Prometheusのカーディナリティ最適化でコストを削減

Adaptive Metrics機能でクラウドネイティブ環境に適応するカスタムカーディナリティ最適化により、未使用のメトリックを排除します。メトリックのカーディナリティとコストを削減 - Grafana Cloudプラットフォームですべて管理されます。

実際に使えるフリープラン

10k metrics
14-day metrics retention
3 monthly active users
Adaptive Metrics

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オブザーバビリティコストの削減

全く活用されない、あるいはほとんど活用されない時系列データを取り除くことで、使用するメトリクスに対してのみ支払いが発生します。

メトリクスの膨張を制御

アプリケーションやリモート書き込みのセットアップに変更を加えることなく、メトリックタイムシリーズを20～50%削減します。

怖がることなく最適化

おすすめの集約では、過去の使用パターンを尊重します。既存のダッシュボードやアラート、過去に実行したクエリを壊すことはありません。

Grafana CloudでPrometheusのカーディナリティをコントロール

カスタマイズされたカーディナリティの削減

Adaptive Metricsは、入力されたメトリクスを継続的に分析し、ダッシュボード、ルール、クエリログと比較します。使用パターンを反映し、カスタマイズされたレコメンデーションを取得し、未使用の時系列データをフィルタリングすることができます。

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Reduction in metric time series with Adaptive Metrics

Recommendation rule generated by Adaptive Metrics

既存のワークフローにシームレスに統合

インタラクティブなUIを通して、ワンクリックで適用、削除、更新したいレコメンデーションルールを選択できます。また、APIを使用して、ルールの表示、更新、変更、上書きを行うこともでき、これらはすべてCI/CDプロセス内で管理されます。

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業務への影響はゼロ

統合されたメトリクスは元の名前を保持するため、適用後にクエリ、アラート、ダッシュボードを変更する必要はありません。

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オンデマンドのロールバック

オブザーバビリティは決して静的なものではありません：今日削除されたPrometheusのカーディナリティが、明日必要になるかもしれない。そのようなときは、ワンクリックで集計ルールの適用を解除してください。その後は、すべてのラベルを含む生のメトリックにアクセスすることができます。

Adaptive Metricsの仕組み

Adaptive Metrics recommends aggregations to reduce persisted time series

分析

未使用のメトリクスとラベルは、使用履歴によって判別されます。

推奨

あなたの環境に合わせてカスタマイズされた統合ルールが提案されます。

削減

継続する時系列のカウントを減らすために、どの集計ルールを適用するかを選択します。

統合

ダッシュボード、アラート、およびクエリは、永続化された時系列データを使用し、既存の可観測性アーティファクトのシームレスな運用を保証します。

適応

分析は継続的に行われるため、ダッシュボード、アラート、およびクエリパターンの変更により、新しい集約の提案が促されます。

“私たちはメトリックとコストの消費を注意深くチェックしており、以前は何を削除すべきかを特定するためにすべてのメトリックを手動で評価していましたが、これは非常に時間がかかり、手間のかかるプロセスでした。Grafana Cloud Adaptive Metricsは、私たちの環境に合わせてカスタマイズされたおすすめを生成することで、このプロセスを簡素化し、費やされる時間を半分に減らしてくれました。もっと早くこの機能があればよかったと思います。”

Lydia Clarke

DevOps Engineer at SailPoint