Neste exemplo, você está monitorando 1 cluster Kubernetes com 10 nós com 1.000 métricas do Prometheus por nó coletadas a cada 30 segundos durante todo o mês (744 horas). Este exemplo não leva em consideração os benefícios do nível gratuito da AWS. O uso e os custos a seguir serão calculados para 1) ingestão de amostra métrica, 2) armazenamento e 3) consulta.

Uso e custos da ingestão métrica de amostras
Primeiro, calcularemos o número de amostras métricas ingeridas e os custos dessas amostras. O número mensal de amostras ingeridas é de 892,8 milhões de amostras (10 nós * 1000 métricas por nó/30 intervalos de coleta em segundos * 3.600 segundos em uma hora * 744 horas em um mês = 10 * 1000/30 * 3.600 * 744 = 892,8 milhões de amostras).

Os custos mensais ingeridos são de USD 80,93 (USD 0,90/10.000.000 para os primeiros 2 bilhões de amostras métricas * 892,8 milhões de amostras).

Uso e custos do armazenamento
Em segundo lugar, calcularemos o armazenamento em GB e os custos das amostras métricas e dos metadados métricos armazenados. Neste exemplo, vamos supor que você tenha 20 rótulos por métrica com 100 valores de rótulos exclusivos por rótulo. Os metadados, incluindo o nome da métrica, os rótulos e os valores dos rótulos, são armazenados diariamente. Vamos supor também uma média de 30 bytes por rótulo, o valor do rótulo e 2 bytes por amostra métrica ingerida.

O GB mensal de armazenamento é de 0,25 GB (metadados métricos * número de dias por mês) + (2 bytes * número de amostras métricas = (1000 métricas * 20 rótulos * 100 valores de rótulos * 30 bytes * ~30 dias por mês) + (2 bytes * 892,8 milhões de amostras) = 1.800 milhões de bytes + 1.785,6 milhões de bytes = 3.585,6 milhões de bytes = 3,34 GB).

A taxa de armazenamento é de USD 0,10 (0,03/GB * 3,34 GB).

Uso e custos da consulta
Agora calcularemos as amostras de consulta processadas e os custos da consulta para este exemplo. Vamos supor que você tenha 1 usuário final monitorando um painel por uma média de 2 horas por dia, atualizando-o a cada 60 segundos com 20 widgets de gráfico por painel (supondo 1 consulta PromQL por widget). Vamos supor, neste exemplo, que as amostras processadas por consulta sejam 100.000.

Primeiro, comece calculando a contagem de consultas por mês, que é de 72.000 consultas (1 usuário final * 20 gráficos * 2 horas de visualização de um painel * 3.600 segundos por hora/60 segundos por atualização do painel * ~ 30 dias em um mês).

Em segundo lugar, calculamos as amostras de consulta processadas por mês, que são 7,2 bilhões (72.000 consultas * 100.000/consulta)

Agora podemos calcular a taxa de consulta de USD 0,72 (0,10 bilhão de amostras processadas * 7,2 bilhões de amostras processadas).

Agora podemos calcular os custos mensais com este exemplo:

• Custos de ingestão métrica: USD 80,93 (USD 0,90/10 milhões * 892,8 milhões de amostras)
  
• Custos de armazenamento: USD 0,10 (0,03/GB * 3,34 GB)
• Custos da consulta: USD 0,72 (0,10 bilhão de amostras processadas * 7,2 bilhões de amostras processadas)

Total de cobranças mensais = USD 80,93 (ingestão métrica) + USD 0,10 (armazenamento) + USD 0,72 (consulta) = USD 81,75

Neste exemplo, você está monitorando 1 cluster Kubernetes com 10 nós com 1000 métricas do Prometheus por nó coletadas a cada 30 segundos pelo coletor Amazon Managed Service for Prometheus durante todo o mês (744 horas). O uso e os custos a seguir serão calculados: 1) ingestão métrica de amostras, 2) armazenamento e 3) Amazon Managed Service for Prometheus, amostras coletadas do coletor e horas do coletor. 

Uso e custos da ingestão métrica de amostras
Primeiro, calcularemos o número de amostras métricas ingeridas e os custos dessas amostras. O número mensal de amostras ingeridas é de 892,8 milhões de amostras (10 nós * 1000 métricas por nó/30 intervalos de coleta em segundos * 3.600 segundos em uma hora * 744 horas em um mês = 10 * 100/60 * 3.600 * 744 = 892,8 milhões de amostras).

