Dans cet exemple, vous surveillez 1 cluster Kubernetes de 10 nœuds, avec 1 000 métriques Prometheus par nœud collectées toutes les 30 secondes pendant tout le mois (744 heures). Cet exemple ne prend pas en compte les avantages de l’offre gratuite AWS. L’utilisation et les coûts suivants seront calculés pour 1) l’ingestion d’échantillons métriques, 2) le stockage et 3) les requêtes.

Utilisation et coûts de l’ingestion d’échantillons métriques
Tout d’abord, nous allons calculer le nombre d’échantillons métriques ingérés et le coût de ces échantillons. Le nombre mensuel d’échantillons ingérés est de 892,8 millions d’échantillons (10 nœuds * 1 000 métriques par nœud / intervalle de collecte de 30 secondes * 3 600 secondes par heure * 744 heures par mois = 10 * 1 000/30 * 3 600 * 744 = 892,8 millions d’échantillons).

Les coûts mensuels d’ingestion des métriques sont de 80,93 USD (0,90 USD/10 000 000 pour les 2 premiers milliards d’échantillons métriques * 892,8 millions d’échantillons).

Utilisation et coûts du stockage
Ensuite, nous calculerons le volume de stockage en Go et les coûts des échantillons métriques et des métadonnées métriques stockés. Dans cet exemple, nous supposerons que vous avez 20 étiquettes par métrique avec 100 valeurs d’étiquette uniques par étiquette. Les métadonnées, y compris le nom de la métrique, les étiquettes et les valeurs des étiquettes, sont stockées quotidiennement. Nous supposerons également une moyenne de 30 octets par étiquette et par valeur d’étiquette et de 2 octets par échantillon métrique ingéré.

Le volume mensuel de stockage en Go est de 0,25 Go (métadonnées métriques * nombre de jours par mois) + (2 octets * nombre d’échantillons métriques = (1 000 métriques * 20 étiquettes * 100 valeurs d’étiquette * 30 octets * ~30 jours par mois) + (2 octets * 892,8 millions d’échantillons) = 1 800 millions d’octets + 1 785,6 millions d’octets = 3 585,6 millions d’octets = 3,34 Go).

Les frais de stockage sont de 0,10 USD (0,03 USD/Go * 3,34 Go).

Utilisation et coûts des requêtes
Nous allons maintenant calculer le nombre d’échantillons de requêtes traités et les coûts des requêtes pour cet exemple. Nous partons du principe que vous avez 1 utilisateur final qui surveille un tableau de bord pendant 2 heures par jour en moyenne et qui l’actualise toutes les 60 secondes, avec 20 widgets graphiques par tableau de bord (en supposant 1 requête PromQL par widget). Nous supposerons pour cet exemple que le nombre d’échantillons traités par requête est de 100 000.

Commencez par calculer le nombre de requêtes par mois, soit 72 000 requêtes (1 utilisateur final * 20 graphiques * 2 heures de consultation d’un tableau de bord * 3 600 secondes par heure / 60 secondes par actualisation du tableau de bord * ~30 jours par mois).

Ensuite, nous calculons le nombre d’échantillons de requêtes traités par mois, soit 7,2 milliards (72 000 requêtes * 100 000/requête)

Nous pouvons désormais calculer les frais de requête de 0,72 USD (0,10 USD/milliard d’échantillons traités * 7,2 milliards d’échantillons traités).

Nous pouvons maintenant calculer vos coûts mensuels pour cet exemple :

• Coûts d’ingestion des métriques : 80,93 USD (0,90 USD/10 millions * 892,8 millions d’échantillons)
  
• Coûts de stockage : 0,10 USD (0,03 USD/Go * 3,34 Go)
• Coûts des requêtes : 0,72 USD (0,10 USD/milliard d’échantillons traités * 7,2 milliards d’échantillons traités)

Total des frais mensuels = 80,93 USD (ingestion des métriques) + 0,10 USD (stockage) + 0,72 USD (requêtes) = 81,75 USD

Dans cet exemple, vous surveillez 1 cluster Kubernetes de 10 nœuds, avec 1 000 métriques Prometheus par nœud collectées toutes les 30 secondes par le collecteur du service géré Amazon pour Prometheus pendant tout le mois (744 heures). L’utilisation et les coûts suivants seront calculés pour 1) l’ingestion d’échantillons métriques, 2) le stockage et 3) les échantillons collectés et les heures de fonctionnement du collecteur du service géré Amazon pour Prometheus. 

Utilisation et coûts de l’ingestion d’échantillons métriques
Tout d’abord, nous allons calculer le nombre d’échantillons métriques ingérés et le coût de ces échantillons. Le nombre mensuel d’échantillons ingérés est de 892,8 millions d’échantillons (10 nœuds * 1 000 métriques par nœud / intervalle de collecte de 30 secondes * 3 600 secondes par heure * 744 heures par mois = 10 * 100/60 * 3 600 * 744 = 892,8 millions d’échantillons).

