloud SQL や Spanner のような有名どころから、 NetApp Volumes や Backup and DR Service のような目立たない領域まで、 幅広いサービスが対象です。 なお 2026年1月21日以降の新モデルでは、 公式ドキュメントが Compute フレキシブル CUD / GKE / Cloud Run / BigQuery も「費用ベースCUDの傘下」として列挙しており、 厳密な対象範囲は流動的になっています（本記事ではここでは触れない「個別購入される11サービス」を主軸に整理します）。

ところが、 同じ「費用ベースCUD」と名乗っていても、 サービスごとに 対象になるリソース・割引率・リージョン制約・特殊事情 が微妙にどころか結構大きく違います。 自分は最初「費用ベースなんだから請求書全体に効くんでしょ」と雑に理解していたのですが、 公式ドキュメントを1サービスずつ追いかけたところ、 そんなシンプルな話ではないことが見えてきました。

この記事は、 11サービスの公式CUDドキュメント（cloud.google.com 配下の各 /cud ページ）を 2026年5月時点で1ページずつ読み下した結果 をまとめたものです。 一次情報のみを根拠にしているため、 仕様の微妙な違いも漏らさず網羅できているはずです。 全体俯瞰の比較表と、 サービスごとの詳細を一気に並べる構成で、 「結局このサービスのCUDってどう買うの？ 何が割引対象なの？」という疑問に1記事で答えられるようにしました。

なお、 CUDの種類が4つあること自体や、 費用ベースCUDの全体像については、 別記事 Google Cloud CUDの4種類と並行購入を完全解説 で整理しているのでそちらを参照してください。 この記事は「費用ベースCUDの中で、 サービスごとの違いを正確に把握したい」というケースに使う想定です。

Google Cloud 費用ベースCUD 11サービスの俯瞰比較表

まず全体像から。 11サービスの基本仕様（対象リソース / 割引率 / リージョン制約）を1枚にまとめます。

特に注意したい特殊事情:

• Cloud SQL: 共有CPU機種（db-f1-micro / db-g1-small）は対象外
• Spanner: Data Boost が対象外（Spanner固有の独立コンピュート機能）
• Firestore: コンピュートではなく 操作回数 が対象（標準パターンから外れる）
• Memorystore: Redis / Memcached / Valkey / Cluster の4エンジンが fungible（相互利用可能）
• Dataflow: Streaming jobs のみ 対象、 Batch / FlexRS は対象外
• NetApp Volumes: 唯一 ストレージ容量 が対象。 最小コミット $11.38/時（年間 約 $100,000）
• Backup and DR Service: 月次払い／前払いで割引率に5〜7%の差
• VMware Engine: 割引率は契約ベース、 公式に非公開

11サービス別: 対象リソース・割引率・特殊事情の詳細

1. Cloud SQL CUD: vCPU+メモリが対象、 1年25%/3年52%

公式: Cloud SQL CUDs (MySQL) / PostgreSQL / SQL Server

Cloud SQL の CUD は、 ストレージ、 バックアップ、 IP アドレス、 アウトバウンド データ転送、 ライセンスには適用されません。
（Cloud SQL の確約利用割引）

ここで地味に詰まりやすいのが共有CPU機種の扱いです。 db-f1-micro / db-g1-small は対象外なので、 開発・検証環境で使うような小さいインスタンスではCUDの恩恵を受けられません。 「本番だけCUD、 dev/staging はオンデマンド」のような切り分けが現実的になります。

2. Bigtable CUD: ノード時間が対象、 1年20%/3年40%

公式: Bigtable CUDs

コミットがノード単位なので、 ノード数を頻繁に増減する運用ではコミット枠の見直しが付きまといます。 ノード数が比較的安定している環境のほうがフィットするCUDです。

3. Cloud Spanner CUD: ノード/PU が対象、 1年20%/3年40%

公式: Spanner CUDs

Data Boost が対象外なのは、 Spanner の独立コンピュート機能として別建てで課金されているためです。 分析クエリ中心で Data Boost を多用している構成だと、 CUDのROIが想定より低くなる可能性があるので、 試算前に Data Boost の利用比率を確認しておきたいところ。

4. Firestore CUD: Read/Write/Delete 操作が対象、 1年20%/3年40%（特殊パターン）

公式: Firestore CUDs

Firestore CUD は、 プロジェクト全体の読み取り、 書き込み、 削除オペレーションで測定された Firestore オペレーションの使用量の費用に自動的に適用されます。
Firestore CUD は、 読み取り、 書き込み、 削除のオペレーション以外の Firestore リソースの費用には適用されません。
（Firestore の確約利用割引）

