计费产生逻辑¶
本文将展示在观测云产品的按量付费计费框架中，各计费项的计费产生和价格计算逻辑。
概念先解¶
| 名词 | 说明 |
|---|---|
| 数据存储 | 即对不同的数据类型自定义设置数据保存时长。 |
| 基础计费 | 某个计费项的单价为固定值。 |
| 梯度计费 | 某个计费项的单价为动态值，会根据当前数据类型选择的数据存储策略有不同的单价值。 |
计费周期¶
观测云计费周期为天，即根据工作空间当天统计的使用量在次日零点结算，生成每日账单同步到观测云费用中心，最终根据实际绑定结算方式从对应账中扣除消费金额。
计费项¶
时间线¶
观测云的时序引擎存储数据主要涉及到以下几个基本概念：
| 名词 | 说明 |
|---|---|
| 指标集 | 一般用于表示某种统计值对应的一个集合，从原理上类似关系型数据库中的 table 概念。 |
| 数据点 | 应用于指标数据上报场景则指代一条指标数据样本，具体可类比关系型数据库中的 row 数据。 |
| 时间 | 时间戳，代表数据点产生的时间，这里也可以理解为 DataKit 采集到某条指标数据产生行协议上报的时间。 |
| 指标 | Field，一般情况下存放的是会随着时间戳的变化而变化的数值类型的数据。例如我们在 CPU 指标集中常见的 cpu_total,cpu_use,cpu_use_pencent 等都是指标。 |
| 标签 | Tags，一般存放的是并不随着时间戳变化的属性信息。例如在 CPU 指标集中常见的 host、project 等字段都是标签属性，用来标识指标的实际对象属性。 |
示例¶
以上图为例，指标集 CPU 中基于单个指标存在共 6 个数据点，每个数据点都有一个时间字段：time，一个指标：cpu_use_pencent，两个标签：host、project。第一行和第四行数据都是 host 名称是 Hangzhou_test1 且 project 归属于 Guance 的 CPU 使用率（cpu_use_pencent）情况，依此类推第二行和第五行表示 host 名称是 Ningxia_test1 且 project 归属于 Guance 的 CPU 使用率，第三行和第六行 host 名称是 Singapore_test1 且 project 归属于 Guance_oversea 的 CPU 使用率。
根据上述时间线的统计数据，基于 cpu_use_pencent 这个指标的时间线组合一共有 3 种，分别是：
"host":"Hangzhou_test1","project":"Guance"
"host":"Ningxia_test1","project":"Guance"
"host":"Singapore_test1","project":"Guance_oversea"
依此类似如需统计当前工作空间内所有的指标的时间线，只需将实际统计到指标的时间线数量求和即可得到。
通过 DataKit 采集指标数据上报到某个工作空间。特指 DQL 中 NameSpace 为 M 查询得到的数据。
计费项统计
每小时的时间间隔统计当天内新增的时间线数量。
费用计算公式：天费用 = 实际计费数量/1000 * 单价（根据上面数据存储策略应用对应单价）
日志¶
以下任意一种情况发生都会产生对应的日志类数据：
-
开启日志数据采集并上报；
-
开启监控器、智能巡检、SLO 等异常检测任务配置或通过 OpenAPI 上报自定义事件；
-
开启可用性拨测任务，并通过自建拨测节点触发上报的拨测数据。
计费项统计
每小时的时间间隔统计 1 小时内新增的日志类数据数量。
费用计算公式：天费用 = 实际计费数量/1000000 * 单价（根据上面数据存储策略应用对应单价）
Warning
根据选择不同的存储类型，超大的日志数据会拆分成多条进行计费：
ES 存储：日志大小超过 10 KB，该条日志计费的条数 = 取整数（日志大小/10 KB）
SLS 存储：日志大小超过 2 KB，该条日志计费的条数 = 取整数（日志大小/2 KB）
若单条数据小于上述限制，则还是按照 1 条计算。
数据转发¶
支持日志数据转发到观测云或其他四种外部存储的方式。基于数据转发规则，统计汇总转发的流量大小对应计费。
注意：保存到观测云提供的数据转发数据仍保留记录。
计费项统计
每小时的时间间隔统计数据存储策略内数据转发的容量大小。默认容量单位：Bytes。
费用计算公式：天费用 = 实际计费容量/1000000000 * 对应单价
网络¶
- 开启 eBPF 网络数据采集
计费项统计
每小时的时间间隔统计当天内新增的 host 数量。
费用计算公式：天费用 = 实际计费数量 * 对应单价
应用性能 Trace¶
- 工作空间内每日产生的 Span 数据数量统计。
注意：观测云新的计费调整中会取”数量/10“与 trace_id 数量中较大的作为当天计费数据出账。
计费项统计
每小时的时间间隔统计 1 小时内新增的 trace_id 数量。
费用计算公式：天费用 = 实际计费数量/1000000 * 对应单价
应用性能 Profile¶
- 开启应用性能监测 Profile 数据采集
计费项统计
每小时的时间间隔统计 1 小时内新增的 Profile 数据数量。
费用计算公式：天费用 = 实际计费数量/10000 * 对应单价
Warning
Profile 数据主要有两部分组成：基础属性数据 + Profile 分析文件：
