Precios de Amazon Managed Service para Prometheus
¿Por qué elegir Amazon Managed Service para Prometheus?
Con Amazon Managed Service para Prometheus, no hay tarifas iniciales ni compromisos. Solo paga por lo que usa, en función de las métricas ingeridas, consultadas y recopiladas. El uso se cobra al final del mes.
Amazon Managed Service para Prometheus se encuentra disponible de forma general. Cobramos por el uso de las métricas recopiladas, ingeridas, almacenadas y consultadas. Se cobrará a los clientes de acuerdo con la siguiente tabla de precios.
Calculadora de precios de AWS
Calcule el costo de Amazon Managed Service para Prometheus en un solo cálculo de precios.
Precios
Amazon Managed Service para Prometheus cuenta cada muestra métrica ingerida en el punto de conexión seguro compatible con Prometheus. La organización por niveles por volumen se aplica al número total de muestras métricas ingeridas por mes (consulte la tabla de precios que aparece a continuación para ver las tarifas por niveles). En el caso de los histogramas nativos, cada bucket poblado (un bucket con observaciones distintas de cero) equivale a 0,25 de una muestra métrica; los buckets vacíos no se miden. Las muestras medidas con histogramas nativos tienen el mismo precio por muestra y se tienen en cuenta para los mismos niveles de volumen que las muestras métricas normales. Amazon Managed Service para Prometheus también calcula las muestras métricas y los metadatos métricos almacenados en gigabytes (GB), donde 1 GB equivale a 2³⁰ bytes. El costo de almacenamiento viene determinado por las métricas de muestra de Prometheus (normalmente de 1 o 2 bytes) y los metadatos. El tamaño de los metadatos de las métricas de Prometheus varía según el nombre de la métrica y sus etiquetas asociadas (pares clave/valor). Los cargos por las métricas ingeridas y almacenadas se prorratean por hora y solo se facturan cuando se envían las métricas a Amazon Managed Service para Prometheus. Tenga en cuenta que AMP no tiene ningún costo por transferencia de datos entrante.
Amazon Managed Service para Prometheus mide las muestras de consulta procesadas (QSP) de todas las solicitudes de la API QueryMetric. QSP es el número total de puntos de datos consultados mediante el lenguaje de consulta Prometheus (PromQL) durante un intervalo de tiempo determinado.
En el caso del recopilador de Amazon Managed Service para Prometheus, se le cobrará por el número de horas que esté activo y por el número de muestras recopiladas.
El uso de Amazon Virtual Private Cloud (VPC) o la interconexión de VPC con el recopilador de Amazon Managed Service para Prometheus generará cargos adicionales, tal como se explica en la página de precios bajo demanda de Amazon Elastic Compute Cloud (EC2).
Salvo que se indique lo contrario, nuestros precios no incluyen los impuestos y tasas aplicables, incluidos el IVA, el impuesto sobre bienes y servicios y los impuestos sobre las ventas correspondientes.
Nivel gratuito de AWS
Como parte del nivel gratuito de AWS, puede comenzar a utilizar Amazon Managed Service para Prometheus de forma gratuita (en las regiones de AWS compatibles). Los clientes del nivel gratuito reciben lo siguiente:
| Métricas de muestra ingeridas | 40 millones |
| Muestras de consultas procesadas | 200 000 millones |
| Métricas almacenadas | 10 GB |
Más información sobre el nivel gratuito de AWS aquí.
Ejemplos de precios
Nota: Los valores de los precios que se muestran aquí se incluyen únicamente a modo de ejemplo.
Ejemplo 1: Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) en EC2 y Kubernetes
En este ejemplo, está supervisando 1 clúster de Kubernetes con 10 nodos con 1000 métricas de Prometheus por nodo recopiladas cada 30 segundos durante todo el mes (744 horas). Este ejemplo no tiene en cuenta los beneficios del nivel gratuito de AWS. El uso y los costos siguientes se calcularán para 1) la ingesta de métricas de muestra, 2) el almacenamiento y 3) la consulta.
Uso y costos de ingesta de métricas de muestra
Primero, calcularemos la cantidad de métricas de muestras ingeridas y los costos de estas muestras. El número mensual de muestras ingeridas es de 892,8 millones de muestras (10 nodos * 1000 métricas por nodo/30 intervalos de recopilación en segundos * 3600 segundos en una hora * 744 horas en un mes = 10 * 1000/30 * 3600 * 744 = 892,8 millones de muestras).
