Esempi di prezzi di Google Cloud Observability

Questa pagina fornisce esempi di prezzi per Google Cloud Observability. Puoi utilizzare gli esempi in questa pagina per capire meglio in che modo Google Cloud calcola i costi di Google Cloud Observability. Per le informazioni sui prezzi, consulta la pagina Prezzi di Google Cloud Observability.

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Criteri di avviso

Questa sezione descrive come calcolare il numero di serie temporali monitorate e fornisce diversi esempi di prezzi.

Conteggia il numero di serie temporali monitorate

Considera una configurazione in cui hai:

• 100 macchine virtuali (VM), in cui ogni VM appartiene a un servizio.
• Ogni VM emette una metrica, metric_name, che ha un'etichetta con 10 valori.
• Cinque servizi in totale.

Poiché hai 100 VM, ognuna delle quali può generare 10 serie temporali (una per ogni valore di etichetta), hai un totale di 1000 serie temporali sottostanti. Ogni VM contiene anche un'etichetta simile ai metadati che registra a quale dei tuoi cinque servizi appartiene la VM.

Puoi configurare i criteri di avviso nei seguenti modi utilizzando PromQL, dove ogni configurazione restituisce un numero diverso di serie temporali per periodo di esecuzione:

Esempi di prezzi

Gli esempi seguenti si svolgono in un mese di 30 giorni, con i seguenti periodi di valutazione:

• 86.400 periodi di esecuzione di 30 secondi al mese
• 172.800 periodi di esecuzione di 15 secondi al mese (solo query PromQL)

Esempio 1: un criterio, aggregazione alla VM, 30 secondi

In questo esempio, utilizza le seguenti configurazioni:

Dati

• 100 VM
• Ogni VM emette una metrica, metric_name
• metric_name ha un'etichetta con 10 valori

• Una condizione di avviso
• Aggrega le condizioni a livello di VM
• Periodo di esecuzione di 30 secondi

• Costo della condizione: 1 condizione * 0,10 $ al mese = 0,10 $ al mese
• Costo delle serie temporali: 100 serie temporali restituite per periodo * 86.400 periodi al mese = 8,6 milioni di serie temporali restituite al mese * 0,35 $ per milione di serie temporali = 3,02 $ al mese
• Costo totale: 3,12$al mese

Esempio 2: 100 criteri (uno per VM), aggregazione alla VM, 30 secondi

In questo esempio, utilizza le seguenti configurazioni:

Dati

• 100 VM
• Ogni VM emette una metrica, metric_name
• metric_name ha un'etichetta con 10 valori

• 100 condizioni
• Ogni condizione viene filtrata e aggregata a una VM
• Periodo di esecuzione di 30 secondi

• Costo della condizione: 100 condizioni * 0,10 $ al mese = 10 $al mese
• Costo delle serie temporali: 100 condizioni * 1 serie temporale restituita per condizione per periodo * 86.400 periodi al mese = 8,6 milioni di serie temporali restituite al mese * 0,35 $ per milione di serie temporali = 3,02 $ al mese
• Costo totale: 13,02$al mese

Esempio 3: un criterio, aggregazione alla VM, 15 secondi

In questo esempio, utilizza le seguenti configurazioni:

Dati

• 100 VM
• Ogni VM emette una metrica, metric_name
• metric_name ha un'etichetta con 10 valori

• Una condizione di avviso PromQL
• Aggrega le condizioni a livello di VM
• Periodo di esecuzione di 15 secondi

• Costo della condizione: 1 condizione * 0,10 $ al mese = 0,10 $ al mese
• Costo delle serie temporali: 100 serie temporali restituite per periodo * 172.800 periodi al mese = 17,3 milioni di serie temporali restituite al mese * 0,35 $ per milione di serie temporali = 6,05 $ al mese
• Costo totale: 6,15 $ al mese

Esempio 4: Aggrega una norma a ogni servizio, 30 secondi

In questo esempio, utilizza le seguenti configurazioni:

Dati

• 100 VM, in cui ogni VM appartiene a un servizio
• Cinque servizi totali
• Ogni VM emette una metrica, metric_name
• metric_name ha un'etichetta con 10 valori

• Una condizione
• Aggrega le condizioni al livello di servizio
• Periodo di esecuzione di 30 secondi

• Costo della condizione: 1 condizione * 0,10 $ al mese = 0,10 $ al mese
• Costo delle serie temporali: 5 serie temporali restituite per periodo * 86.400 periodi al mese = 432.000 serie temporali restituite al mese * 0,35 $ per milione di serie temporali = 0,14 $ al mese
• Costo totale: 0,24$al mese

Esempio 5: Aggrega una norma alla VM; cardinalità sottostante più elevata per VM, 30 secondi

In questo esempio, utilizza le seguenti configurazioni:

