Dans cet exemple, vous surveillez 1 cluster Kubernetes avec 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 d'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 liés à 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 x 1 000 métriques par nœud / 30 intervalles de prélèvement en secondes x 3 600 secondes par heure x 744 heures par mois = 10 x 1 000/30 x 3 600 x 744 = 892,8 millions d'échantillons).

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

Utilisation et coûts liés au stockage
Ensuite, nous calculerons le 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 nombre de Go de stockage mensuel est de 0,25 Go (métadonnées métriques x nombre de jours par mois) + (2 octets x nombre d'échantillons métriques = (1 000 métriques x 20 étiquettes x 100 valeurs d'étiquette x 30 octets x ~30 jours par mois) + (2 octets x 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 x 3,34 Go).

Utilisation et coûts liés aux requêtes
Nous allons maintenant calculer les 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 les échantillons traités par requête sont de 100 000.

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

Ensuite, nous calculons les échantillons de requêtes traités par mois, soit 7,2 milliards (72 000 requêtes x 100 000/requête)

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

Nous pouvons maintenant calculer vos coûts mensuels pour cet exemple :

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

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

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

Utilisation et coûts liés à 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 x 1 000 métriques par nœud / 30 intervalles de prélèvement en secondes x 3 600 secondes par heure x 744 heures par mois = 10 x 100/60 x 3 600 x 744 = 892,8 millions d'échantillons).

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

Utilisation et coûts liés au stockage
Ensuite, nous calculerons le 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 nombre de Go de stockage mensuel est de 0,25 Go (métadonnées métriques x nombre de jours par mois) + (2 octets x nombre d'échantillons métriques = (1 000 métriques x 20 étiquettes x 100 valeurs d'étiquette x 30 octets x ~30 jours par mois) + (2 octets x 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 x 3,34 Go).

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

Les frais de collectionneur sans agent sont de 32,44 USD. 

Nous pouvons maintenant calculer vos coûts mensuels pour cet exemple :

• Coûts d'ingestion de métriques : 80,93 USD (0,90 USD/10 millions x 892,8 millions d'échantillons)
  
• Coûts de stockage : 0,10 USD (0,03 USD/Go x 3,34 Go)
• Le collecteur sans agent coûte : 32,44 USD (0,04 USD par heure de collecte * 744 heures + 0,03 dollar * 892,8 millions d'échantillons/10 millions d'échantillons)
  

Total des coûts : 113,47 USD

Dans cet exemple, vous exécutez une requête pour calculer le processeur de vos 10 000 nœuds au cours de la dernière heure et une règle d'alerte 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 d'AWS. Nous calculerons l'utilisation et les coûts d'exécution de la requête et de la règle d'alerte.

Utilisation et coût des requêtes
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 temporelle 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 de processeur, ce qui entraîne une requête qui traite 10 000 séries chronologiques métriques sur une plage de 1 heure. Les requêtes Prometheus traitent un échantillon par étape de résolution, soit le temps minimum entre deux points de données. Par exemple, nous supposerons un pas de 1 minute, soit 1 échantillon par minute dans l'intervalle de temps. Il s'agit de 10 000 séries chronologiques x 1 heure x 1 échantillon/minute x 60 min/heure = 600 000 échantillons/requête.

En supposant que vous exécutiez la requête 1 000 fois, le coût serait de 0,06 USD (0,10 USD par milliard d'échantillons traités x 0,0006 milliard d'échantillons x 1 000 requêtes).

Utilisation et coût des règles 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 du CPU par nœud, elle traite 10 000 séries chronologiques par évaluation. Les règles d'alerte dans Prometheus s'exécutent sous forme de requêtes instantanées, c'est-à-dire des requêtes évaluées à un moment donné. Par conséquent, cette règle d'alerte évalue 10 000 séries chronologiques x 1 échantillon/série chronologique = 10 000 échantillons. Comme cette alarme se déclenche toutes les minutes, cette règle d'alerte traite 10 000 échantillons x 60 min/heure x 730 heures/mois = 438 000 000 d'échantillons/mois.

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