El costo mensual de las métricas ingeridas es de 80,93 USD (0,90 USD por 10 000 000 USD para los primeros 2000 millones de métricas de muestra * 892,8 millones de muestras).
Uso y costos de almacenamiento
En segundo lugar, calcularemos el almacenamiento en GB y los costos de las muestras de métricas y los metadatos de métricas almacenados. Para este ejemplo, asumiremos que tienes 20 etiquetas por métrica con 100 valores de etiqueta únicos por etiqueta. Los metadatos, incluidos el nombre de la métrica, las etiquetas y los valores de las etiquetas, se almacenan a diario. También asumiremos un promedio de 30 bytes por etiqueta y valor de etiqueta y 2 bytes por muestra métrica ingerida.
El GB de almacenamiento mensual es de 0,25 GB (metadatos de las métricas * número de días al mes) + (2 bytes * número de métricas de muestra = (1000 métricas * 20 etiquetas * 100 valores de etiquetas * 30 bytes * ~30 días al mes) + (2 bytes * 892,8 millones de muestras) = 1800 millones de bytes + 1785,6 millones de bytes = 3585,6 millones de bytes = 3,34 GB).
El cargo por almacenamiento es de 0,10 USD (0,03 USD por GB * 3,34 GB).
Uso y costos de consultas
Ahora calcularemos las muestras de consultas procesadas y los costos de consulta para este ejemplo. Supondremos que tiene un usuario final que supervisa un panel durante una media de 2 horas al día y lo actualiza cada 60 segundos con 20 widgets de gráficos por panel (supondremos que 1 consulta de PromQL por widget). Para este ejemplo, asumiremos que las muestras procesadas por consulta son 100 000.
Primero, comience por calcular el recuento de consultas al mes, que es de 72 000 consultas (1 usuario final * 20 gráficos * 2 horas de visualización de un panel * 3600 segundos por hora/60 segundos por actualización del panel * ~ 30 días al mes).
En segundo lugar, calculamos las muestras de consultas procesadas al mes, que son 7200 millones (72 000 consultas * 100 000 por consulta)
Ahora podemos calcular el cargo por consulta de 0,72 USD (0,10 USD por mil millones de muestras procesadas * 7200 millones de muestras procesadas).
Ahora podemos calcular sus costos mensuales para este ejemplo:
- Costos de ingesta de métricas: 80,93 USD (0,90 USD/10 millones * 892,8 millones de muestras)
- Costos de almacenamiento: 0,10 USD (0,03 USD/GB * 3,34 GB)
- Costos de consulta: 0,72 USD (0,10 USD por mil millones de muestras procesadas * 7200 millones de muestras procesadas)
Total de cargos mensuales = 80,93 USD (ingesta de métricas) + 0,10 USD (almacenamiento) + 0,72 USD (consulta) = 81,75 USD
Ejemplo 2: recopilación de métricas de Prometheus de Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) con Amazon Managed Service para Prometheus
En este ejemplo, está supervisando 1 clúster de Kubernetes con 10 nodos con 1000 métricas de Prometheus por nodo recopiladas cada 30 segundos por el recopilador de Amazon Managed Service para Prometheus durante todo el mes (744 horas). Se calcularán el uso y los costos siguientes: 1) la ingesta de métricas de muestras, 2) el almacenamiento y 3) las muestras recopiladas y horas del recopilador de Amazon Managed Service para Prometheus.
Uso y costos de ingesta de métricas de muestra
Primero, calcularemos la cantidad de métricas de muestras ingeridas y los costos de estas muestras. El número mensual de muestras ingeridas es de 892,8 millones de muestras (10 nodos * 1000 métricas por nodo/30 intervalos de recopilación en segundos * 3600 segundos en una hora * 744 horas en un mes = 10 * 100/60 * 3600 * 744 = 892,8 millones de muestras).
El costo mensual de las métricas ingeridas es de 80,93 USD (0,90 USD por 10 000 000 USD para los primeros 2000 millones de métricas de muestra * 892,8 millones de muestras).
