時系列¶
概念¶
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| 日アクティブ時系列 | 当日に新しいメトリクスデータが生成された時系列の数です。統計の基準は、当日にデータが生成された時系列です。データ収集を停止すると、新しい日には時系列の料金は発生しませんが、以前に収集したメトリクスデータは引き続きクエリ可能です |
| メジャーメント | ある統計値の集合を表します。リレーショナルデータベースにおけるテーブル（table）に似ています |
| データポイント | 1 つのメトリクスデータのサンプルです。リレーショナルデータベースにおける行（row）に似ています |
| 時間 | データポイントが生成されたタイムスタンプ、つまり DataKit が特定のメトリクスデータを収集した時刻です |
| メトリクス | Field です。タイムスタンプとともに変化する数値型のデータを格納します。例えば、CPU メジャーメント内の cpu_total、cpu_use、cpu_use_percent などです |
| タグ | Tags です。タイムスタンプとともに変化しない属性情報を格納します。例えば、CPU メジャーメント内の host、project などのフィールドで、メトリクスの実際のオブジェクト属性を識別するために使用します |
課金項目の統計¶
1 時間ごとの間隔で当日に新規追加された時系列の数を統計し、最終的に 24 個のデータポイントを取得した後、その最大値を実際の課金数とします。
例¶
メジャーメント CPU を例に、単一のメトリクス cpu_use_pencent に基づくと、合計 6 個のデータポイントが存在します。各データポイントには以下のフィールドが含まれます：
-
時間フィールド：
time -
メトリクス：
cpu_use_pencent -
タグ：
hostおよびproject
データポイントの分布は以下の通りです：
-
1 行目と 4 行目：
hostがHangzhou_test1で、projectがGuanceに属します。これは杭州サーバーの CPU 使用率を示します。 -
2 行目と 5 行目：
hostがNingxia_test1で、projectがGuanceに属します。これは寧夏サーバーの CPU 使用率を示します。 -
3 行目と 6 行目：
hostがSingapore_test1で、projectがGuance_overseaに属します。これはシンガポールサーバーの CPU 使用率を示します。
上記のデータに基づくと、cpu_use_pencent メトリクスを基準とした時系列の組み合わせは、以下の 3 種類です：
-
"host":"Hangzhou_test1","project":"Guance" -
"host":"Ningxia_test1","project":"Guance" -
"host":"Singapore_test1","project":"Guance_oversea"
現在のワークスペース内のすべてのメトリクスの時系列数を統計するには、実際に統計された各メトリクスの時系列数を合計するだけで、総数を算出できます。
費用の計算式¶
日額費用 = 実際の課金数 / 1000 × 単価（データ保持ポリシーに応じて該当する単価を適用します）
ユーザーが 1 台のホストに DataKit をインストールし、デフォルトのメトリクスデータ収集を有効にしたと仮定します。このホストは毎日 600 の日アクティブ時系列を生成します。以下の手順で費用を試算できます：
-
DataKit をインストールしたホストの台数を確認します：
例：1 台のホストをインストールした場合
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日アクティブ時系列数を計算します：
ホスト台数 × 600 = 日アクティブ時系列数
例：1 台 × 600 = 600 の日アクティブ時系列
-
1 日あたりの推定費用を計算します：
該当するデータ保持ポリシーの単価 × 日アクティブ時系列数 / 1000
例：単価が 1 元/千件の場合、費用は 1 元/千件 × 600 件 / 1000 = 0.6 元となります