若存在超大的 Profile 分析文件，那么 Profile 数据会被拆分成多条进行计费。
Profile 分析文件数据大于 300 KB，计费条数 = 取整数（Profile 分析文件大小/300 KB）
若分析文件小于上述限制，则还是按照 1 条计算。
用户访问 PV¶
- 工作空间内每日产生的 Resource、Long Task、Error、Action 数据数量统计。
注意：观测云新的计费调整中会取”数量/100“ 与 PV 中较大的做为当天计费数据出账。
计费项统计
每小时的时间间隔统计 1 小时内新增的 PV 数据数量。
费用计算公式：天费用 = 实际计费数量/10000 * 单价（根据上面数据存储策略应用对应单价）
会话重放¶
- 开启会话回放采集
计费项统计
每小时的时间间隔统计当天内新增的 Session 数量。
费用计算公式：天费用 = 实际计费数量/1000 * 对应单价
Warning
若存在超长活跃的 Session，那么 Session 会根据 time_spent 拆分成多条进行计费。
Session time_spent > 4 小时，计费数量 = 取整数（time_spent/4 小时）；
若 Session time_spent 小于上述 4 小时，则还是按照 1 个 Session 计算。
可用性监测¶
- 开启可用性拨测任务并通过观测云提供的拨测节点返回拨测结果
计费项统计
每小时的时间间隔统计 1 小时内新增的拨测数据数量。
费用计算公式：天费用 = 实际计费数量/10000 * 对应单价
Warning
由于目前拨测数据存储在日志的 默认 索引，所以 DQL 查询或统计需要增加以下筛选条件查询拨测数据。
index = ['default'], source = [‘http_dial_testing',‘tcp_dial_testing’,'icmp_dial_testing','websocket_dial_testing']。
任务调用¶
-
开启监控器、SLO 等定时检测任务，其中监控器突变检测、区间检测、离群检测、日志检测每次检测一次计为 5 次任务调用，其余检测类型计为 1 次任务调用。同时，若检测区间超出 15 分钟，超出的部分按照每 15 分钟叠加 1 次任务调用；
-
智能监控：主机、日志、应用智能检测每执行一次检测计为 10 次任务调用；用户访问智能检测每执行一次检测计为 100 次任务调用。
计算示例
监控器调用次数：
- 正常情况下计算示例：假设执行一次【突变检测】，则计算为 5 次任务调用。
- 超检测区间情况下的计算示例：若检测区间为 30 分钟，则超出的部分按照每 15 分钟向上加 1。例如，执行一次【离群检测】，计算为 6 次任务调用。
- 检测类型算多次且超检测区间情况下的计算示例：执行两次【区间检测】，叠加检测区间为 60 分钟，则计算为 13 次任务调用（2 次检测 * 5 + 3 次超出检测区间）。
智能监控调用次数计算示例：假设执行一次【主机智能监控】，则计算为 10 次任务调用。
- DataKit/OpenAPI 每次查询计为 1 次任务调用；
- 开启生成指标每次查询计为 1 次任务调用；
- 选择中心 Func 提供的高级函数每次查询计为 1 次任务调用。
计费项统计
每小时的时间间隔统计 1 小时内新增的任务调用次数。
费用计算公式：天费用 = 实际计费数量/10000 * 对应单价
短信¶
- 告警策略配置短信通知发送
计费项统计
每小时的时间间隔统计 1 小时内新增的短信发送次数。
费用计算公式：天费用 = 实际计费数量/10 * 单价
计费示例¶
假设 A 公司使用观测云对公司的 IT 基础设施、应用系统等进行整体观测。
假设 A 公司总共有 10 台主机（每台主机默认日活跃时间线为 600），每天产生 6000 条时间线，200 万条日志数据，200 万个 Trace 数据，2 万个 PV 数据，以及 2 万次任务调度，使用的数据存储策略如下：
| 计费项 | 指标（时间线） | 日志 | 应用性能 Trace | 用户访问 PV |
|---|---|---|---|---|
| 数据存储策略 | 3 天 | 7 天 | 3 天 | 3 天 |
具体明细如下：
| 计费项 | 日计费数量 | 计费单价 | 计费逻辑 | 日计费费用 |
|---|---|---|---|---|
| 时间线 | 6000 条 | 0.6 元/千条 | （实际计费数量/1000）* 单价 即 （6000 条/1000 条） * 0.6 元 |
3.6 元 |
| 日志 | 200 万条 | 1.2 元/百万条 | (实际统计数量/计费单元) * 单价 即 （2 百万/1 百万） * 1.2 元 |
2.4 元 |
| Trace | 200 万个 | 2 元/百万个 | (实际统计数量/计费单元) * 单价 即 （2 百万/1 百万） * 2 元 |
4 元 |
| PV | 2 万个 | 0.7 元/万个 | (实际统计数量/计费单元) * 单价 即 （2 万/1 万） * 0.7 元 |
1.4 元 |
| 任务调度 | 2 万次 | 1 元/万次 | (实际统计数量/计费单元) * 单价 即 （2 万/1 万） * 1 元 |
2 元 |
注意：由于时间线为增量计费项，所以该公司产生时间线的数量变化会导致费用变化。
更多时间线数量测算，可参考 时间线示例。