Uso y costos de almacenamiento
En segundo lugar, calcularemos el almacenamiento en GB y los costos de las muestras de métricas y los metadatos de métricas almacenados. Para este ejemplo, asumiremos que tienes 20 etiquetas por métrica con 100 valores de etiqueta únicos por etiqueta. Los metadatos, incluidos el nombre de la métrica, las etiquetas y los valores de las etiquetas, se almacenan a diario. También asumiremos un promedio de 30 bytes por etiqueta y valor de etiqueta y 2 bytes por muestra métrica ingerida.
El GB de almacenamiento mensual es de 0,25 GB (metadatos de las métricas * número de días al mes) + (2 bytes * número de métricas de muestra = (1000 métricas * 20 etiquetas * 100 valores de etiquetas * 30 bytes * ~30 días al mes) + (2 bytes * 892,8 millones de muestras) = 1800 millones de bytes + 1785,6 millones de bytes = 3585,6 millones de bytes = 3,34 GB).
El cargo por almacenamiento es de 0,10 USD (0,03 USD por GB * 3,34 GB).
Muestras recopiladas y costos de horas del recopilador
En tercer lugar, calcularemos los costos de las horas del recopilador. El recopilador sin agente cuesta 0,04 USD por hora de recopilación y 0,03 USD por cada 10 millones de muestras recopiladas, y suponemos que hay un solo recopilador para un solo clúster de EKS. Si suponemos 744 horas en un mes, el costo mensual es: 1 * 0,04 USD * 744 + 0,03 USD * 892,8 millones de muestras/ 10 millones = 32,44 USD.
El cargo por el recopilador sin agente es de 32.44 USD.
Ahora podemos calcular sus costos mensuales para este ejemplo:
- Costos de ingesta de métricas: 80,93 USD (0,90 USD/10 millones * 892,8 millones de muestras)
- Costos de almacenamiento: 0,10 USD (0,03 USD/GB * 3,34 GB)
- El recopilador sin agente cuesta: 32,44 USD (0,04 USD por hora del recopilador * 744 horas + 0,03 USD * 892,8 millones de muestras/10 millones de muestras)
Costo total: 113,47 USD
Ejemplo 3: calcular las muestras de consultas procesadas (QSP) y los costos
En este ejemplo, ejecuta una consulta para calcular la CPU de sus 10 000 nodos en la última hora y una regla de alertas que se ejecuta cada minuto para notificarle cuando uno de esos nodos supera el 80 % de la capacidad de la CPU. En este ejemplo, no se tienen en cuenta las ventajas del nivel gratuito de AWS. Calcularemos el uso y los costos de ejecutar la consulta y la regla de alertas.
Uso y costo de consultas
Primero, calculamos la cantidad de muestras que procesa una sola consulta identificando la cantidad de series temporales de métricas y el intervalo de tiempo proporcionado. Una serie temporal de métricas se identifica por su nombre de métrica y sus pares clave-valor. En este ejemplo, cada nodo tiene una única métrica de CPU, lo que da como resultado una consulta que procesa 10 000 series temporales de métricas durante un intervalo de tiempo de 1 hora. Las consultas de Prometheus procesan una muestra por paso de resolución, que es el tiempo mínimo entre dos puntos de datos. Por ejemplo, asumiremos un paso de 1 minuto, lo que equivale a 1 muestra por minuto en el intervalo de tiempo. Se trata de 10 000 series temporales x 1 hora x 1 muestra/min x 60 min/hora = 600 000 muestras por consulta.
Si suponemos que ejecutó la consulta 1000 veces, el costo sería de 0,06 USD (0,10 USD por mil millones de muestras procesadas * 0,0006 millones de muestras * 1000 consultas).
Uso y costo de reglas de alertas
Calculamos la cantidad de muestras que la regla procesa por evaluación identificando la cantidad de series temporales de métricas seleccionadas. Como la regla identifica una serie temporal de métricas de CPU por nodo, procesa 10 000 series temporales por evaluación. Las reglas de alerta de Prometheus se ejecutan como consultas instantáneas, es decir, consultas que se evalúan en un momento determinado. Por lo tanto, esta regla de alertas evalúa 10 000 series temporales x 1 muestra/serie temporal = 10 000 muestras. Como esta alarma se ejecuta cada minuto, esta regla de alertas procesa 10 000 muestras x 60 min/hora x 730 horas/mes = 438 000 000 muestras al mes.