操作回数ベースという特殊性で、 試算は「日次オペレーション数」から逆算する必要があります。 Compute Engine 系の「日次最小値 × 0.8 / 24」のロジックがそのまま使えないので、 Firestore 専用の試算スクリプトを別途用意することになります。 自分も最初は同じロジックで組もうとして詰まりました。

5. AlloyDB for PostgreSQL CUD: vCPU+メモリが対象、 1年25%/3年52%

公式: AlloyDB CUDs

Cloud SQL に慣れている人ほど見落としがちなのが、 適用範囲の違いです。 割引率は同じ 25% / 52% ですが、 AlloyDB はリージョン横断で適用 されるので、 マルチリージョン展開を予定しているなら AlloyDB 寄りの設計を選ぶとCUD的にも有利になります。

6. Memorystore CUD: インスタンス容量が対象、 1年20%/3年40%

公式: Memorystore for Redis CUDs / Memcached / Valkey

CUD は、 Memorystore for Redis、 Redis Cluster、 Memcached、 Valkey の各エンジン、 すべての対応リージョンのインスタンスに自動的に適用されます。
（Memorystore for Redis の確約利用割引）

4エンジン fungible という仕様が嬉しいのは、 エンジン移行プロジェクトのときです。 Redis から Valkey への移行を予定していてもCUDが無駄にならず、 「Redis でCUD買ったけど Valkey に乗り換えたい」という場面でもそのまま使い回せます。 ただし M1 capacity tier の 5GB未満インスタンスだけは対象外なので、 小さいインスタンスをコミット枠の前提に含めない設計が必要です。

7. Dataflow CUD: Streaming jobs のみ対象、 1年20%/3年40%

公式: Dataflow CUDs

CUD が適用されるのは、 ストリーミング ジョブのワーカー CPU とメモリ、 処理された Streaming Engine データ、 Streaming Engine コンピューティング単位数、 Dataflow Prime ストリーミング ジョブ用のデータ コンピューティング ユニット（DCU）です。
CUD が適用されないのは、 バッチジョブと FlexRS ジョブ用のワーカーの CPU とメモリ、 Dataflow Shuffle によるデータの処理、 Dataflow Prime バッチジョブ用のデータ コンピューティング ユニット（DCU）です。
（Dataflow の確約利用割引）

Dataflow CUDで最大の落とし穴は、 Streaming jobs 限定 という制約です。 Batch / FlexRS が主体の構成では基本的にCUDを買えないので、 「Dataflow使ってるからCUD買えるよね」と早合点せず、 ジョブ構成まで踏み込んで確認するのが必須になります。

8. Apache Kafka CUD: vCPU+RAM/DCU が対象、 1年20%/3年40%

公式: Kafka CUDs

2024年GAの比較的新しいサービスなので、 他サービスと比べて公式の情報量が少なく、 リージョン制約も明示されていません。 提案数字を出す前に Google Cloud 担当者で確認するのが安全な進め方になります。

9. NetApp Volumes CUD: ストレージ容量が対象、 1年15%/3年20%（唯一の特殊例）

公式: NetApp Volumes CUDs

CUD は、 請求先アカウント レベルで Flex、 Standard、 Premium、 Extreme の各サービスレベルとすべてのリージョンの NetApp Volumes の合計ストレージ容量に自動的に適用されます。
CUD は、 コールド階層のストレージ容量や、 クロスリージョン レプリケーション（CRR）やバックアップなどの他の NetApp Volumes 機能の使用量には適用されません。
（NetApp Volumes の確約利用割引）

提案ターゲットを選ぶ段階で先に確認したいのが、 最小コミット額です。 $11.38/時（年間 約 $100,000、 月額 約125万円規模）は実質的に 大企業向けの閾値 で、 小規模利用ではそもそもCUDを買えません。 さらに唯一「ストレージ」が対象という特殊性もあるので、 標準パターンで試算するとズレが大きく出ます。

10. Backup and DR Service CUD: 2トラック構造、 1年30%/3年50%（前払い時）

公式: Backup and DR for VMware Engine / Backup and DR for Oracle

支払い方法の選び方に頭を使うサービスです。 まず 2つの独立CUDトラック構造 が特徴で、 VMware Engine 保護用と Oracle Database 保護用で別々にコミットを購入する必要があります。 加えて「月次払い」と「前払い」で割引率に5〜7%の差があるので、 キャッシュフロー設計と割引率のトレードオフで支払い方法を選ぶ判断も必要になります。

