计费方式¶
概览¶
观测云支持按需购买，按量付费的计费方式。按照 DataKit 数量、时间线数量、日志类数据数量、备份日志数据数量、任务调用次数、用户访问 PV 数量、应用性能 Trace 数量、可用性监测拨测任务次数、短信发送次数等多个维度进行价格统计。
计费价格¶
观测云计费项分成全量统计和增量统计，详情说明可参考名词解释。
观测云计费价格分成两种计算方式：一种是基于数据统计的基础计费模式，另外一种是基于数据统计及 数据存储策略 的梯度计费模式。日志类数据、应用性能 Trace、用户访问 PV 这三个计费项采用梯度计费模式，其他计费项采用基础计费模式。
基础计费模式¶
观测云提供两种计费模式，可在费用中心切换选择。一种是统计“DataKit+时间线”数量的计费模式，另外一种是仅统计“时间线”数量的计费模式。其他计费项备份日志数据数量、API拨测次数、任务调度次数、短信发送次数为通用计费项。
调整计费模式¶
观测云默认为“DataKit+时间线”的计费模式，若需要修改为“时间线”的计费模式需要联系观测云客户经理在观测云计费平台进行更改。
统计“DataKit+时间线”数量¶
| 计费项 | 计费单元 | 商业版单价 |
|---|---|---|
| Datakit 数量 | 每 1 台 | 3 元 |
| 时间线数量 | 每 1000 条 | 3 元 |
| 备份日志数据容量 | 每 1 GB 数据 | 0.007 元 |
| 可用性监测拨测任务次数 | 每 1 万次 | 1 元 注意：统计不包含自建节点产生的API拨测的数据 |
| 任务调用次数 | 每 1 万次 | 1 元 |
| 短信发送次数 | 每 10 次 | 1 元 |
时间线计算公式：
- 计费时间线数量 = 时间线数量 - DataKit数量 * 1000
- 计费时间线数量账单 = （时间线数量 - DataKit数量 * 300）/ 1000 * 3
- 若计算得出的计费时间线数量 <= 0，则按照 0 条计算。
注意：
- 此计费模式下，每台 DataKit 有 300 条时间线的免费使用额度
- DataKit 存活 12 小时以上才会被统计为计费 DataKit
统计“时间线”数量¶
| 计费项 | 计费单元 | 商业版单价 |
|---|---|---|
| 时间线数量 | 每 1000 条 | 3 元 |
| 备份日志数据数量 | 每 1 GB 数据 | 0.007 元 |
| 可用性监测拨测任务次数 | 每 1 万次 | 1 元 注意：统计不包含自建节点产生的API拨测的数据 |
| 任务调用次数 | 每 1 万次 | 1 元 |
| 短信发送次数 | 每 10 次 | 1 元 |
时间线计算公式：
- 计费时间线数量 = 时间线数量
- 计费时间线数量账单 = 时间线数量 / 1000 * 3
梯度计费模式¶
日志类数据¶
| 计费项 | 计费单元 | 商业版梯度价格 | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 数据存储策略 | 7 天 | 14 天 | 30 天 | 60 天 | |
| 日志类数据数量 | 每百万条 | 1.2 元 | 1.5 元 | 2 元 | 2.5 元 |
Attention
超大的日志类数据会拆分成多条进行计费，日志类数据有两种存储方式：ES 存储和 SLS 存储。
- ES 存储：日志大小超过 10 KB，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，日志计费的条数 = 取整数（日志大小 / 2 KB）
更多存储方式说明可参考文档 数据存储策略 。
应用性能 Trace¶
| 计费项 | 计费单元 | 商业版梯度价格 | ||
|---|---|---|---|---|
| 数据存储策略 | 3 天 | 7 天 | 14 天 | |
| 应用性能 Trace 数量 | 每百万个 | 2 元 | 3 元 | 6 元 |
用户访问 PV¶
| 计费项 | 计费单元 | 商业版梯度价格 | ||
|---|---|---|---|---|
| 数据存储策略 | 3 天 | 7 天 | 14 天 | |
| 用户访问 PV 数量 | 每万个 | 0.7 元 | 1 元 | 2 元 |
计费公式¶
- 按天出账
- 计费项账单 = 计费单元数量 * 单价
- 计费项单元数量 = 实际统计数量 / 计费单元（注意：此处结果值不做进位处理，保留数值小数点后两位）