El costo de esta regla de alertas es de 0,04 USD al mes (0,10 USD por mil millones de muestras procesadas × 0,438 000 millones de muestras).
Ejemplo 4: Ingesta de muestras con histogramas nativos
En este ejemplo, está supervisando 1 clúster de Kubernetes con 10 nodos con 1000 métricas de Prometheus por nodo recopiladas cada 60 segundos durante todo el mes (744 horas). De las 1000 métricas por nodo, 998 son muestras de métricas normales y 2 son histogramas nativos, cada uno con 20 buckets poblados. En este ejemplo, no se tienen en cuenta las ventajas del nivel gratuito de AWS. El uso y los costos siguientes se calcularán para 1) la ingesta de métricas de muestra y 2) el almacenamiento.
Uso y costos de la ingesta de muestras métricas
En primer lugar, calcularemos las métricas de muestra normales que se ingieren. El número mensual de muestras normales ingeridas es de 445,5 millones de muestras (10 nodos * 998 métricas por nodo/60 intervalos de recopilación en segundos * 3600 segundos en una hora * 744 horas en un mes = 10 * 998/60 * 3600 * 744 = 445,5 millones de muestras).
En segundo lugar, calcularemos las muestras medidas con el histograma nativo. Cada histograma nativo tiene 20 buckets poblados. Cada bucket poblado representa el 0.25 de una muestra métrica; los buckets vacíos no se miden.
La cantidad mensual de muestras medidas con histogramas nativos es de 4,4 millones (10 nodos * 2 histogramas nativos por nodo * 20 buckets poblados * 0,25/60 intervalos de recolección en segundos * 3600 segundos en una hora * 744 horas en un mes = 10 * 2 * 20 * 0,25/60 * 3600 * 744 = 4,4 millones de muestras medidas).
En tercer lugar, calcularemos el costo total de la ingesta. Las muestras métricas normales y las muestras medidas con histogramas nativos se combinan en un único grupo para fijar los precios por volumen.
El total de muestras medidas ingeridas es de 449,9 millones (445,5 millones de muestras normales más 4,46 millones de muestras medidas con histograma nativo).
Dado que 449,9 millones corresponden a los primeros 2000 millones de muestras, el costo mensual de ingesta es de 40,50 USD (0,90 USD por 10 000 000 * 449,9 millones de muestras medidas en total).
Uso y costos de almacenamiento
Calcularemos el almacenamiento en GB y los costos de las muestras de métricas y los metadatos de métricas almacenados. Para este ejemplo, asumiremos que tiene 20 etiquetas por métrica con 100 valores de etiqueta únicos por etiqueta. Los metadatos, incluidos el nombre de la métrica, las etiquetas y los valores de las etiquetas, se almacenan a diario. También asumiremos un promedio de 30 bytes por etiqueta y valor de etiqueta y 2 bytes por muestra métrica ingerida.
El GB de almacenamiento mensual es de (metadatos de las métricas × número de días al mes) + (2 bytes × número de métricas de muestra) = (1000 métricas × 20 etiquetas × 100 valores de etiquetas × 30 bytes × ~30 días al mes) + (2 bytes × 449,9 millones de muestras) = 1800 millones de bytes + 899,8 millones de bytes = 2699,8 millones de bytes = 2,51 GB.
El cargo por almacenamiento es de 0,08 USD (0,03 USD por GB × 2,51 GB).
Costos mensuales totales
Ahora podemos calcular sus costos mensuales con este ejemplo: Costos de ingesta de métricas: 40,50 USD (0,90 USD/10 millones * 449,9 millones de muestras medidas en total, combinando 445,5 millones de muestras normales + 4,46 millones de histogramas nativos) Costos de almacenamiento: 0,08 USD (0,03 USD/GB * 2,51 GB)
Total de cargos mensuales = 40,50 USD (ingesta de métricas) + 0,08 USD (almacenamiento) = 40,58 USD
Nota: El número de buckets poblados en un histograma nativo puede variar según las métricas y a lo largo del tiempo. Solo se miden los buckets poblados (distintos de cero); los buckets vacíos no se facturan. El costo de las muestras medidas con histogramas nativos escala linealmente con la cantidad de buckets poblados.
