成本优化

欢迎回到第 17 章的学习。在上一节，我们学习了 AI 辅助可观察性。现在我们要学习成本优化。

本节将学习：数据采样策略、存储优化、查询优化、成本监控。

数据采样策略

成本优化的作用是什么？ 优化可观察性系统的成本，降低运营成本。

数据采样策略的作用是什么？ 通过数据采样，减少数据量，降低存储和查询成本。

如何制定数据采样策略？ 策略要点：

• 头部采样：对所有请求进行采样
• 尾部采样：对慢请求或错误请求进行采样
• 智能采样：根据业务重要性进行采样
• 采样率调整：根据成本调整采样率

采样策略示例：

# OpenTelemetry Sampling configuration
sampler:
  type: tail_sampling
  tail_sampling:
    policies:
      - name: error-policy
        type: status_code
        status_code:
          status_codes: [ERROR]
          sampling_rate: 1.0  # 100% Sampling errors
      - name: slow-policy
        type: latency
        latency:
          threshold_ms: 1000
          sampling_rate: 1.0  # 100% Sampling slow requests
      - name: default-policy
        type: probabilistic
        probabilistic:
          sampling_rate: 0.1  # 10% Sample other requests

存储优化

存储优化的作用是什么？ 优化存储配置，降低存储成本。

如何进行存储优化？ 优化方向：

• 数据压缩：启用数据压缩
• 数据分层：使用分层存储
• 数据保留策略：设置合理的数据保留时间
• 数据归档：归档旧数据

存储优化示例：

# Loki storage optimization
storage_config:
  boltdb_shipper:
    active_index_directory: /loki/index
    cache_location: /loki/cache
    shared_store: s3
    cache_ttl: 24h
  compactor:
    working_directory: /loki/compactor
    shared_store: s3
    retention_enabled: true
    retention_delete_delay: 2h
    retention_delete_worker_count: 150

查询优化

查询优化的作用是什么？ 优化查询配置，降低查询成本。

如何进行查询优化？ 优化方向：

• 查询缓存：配置查询缓存
• 查询优化：优化查询语句
• 并发控制：控制并发查询
• 结果限制：限制查询结果数量

查询优化示例：

# Grafana Query optimization
query_timeout: 30s
max_concurrent_queries: 20
query_cache:
  enabled: true
  ttl: 5m

成本监控

成本监控的作用是什么？ 监控可观察性系统的成本，及时发现成本问题。

如何进行成本监控？ 监控内容：

• 存储成本：监控存储使用量和成本
• 查询成本：监控查询次数和成本
• 网络成本：监控网络传输成本
• 总体成本：监控总体成本趋势

本节小结

在本节中，我们学习了成本优化：

第一个是数据采样策略。 通过数据采样，减少数据量，降低存储和查询成本。

第二个是存储优化。 优化存储配置，降低存储成本。

第三个是查询优化。 优化查询配置，降低查询成本。

第四个是成本监控。 监控可观察性系统的成本，及时发现成本问题。

成本优化流程： 评估成本 → 数据采样 → 存储优化 → 查询优化 → 成本监控 → 持续优化。

这就是成本优化。通过成本优化，我们能够降低可观察性系统的运营成本。

在下一节，我们将学习安全性和合规。学习如何确保可观察性系统的安全性和合规性。