11. VMware Engine CUD: ノードが対象、 割引率は公式非公開（契約依存）

公式: VMware Engine CUDs

11サービスのなかで唯一、 提案数字を仮置きしてはいけないのが VMware Engine です。 公式に割引率が出ていないので、 提案数字を出す前に 必ず契約書または Google Cloud 担当者で確認 することが必要。 「他のサービスと同じ20%／40%」と置いて進めると、 後で大幅にズレる可能性があります。

費用ベースCUDの3つのパターン分類

11サービスをパターンで分けると、 だいたい3つのグループに整理できます。

パターンA: 標準的な「コンピュート vs それ以外」型（7サービス）

• Cloud SQL / Bigtable / Spanner / AlloyDB / Memorystore / Apache Kafka / VMware Engine

vCPU・メモリ・ノード時間など「コンピュート」相当のリソースが対象、 ストレージ・ネットワーク・バックアップが対象外。 Compute Engine のリソースベースCUDと考え方が近く、 提案実務でも標準的なロジックで扱える。

パターンB: 完全な特殊例（2サービス）

• Firestore: 操作回数（Read/Write/Delete）が対象。 「コンピュート」概念ではない
• NetApp Volumes: ストレージ容量が対象。 唯一「ストレージ」が対象になる例外

これら2つは標準パターンで扱うと派手にズレるので、 必ず公式CUDページを個別に確認する必要があります。

パターンC: 機能限定型（2サービス）

• Dataflow: Streaming jobs のみ対象（Batch / FlexRS は対象外）
• Backup and DR Service: VMware Engine / Oracle の2トラックのみ（その他のサービス保護は不明）

「対象外サービス・機能」が公式に明示されているパターン。 顧客の利用形態（Streaming中心か Batch中心か等)で提案可否が変わります。

費用ベースCUD設計時の5つのチェックポイント

11サービス全部を見渡してみて、 設計時に押さえておきたいポイントをまとめます。

サービスごとに「対象リソース」を必ず公式で確認する

「費用ベースCUD」という名前から「請求書全体に効く」と誤解しがちですが、 実際にはサービスごとに対象リソースが異なります。 試算前に必ず該当サービスの公式CUDページを開いて、 対象・対象外を確認するのが必須。

割引率は3パターンに分かれる

提案ROIを計算するときは、 「割引率20%/40%が標準」と思い込まない こと。 NetApp Volumes だけ約半分、 VMware Engine は契約次第、 という認識が必要。

リージョン制約と Billing Account 共有を確認する

• Cloud SQL / Backup and DR Service / VMware Engine は per-region（地域単位購入）
• それ以外は リージョン横断

マルチリージョン構成の環境では、 CUD種類ごとに「1本でカバーできるか / リージョンごとに別々に買う必要があるか」を判定する必要があります。 同じ Billing Account 内のプロジェクト間で自動共有される点は、 全11サービス共通です。

機能限定型に注意

Dataflow（Streaming のみ）と Backup and DR Service（VMware / Oracle のみ）は、 顧客の利用形態によっては そもそも提案対象にならない ケースがあります。 提案前に「顧客がどの機能を使っているか」を確認しておかないと、 ベースライン算出がゼロに近くなります。

VMware Engine の割引率は契約確認必須

VMware Engine だけは公式に割引率が出ていません。 SKU group discount / EDP / カスタム の3パターンがあり、 顧客の契約状況で大きく変わる。 提案数字を出す前に必ず契約書または Google Cloud 担当者で確認してください。

関連記事

• Google Cloud CUDの4種類と並行購入を完全解説: CUDの4種類分類・並行購入・2026年仕様変更を含むCUD全般のおさらい記事

参考リンク（公式CUDドキュメント）

公式CUDドキュメント

• Spend-based committed use discounts | Google Cloud Documentation
• Cloud SQL CUDs (MySQL)
• Cloud SQL CUDs (PostgreSQL)
• Cloud SQL CUDs (SQL Server)
• Bigtable CUDs
• Spanner CUDs
• Firestore CUDs
• AlloyDB CUDs
• Memorystore for Redis CUDs
• Memorystore for Memcached CUDs
• Memorystore for Valkey CUDs
• Dataflow CUDs
• Apache Kafka (Managed) CUDs
• NetApp Volumes CUDs
• Backup and DR Service (VMware Engine)
• Backup and DR Service (Oracle)
• VMware Engine CUDs