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，统计7天的费用示例。
1.基础计费¶
基础计费项包括全量计费项和增量计费项，时间线和备份日志数据数量为全量计费项，DataKit数量、API拨测次数、任务调度次数、短信发送次数为增量计费项。下面将以两种不同基础计费模式进行示例，包括DataKit、时间线和任务调度计费项的费用统计。
1）按照“DataKit+时间线”的计费模式，7天的总费用：DataKit+时间线+任务调度的费用总计=420+73.8+9=502.8元
- 每 1 台 DataKit 单价3元
| DataKit | Day1 | Day2 | Day3 | Day4 | Day5 | Day6 | Day7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 单日用量 | 10 | 10 | 15 | 15 | 30 | 30 | 30 |
| 增量计费 | 10 | 10 | 15 | 15 | 30 | 30 | 30 |
| 总计(元) | 30 | 30 | 45 | 45 | 90 | 90 | 90 |
DataKit 7天的总费用=30+30+45+45+90+90+90=420元
- 每1000条时间线单价3元，计费时间线数量账单 = （时间线数量 - DataKit数量 * 1000）/ 1000 * 3，若计算得出的计费时间线数量 <= 0，则按照 0 条计算。
| 时间线 | Day1 | Day2 | Day3 | Day4 | Day5 | Day6 | Day7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 单日用量 | 500 | 500 | 500 | 500 | 800 | 800 | 30000 |
| 全量计费 | 500 | 1000 | 1500 | 2000 | 2800 | 3600 | 33600 |
| 总计(元) | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | (33600-30 * 300)/1000 * 3=73.8 |
时间线 7天的总费用=73.8元
- 每1万次任务调度单价1元
| 任务调度 | Day1 | Day2 | Day3 | Day4 | Day5 | Day6 | Day7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 单日用量 | 1万 | 1万 | 1万 | 1万 | 1.5万 | 1.5万 | 2万 |
| 增量计费 | 1万 | 1万 | 1万 | 1万 | 1.5万 | 1.5万 | 2万 |
| 总计(元) | 1 | 1 | 1 | 1 | 1.5 / 1 * 1=1.5 | 1.5 / 1 * 1=1.5 | 2 / 1 * 1=2 |
任务调度 7天的总费用=1+1+1+1+1.5+1.5+2=9元
2）按照“时间线”的计费模式，DataKit数量不收费，7天的总费用：时间线+任务调度的费用总计=135+9=144元
- 每1000条时间线单价3元，计费时间线数量账单 = 时间线数量 / 1000 * 3
| 时间线 | Day1 | Day2 | Day3 | Day4 | Day5 | Day6 | Day7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 单日用量 | 500 | 500 | 500 | 500 | 800 | 800 | 30000 |
| 全量计费 | 500 | 1000 | 1500 | 2000 | 2800 | 3600 | 33600 |
| 总计(元) | 500 / 1000 * 3=1.5 | 1000 / 1000 * 3=3 | 4.5 | 6 | 8.4 | 10.8 | 100.8 |
时间线 7天的总费用=1.5+3+4.5+6+8.4+10.8+100.8=135元
2）增量计费项统计以任务调度举例，每1万次单价1元
| 任务调度 | Day1 | Day2 | Day3 | Day4 | Day5 | Day6 | Day7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 单日用量 | 1万 | 1万 | 1万 | 1万 | 1.5万 | 1.5万 | 2万 |