Les coûts mensuels d’ingestion des métriques sont de 80,93 USD (0,90 USD/10 000 000 pour les 2 premiers milliards d’échantillons métriques * 892,8 millions d’échantillons).

Utilisation et coûts du stockage
Ensuite, nous calculerons le volume de stockage en Go et les coûts des échantillons métriques et des métadonnées métriques stockés. Dans cet exemple, nous supposerons que vous avez 20 étiquettes par métrique avec 100 valeurs d’étiquette uniques par étiquette. Les métadonnées, y compris le nom de la métrique, les étiquettes et les valeurs des étiquettes, sont stockées quotidiennement. Nous supposerons également une moyenne de 30 octets par étiquette et par valeur d’étiquette et de 2 octets par échantillon métrique ingéré.

Le volume mensuel de stockage en Go est de 3,34 Go (métadonnées métriques * nombre de jours par mois) + (2 octets * nombre d’échantillons métriques = (1 000 métriques * 20 étiquettes * 100 valeurs d’étiquette * 30 octets * ~30 jours par mois) + (2 octets * 892,8 millions d’échantillons) = 1 800 millions d’octets + 1 785,6 millions d’octets = 3 585,6 millions d’octets = 3,34 Go).

Les frais de stockage sont de 0,10 USD (0,03 USD/Go * 3,34 Go).

Échantillons collectés et coûts des heures de fonctionnement du collecteur
Enfin, nous calculerons les coûts des heures de fonctionnement du collecteur. Le collecteur sans agent coûte 0,04 USD par heure de fonctionnement du collecteur et 0,03 USD par tranche de 10 millions d’échantillons collectés, et nous supposons un seul collecteur pour un seul cluster EKS. En supposant 744 heures par mois, le coût mensuel est le suivant : 1 * 0,04 USD * 744 + 0,03 USD * 892,8 millions d’échantillons / 10 millions = 32,44 USD.

Les frais du collecteur sans agent sont de 32,44 USD. 

Nous pouvons maintenant calculer vos coûts mensuels pour cet exemple :

• Coûts d’ingestion des métriques : 80,35 USD (0,90 USD/10 millions * 892,8 millions d’échantillons)
  
• Coûts de stockage : 0,10 USD (0,03 USD/Go * 3,34 Go)
• Coûts du collecteur sans agent : 32,44 USD (0,04 USD par heure de fonctionnement du collecteur * 744 heures + 0,03 USD * 892,8 millions d’échantillons / 10 millions)
  

Coût total : 113,47 USD

Dans cet exemple, vous exécutez une requête pour calculer l’utilisation du processeur de vos 10 000 nœuds au cours de la dernière heure, ainsi qu’une règle d’alerte qui s’exécute toutes les minutes pour vous avertir lorsque l’un de ces nœuds dépasse 80 % de la capacité du processeur. Cet exemple ne prend pas en compte les avantages de l’offre gratuite AWS. Nous calculerons l’utilisation et les coûts d’exécution de la requête et de la règle d’alerte.

Utilisation et coût de la requête
Tout d’abord, nous calculons le nombre d’échantillons traités par une seule requête en identifiant le nombre de séries chronologiques métriques et la plage de temps fournie. Une série chronologique métrique est identifiée par son nom de métrique et ses paires clé-valeur. Dans cet exemple, chaque nœud possède une seule métrique d’utilisation du processeur, ce qui donne une requête qui traite 10 000 séries chronologiques métriques sur une plage de 1 heure. Les requêtes Prometheus traitent un échantillon par pas de résolution, qui correspond à la durée minimale entre deux points de données. Par exemple, nous supposerons un pas de 1 minute, soit 1 échantillon par minute dans la plage de temps. Cela donne 10 000 séries chronologiques x 1 heure x 1 échantillon/min x 60 min/heure = 600 000 échantillons/requête.

En supposant que vous ayez exécuté la requête 1 000 fois, le coût serait de 0,06 USD (0,10 USD/milliard d’échantillons traités * 0,0006 milliard d’échantillons * 1 000 requêtes).

Utilisation et coût de la règle d’alerte
Nous calculons le nombre d’échantillons traités par la règle par évaluation en identifiant le nombre de séries chronologiques métriques sélectionnées. Étant donné que la règle identifie une série chronologique métrique d’utilisation du processeur par nœud, elle traite 10 000 séries chronologiques par évaluation. Les règles d’alerte de Prometheus s’exécutent sous forme de requêtes instantanées, c’est-à-dire des requêtes évaluées à un instant donné. Par conséquent, cette règle d’alerte évalue 10 000 séries chronologiques x 1 échantillon/série chronologique = 10 000 échantillons. Comme cette alarme s’exécute toutes les minutes, cette règle d’alerte traite 10 000 échantillons x 60 min/heure x 730 heures/mois = 438 000 000 échantillons/mois.

