Log Service のコストには、次の 2 つの要因が関係しています。

  • データ量:データ量はビジネスニーズによって決まります。
  • 設定:データ量に合った設定を使用して最適なソリューションを選択することで、コストを最小限に抑えることができます。

設定の最適化

次の 2 つの設定を最適化できます。

  • シャードの数

    各シャードは最大 5 MB / 秒の速度でデータを処理できます。 料金が発生するのは、readwrite 状態のシャードのみです。 各シャードが 5 MB / 秒の速度でデータを処理できるように、シャードの数を調整できます。 複数のシャードをマージして、シャードの数を減らすこともできます。

  • Logstore のデータ保持期間

    ログクエリとストレージの要件に基づいて、Logstore のデータ保持期間を最適化することを推奨します。

    • ストリームコンピューティングのログを収集する場合は、LogHub のみを使用し、インデックスを作成しないことを推奨します。

    • ログを長期間保存する場合は、ログを OSS に送信することを推奨します。

最適化に関するその他の推奨事項

  • Logtail の使用:Logtail を使用すると、データをバッチで送信したり、チェックポイントを使用してデータ送信を再開したりできます。 Logtail では、最適なアルゴリズムを使用してデータをリアルタイムに送信できます。 Logstash や FluentD などの他のソフトウェア製品と比較すると、Logtail では CPU 消費量が 75% 削減されます。
  • 大きなパッケージ (64 KB - 1 MB) を使用し、API 操作を呼び出してログを書き込みます。 これにより、リクエストの回数が削減されます。
  • ユーザー ID やアクションなどの主要フィールドに対してのみインデックスを設定します。