| 增量计费 | 1万 | 1万 | 1万 | 1万 | 1.5万 | 1.5万 | 2万 |
| 总计(元) | 1 | 1 | 1 | 1 | 1.5 / 1 * 1=1.5 | 1.5 / 1 * 1=1.5 | 2 / 1 * 1=2 |
任务调度 7天的总费用=1+1+1+1+1.5+1.5+2=9元
2.梯度计费¶
梯度计费项都是增量计费，下面以日志类数据为例，对比不同梯度，相同用量下的费用：
1）数据存储策略为7天，每百万条梯度价格1.2元
| 日志数据 | Day1 | Day2 | Day3 | Day4 | Day5 | Day6 | Day7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 单日用量 | 1百万 | 1百万 | 1百万 | 1百万 | 1.5百万 | 1.5百万 | 2百万 |
| 增量计费 | 1百万 | 1百万 | 1百万 | 1百万 | 1.5百万 | 1.5百万 | 2百万 |
| 总计(元) | 1.2 | 1.2 | 1.2 | 1.2 | 1.5 / 1 * 1.2=1.8 | 1.5 / 1 * 1.2=1.8 | 2 / 1 * 1.2=2.4 |
7天的总费用=1.2+1.2+1.2+1.2+1.8+1.8+2.4=10.8元，后面以此类推进行费用统计。
2）数据存储策略为14天，每百万条梯度价格1.5元
| 日志数据 | Day1 | Day2 | Day3 | Day4 | Day5 | Day6 | Day7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 单日用量 | 1百万 | 1百万 | 1百万 | 1百万 | 1.5百万 | 1.5百万 | 2百万 |
| 增量计费 | 1百万 | 1百万 | 1百万 | 1百万 | 1.5百万 | 1.5百万 | 2百万 |
| 总计(元) | 1.5 | 1.5 | 1.5 | 1.5 | 1.5 / 1 * 1.5=2.25 | 1.5 / 1 * 1.5=2.25 | 2 / 1 * 1.5=3 |
7天的总费用=1.5+1.5+1.5+1.5+2.25+2.25+3=13.5元，后面以此类推进行费用统计。
3）数据存储策略为30天，每百万条梯度价格2元
| 日志数据 | Day1 | Day2 | Day3 | Day4 | Day5 | Day6 | Day7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 单日用量 | 1百万 | 1百万 | 1百万 | 1百万 | 1.5百万 | 1.5百万 | 2百万 |
| 增量计费 | 1百万 | 1百万 | 1百万 | 1百万 | 1.5百万 | 1.5百万 | 2百万 |
| 总计(元) | 2 | 2 | 2 | 2 | 1.5 / 1 * 2=3 | 1.5 / 1 * 2=3 | 2 / 1 * 2=4 |
7天的总费用=2+2+2+2+3+3+4=18元，后面以此类推进行费用统计。
4）数据存储策略为60天，每百万条梯度价格2.5元
| 日志数据 | Day1 | Day2 | Day3 | Day4 | Day5 | Day6 | Day7 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 单日用量 | 1百万 | 1百万 | 1百万 | 1百万 | 1.5百万 | 1.5百万 | 2百万 |
| 增量计费 | 1百万 | 1百万 | 1百万 | 1百万 | 1.5百万 | 1.5百万 | 2百万 |
| 总计(元) | 2.5 | 2.5 | 2.5 | 2.5 | 1.5 / 1 * 2.5=3.75 | 1.5 / 1 * 2.5=3.75 | 2 / 1 * 2.5=5 |
7天的总费用=2.5+2.5+2.5+2.5+3.75+3.75+5=22.5元，后面以此类推进行费用统计。
名词解释¶
全量统计¶
当前工作空间下，统计数据保存策略范围内所有的数据 / 数量。时间线、备份日志数据这两个计费项按照全量计费。
增量统计¶
当前工作空间下，统计一天内产生的数据 / 数量。DataKit 、日志类数据、应用性能 Trace、用户访问 PV 、API 拨测、任务调度、短信按照增量计费。
DataKit 数量¶
当前工作空间下，一天内有数据上报的datakit的数量。由于目前datakit数量是按小时做数量统计，所以当天datakit的实际数量取24个点里面的最大值。