Le coût de cette règle d’alerte est de 0,04 USD par mois (0,10 USD/milliard d’échantillons traités * 0,438 milliard d’échantillons).

Dans cet exemple, vous surveillez 1 cluster Kubernetes de 10 nœuds, avec 1 000 métriques Prometheus par nœud collectées toutes les 60 secondes pendant tout le mois (744 heures). Sur les 1 000 métriques par nœud, 998 sont des échantillons métriques ordinaires et 2 sont des histogrammes natifs, chacun contenant 20 compartiments non vides. Cet exemple ne prend pas en compte les avantages de l’offre gratuite AWS. L’utilisation et les coûts suivants seront calculés pour 1) l’ingestion d’échantillons métriques et 2) le stockage.

Utilisation et coûts de l’ingestion d’échantillons métriques
Tout d’abord, nous allons calculer le nombre d’échantillons métriques ordinaires ingérés. Le nombre mensuel d’échantillons ordinaires ingérés est de 445,5 millions d’échantillons (10 nœuds * 998 métriques par nœud / intervalle de collecte de 60 secondes * 3 600 secondes par heure * 744 heures par mois = 10 * 998/60 * 3 600 * 744 = 445,5 millions d’échantillons).

Ensuite, nous allons calculer le nombre d’échantillons comptabilisés pour les histogrammes natifs. Chaque histogramme natif comporte 20 compartiments non vides. Chaque compartiment non vide compte pour 0,25 échantillon métrique ; les compartiments vides ne sont pas comptabilisés.

Le nombre mensuel d’échantillons comptabilisés pour les histogrammes natifs est de 4,4 millions (10 nœuds * 2 histogrammes natifs par nœud * 20 compartiments non vides * 0,25 / intervalle de collecte de 60 secondes * 3 600 secondes par heure * 744 heures par mois = 10 * 2 * 20 * 0,25/60 * 3 600 * 744 = 4,4 millions d’échantillons comptabilisés).

Enfin, nous allons calculer le coût total de l’ingestion. Les échantillons métriques ordinaires et les échantillons comptabilisés pour les histogrammes natifs sont réunis dans un même groupe pour la tarification par paliers de volume.

Au total, 449,9 millions d’échantillons ingérés sont comptabilisés (445,5 millions d’échantillons ordinaires + 4,46 millions d’échantillons comptabilisés pour les histogrammes natifs).

Étant donné que 449,9 millions se situent dans le premier palier de 2 milliards, le coût mensuel de l’ingestion est de 40,50 USD (0,90 USD/10 000 000 * 449,9 millions d’échantillons comptabilisés au total).

Utilisation et coûts du stockage
Nous allons calculer le volume de stockage en Go et les coûts des échantillons métriques et des métadonnées métriques stockés. Dans cet exemple, nous supposerons que vous avez 20 étiquettes par métrique avec 100 valeurs d’étiquette uniques par étiquette. Les métadonnées, y compris le nom de la métrique, les étiquettes et les valeurs des étiquettes, sont stockées quotidiennement. Nous supposerons également une moyenne de 30 octets par étiquette et par valeur d’étiquette et de 2 octets par échantillon métrique ingéré.

Le volume mensuel de stockage en Go se calcule comme suit : (métadonnées métriques × nombre de jours par mois) + (2 octets × nombre d’échantillons métriques) = (1 000 métriques × 20 étiquettes × 100 valeurs d’étiquette × 30 octets × ~30 jours par mois) + (2 octets × 449,9 millions d’échantillons) = 1 800 millions d’octets + 899,8 millions d’octets = 2 699,8 millions d’octets = 2,51 Go.

Les frais de stockage sont de 0,08 USD (0,03 USD/Go × 2,51 Go).

Coûts mensuels totaux
Nous pouvons maintenant calculer vos coûts mensuels pour cet exemple : Coûts d’ingestion des métriques : 40,50 USD (0,90 USD/10 millions * 449,9 millions d’échantillons comptabilisés au total, soit 445,5 millions d’échantillons ordinaires + 4,46 millions d’échantillons comptabilisés pour les histogrammes natifs) Coûts de stockage : 0,08 USD (0,03 USD/Go * 2,51 Go)

Total des frais mensuels = 40,50 USD (ingestion des métriques) + 0,08 USD (stockage) = 40,58 USD

Remarque : le nombre de compartiments non vides dans un histogramme natif peut varier en fonction des métriques et au fil du temps. Seuls les compartiments non vides (dont l’effectif est non nul) sont comptabilisés ; les compartiments vides ne sont pas facturés. Le coût des échantillons comptabilisés pour les histogrammes natifs est calculé selon une échelle linéaire en fonction du nombre de compartiments non vides.