Middle
27
0
questionbank

От чего зависит время хранения ваших метрик?

Ответ от нейросети sobes.tech

Время хранения метрик (retention policy) зависит от нескольких ключевых факторов, которые определяются потребностями бизнеса, стоимостью хранения и техническими возможностями системы мониторинга:

  1. Требования бизнеса и SLA: Для критически важных систем может потребоваться более длительное хранение (годы) для анализа долгосрочных трендов, аудита и постмортемов инцидентов. Для менее критичных или временных данных достаточно короткого срока (недели, месяцы).

  2. Стоимость хранения: Основной фактор. Хранение больших объемов метрик на диске или в облаке обходится дорого. Увеличение срока означает пропорциональный рост затрат. Часто используется tiered storage (горячее/холодное хранение) с разными затратами.

  3. Гранулярность метрик: Изначально метрики могут собираться с высокой гранулярностью (например, каждую секунду). Для долгосрочного хранения часто агрегируют данные (например, усредняют до минуты, часа, дня), что значительно уменьшает объем. Политики хранения могут быть многоуровневыми: высокая гранулярность на короткий срок, низкая на долгий. Пример политики в Prometheus:

    yaml

Время хранения метрик (retention policy) зависит от нескольких ключевых факторов, которые определяются потребностями бизнеса, стоимостью хранения и техническими возможностями системы мониторинга:

  1. Требования бизнеса и SLA: Для критически важных систем может потребоваться более длительное хранение (годы) для анализа долгосрочных трендов, аудита и постмортемов инцидентов. Для менее критичных или временных данных достаточно короткого срока (недели, месяцы).

  2. Стоимость хранения: Основной фактор. Хранение больших объемов метрик на диске или в облаке обходится дорого. Увеличение срока означает пропорциональный рост затрат. Часто используется tiered storage (горячее/холодное хранение) с разными затратами.

  3. Гранулярность метрик: Изначально метрики могут собираться с высокой гранулярностью (например, каждую секунду). Для долгосрочного хранения часто агрегируют данные (например, усредняют до минуты, часа, дня), что значительно уменьшает объем. Политики хранения могут быть многоуровневыми: высокая гранулярность на короткий срок, низкая на долгий. Пример политики в Prometheus:

    yaml

Зарегистрируйтесь или войдите, чтобы получить доступ к полным ответам на все вопросы из банка вопросов.

monitoringmetrics-storagetime-series-databasedata-retentionstorage-cost