注意：主机安装 DataKit 开启采集数据后，变更主机名host_name会默认新增加一台主机，原主机名会继续在「基础设施」-「主机」列表中显示，一个小时后不会继续上报数据，直到24小时未上报数据后从列表中移除。由于 DataKit 数量是在24小时内取最大值，故在这个计费周期内会被统计为2台主机进行收费。
时间线数量¶
当前工作空间，上报的指标数据中基于标签可以组合而成的所有组合数量。
在观测云中时间线是由指标、标签（字段）、数据存储时长组合而成的，“指标”和“标签（字段）的组合”是数据存储的主键。例如：如果有 天气 这个指标，数据存储时长一样。
2021-04-15T00:00:00Z 天气,国家=中国,地区=上海 温度=23.1
2021-04-15T00:00:00Z 天气,国家=中国,地区=杭州 温度=22.2
2021-04-15T00:00:00Z 天气,国家=美国,地区=纽约 温度=23.3
2021-04-15T00:00:00Z 天气,国家=美国,地区=洛杉矶 温度=21.2
2021-04-15T00:00:10Z 天气,国家=中国,地区=上海 温度=23.3
2021-04-15T00:00:10Z 天气,国家=中国,地区=杭州 温度=20.2
2021-04-15T00:00:10Z 天气,国家=美国,地区=纽约 温度=24.3
2021-04-15T00:00:10Z 天气,国家=美国,地区=洛杉矶 温度=25.2
如上所述，包含 1 个指标：【天气】；4 个标签组合：【中国 上海】【中国 杭州】【美国 纽约】【美国 洛杉矶】；则当前指标 天气 的时间线数量为： 1(指标个数) x 4(标签的组合个数) = 4 个时间线
注意：数据存储时长是采集上来的数据在平台中保存的时间，超过存储时长的数据将会自动删除。
相关名词解释¶
- Database：数据库
- Measurement：数据表，可以理解为 mysql 里的 table，指标集
- Field：InfluxDB 中记录真实数据的键值对 (在 Influxdb 中是必须的，不会被索引)，指标
- Field Set：Field 键值对的集合
- Field Key：组成 Field 键值对里的键
- Field Value：组成 Field 键值对里的值 (真正的数据)
- Tag：用来描述 Field 的键值对 (在 Influxdb 中是可选的，会被索引)，标签
- Tag Set：Tag 键值对的集合
- Tag Key：组成 Tag 键值对里的键
- Tag Value：组成 Tag 键值对里的值
- TimeStamp：数据点关联的日期和时间
- Retention Policy：数据存储时间 (数据保存策略)
- Series：时间线由 Retention Policy、Measurement、Tag Set 三部分组成
日志类数据数量¶
当前空间下，日志类数据的统计数量，日志类数据数量包括日志、可用性监测（用户自建节点产生的拨测数据）、安全巡检、CI 和事件的数据数量总和，默认计费单位为“百万条”。
备份日志数据容量¶
当前空间下，备份日志数据的统计容量，默认计费单位为“ GB ”。
应用性能 Trace 数量¶
当前空间下，统计应用性能监测 trace_id 的数量，默认计费单位为“百万个”。
注意：一整个完整链路算一个 trace , 一条完整链路下有多个 span ，但是 span 对应的 trace_id 都是一样的，最终是按照 trace_id 的数量进行计费。
用户访问 PV 数量¶
当前空间下，统计一天内所有页面浏览产生的 PV 数量，默认计费单位为“千个”。
可用性监测拨测任务次数¶
当前空间下，统计一天内所有的可用性监测产生的拨测任务调用次数，默认计费单位为“万次”。
任务调用次数¶
当前空间下，统计一天内所有的 Func 平台调用的次数，涉及到任务的调用即会进行次数统计，如异常检测的规则数量、生成指标的规则数量等，默认计费单位为“万次”。
短信发送次数¶
当前空间下，统计一天内所有发送出去的短信的次数，默认计费单位为“次”。
价格计算¶
用于计算当前工作空间各个项目的使用情况。用户可计算一天、一个月和一年的使用情况。点击 价格计算器 可自动计算价格。
数据存储策略¶
数据存储时长会影响价格统计，你可以调整当前工作空间指标数据、日志数据、事件数据、安全巡检数据、应用性能数据、用户访问数据的数据存储策略，仅支持商业版工作空间拥有者进入「管理」-「基本设置」，变更数据存储策略。更多说明可参考文档 数据存储策略 。