Os custos mensais ingeridos são de USD 80,93 (USD 0,90/10.000.000 para os primeiros 2 bilhões de amostras métricas * 892,8 milhões de amostras).

Uso e custos do armazenamento
Em segundo lugar, calcularemos o armazenamento em GB e os custos das amostras métricas e dos metadados métricos armazenados. Neste exemplo, vamos supor que você tenha 20 rótulos por métrica com 100 valores de rótulos exclusivos por rótulo. Os metadados, incluindo o nome da métrica, os rótulos e os valores dos rótulos, são armazenados diariamente. Vamos supor também uma média de 30 bytes por rótulo, o valor do rótulo e 2 bytes por amostra métrica ingerida.

O GB mensal de armazenamento é de 0,25 GB (metadados métricos * número de dias por mês) + (2 bytes * número de amostras métricas = (1000 métricas * 20 rótulos * 100 valores de rótulos * 30 bytes * ~30 dias por mês) + (2 bytes * 892,8 milhões de amostras) = 1.800 milhões de bytes + 1.785,6 milhões de bytes = 3.585,6 milhões de bytes = 3,34 GB).

A taxa de armazenamento é de USD 0,10 (USD 0,03/GB * 3,34 GB).

Amostras coletadas e custos de horas de coleta
Em terceiro lugar, calcularemos os custos das horas do coletor. O coletor sem agente custa USD 0,04 por hora de coletor e USD 0,03 por 10 milhões de amostras coletadas, e supomos um único coletor para um único cluster do EKS. Supondo 744 horas em um mês, o custo mensal é: 1 * USD 0,04 * 744 + USD 0,03 * 892,8 milhões de amostras/10 milhões = USD 32,44.

A taxa de cobrança sem agente é de USD 32,44. 

Agora podemos calcular os custos mensais com este exemplo:

• Custos de ingestão métrica: USD 80,93 (USD 0,90/10 milhões * 892,8 milhões de amostras)
  
• Custos de armazenamento: USD 0,10 (USD 0,03/GB * 3,34 GB)
• O coletor sem agente custa: USD 32,44 (USD 0,04 por hora-coletor * 744 horas + USD 0,03 * 892,8 milhões de amostras/10 milhões)
  

Custos totais: USD 113,47

Neste exemplo, você está executando uma consulta para calcular a CPU de seus 10.000 nós na última hora e uma regra de alerta em execução a cada minuto para notificar você quando um desses nós ultrapassar 80% da capacidade da CPU. Este exemplo não leva em consideração os benefícios do nível gratuito da AWS. Calcularemos o uso e os custos da execução da consulta e da regra de alerta.

Uso e custo da consulta
Primeiro, calculamos o número de amostras que uma única consulta processa identificando o número de séries temporais métricas e o intervalo de tempo fornecido. Uma série temporal métrica é identificada pelo nome da métrica e pelos pares de valores-chave. Neste exemplo, cada nó tem uma única métrica de CPU, resultando em uma consulta que processa 10.000 séries temporais métricas por um intervalo de tempo de 1 hora. As consultas do Prometheus processam uma amostra por etapa de resolução, que é o tempo mínimo entre quaisquer dois pontos de dados. Por exemplo, vamos supor uma etapa de 1 minuto, tornando-a 1 amostra por minuto no intervalo de tempo. Isso é 10.000 séries temporais x 1 hora x 1 amostra/min x 60 min/hora = 600.000 amostras/consulta.

Supondo que você executou a consulta 1.000 vezes, o custo seria de USD 0,06 (0,10 bilhão de amostras processadas * 0,0006 bilhão de amostras * 1.000 consultas).

Uso e custo da regra de alertas
Calculamos o número de amostras que a regra processa por avaliação identificando o número de séries temporais métricas selecionadas. Como a regra identifica uma série temporal métrica de CPU por nó, ela processa 10.000 séries temporais por avaliação. As regras de alerta no Prometheus são executadas como consultas instantâneas, que são consultas avaliadas em um único momento. Portanto, essa regra de alerta avalia 10.000 séries temporais x 1 amostra/série temporal = 10.000 amostras. Como esse alarme é executado a cada minuto, essa regra de alerta processa 10.000 amostras x 60 min/hora x 730 horas/mês = 438.000.000 de amostras/mês.

O custo dessa regra de alerta é de USD 0,04 por mês (0,10 bilhão de amostras processadas * 0,438 bilhão de amostras).