Dati

• 100 VM
• Ogni VM emette una metrica, metric_name
• metric_name ha 100 etichette con 1000 valori ciascuna

• Una condizione
• Aggrega le condizioni a livello di VM
• Periodo di esecuzione di 30 secondi

• Costo della condizione: 1 condizione * 0,10 $ al mese = 0,10 $ al mese
• Costo delle serie temporali: 100 serie temporali restituite per periodo * 86.400 periodi al mese = 8,5 milioni di serie temporali restituite al mese * 0,35 $ per milione di serie temporali = 3,02 $ al mese
• Costo totale: 3,12$al mese

Esempio 6: Aggrega un criterio alla VM; unisci due metriche in una condizione, 30 secondi

In questo esempio, utilizza le seguenti configurazioni:

Dati

• 100 VM
• Ogni VM emette due metriche, metric_name_1 e metric_name_2
• Entrambe le metriche hanno un'etichetta con 10 valori ciascuna

• Una condizione
• Aggrega le condizioni a livello di VM
• La condizione utilizza un operatore OR per unire le metriche
• Periodo di esecuzione di 30 secondi

• Costo della condizione: 1 condizione * 0,10 $ al mese = 0,10 $ al mese
• Costo delle serie temporali: 2 metriche * 100 serie temporali restituite per metrica per periodo * 86.400 periodi al mese = 17,3 milioni di serie temporali restituite al mese * 0,35 $ per milione di serie temporali = 6,05 $ al mese
• Costo totale: 6,15 $ al mese

Esempio 7: 100 criteri di avviso basati su log

In questo esempio, utilizza la seguente configurazione:

Criteri di avviso

• 100 condizioni (una condizione per criterio di avviso basato su log)

• Costo della condizione: 100 condizioni * 0,10 $ al mese = 10 $ al mese
• Costo delle serie temporali: 0 $ (I criteri di avviso basati su log non restituiscono serie temporali.)
• Costo totale: 10$al mese

Esempio di prezzo dell'API Cloud Monitoring

Questo esempio si riferisce ai prezzi a partire dal 2 ottobre 2025.

Supponiamo che tu esegua query su 10 tipi di metriche ogni 5 minuti e che per ogni tipo di metrica, il numero di serie temporali restituite sia 100. In 30 giorni, le tue query restituiscono 8.640.000 serie temporali (10 tipi di metriche * 100 serie temporali / tipo di metrica * (60 minuti / ora / intervallo di polling di 5 minuti) * 24 ore / giorno * 30 giorni).

Il costo per 30 giorni è pari a $3,82 ((8.640.000 - 1 milione di serie temporali gratuite) * ($0,50/milione di serie temporali restituite)).

Dati delle metriche addebitati in base ai byte importati

I seguenti esempi mostrano come effettuare una stima dei costi per la raccolta di dati delle metriche per le metriche addebitate in base ai byte importati. Questi esempi hanno lo scopo di illustrare i calcoli. Per una stima completa, utilizza il Calcolatore prezzi. Se accedi a questo strumento, utilizza il prodotto Google Cloud Observability per inserire i dati di metriche, logging e traccia.

Lo scenario di base è il seguente: hai alcune risorse monitorate, come Compute Engine, Google Kubernetes Engine o App Engine, che ogni mese scrivono dati provenienti da alcune metriche.

Tra le variabili presenti in tutti gli scenari figurano:

• Il numero di risorse.
• Il numero di metriche.
• Se le metriche sono metriche Google Cloud o meno.
• La frequenza con cui vengono scritti i dati delle metriche.

Gli esempi in questa sezione si riferiscono ai prezzi di Monitoring a partire da luglio 2020.

Background comune

Negli esempi di prezzi seguenti, si presume che ogni punto dati della metrica importato sia di tipo double, int64 o bool. Questi tipi vengono conteggiati come 8 byte ai fini della determinazione del prezzo. In un mese ci sono circa 730 ore (365 giorni / 12 mesi * 24 ore) o 43.800 minuti.

Per una metrica di scrittura di dati alla frequenza di 1 punto dati/minuto per un mese:

• I punti dati totali sono 43.800
• Il volume totale importato è:
  • 350.400 byte (43.800 punti dati * 8 byte)
  • 0,33416748 MiB (350.400 byte / 1.048.576 byte/MiB)

Per una metrica di scrittura di dati alla frequenza di 1 punto dati/ora per un mese:

• I punti dati totali sono 730
• Il volume totale importato è:
  • 5840 byte (730 punti dati * 8 byte)
  • 0,005569458 MiB (5840 byte / 1.048.576 byte/MiB)

Esempi di prezzi

Scenario 1: hai 1000 risorse e ognuna scrive 75 metriche. Si tratta solo di metriche Google Cloud che scrivono alla frequenza di 1 punto dati/minuto.

• Importazione mensile: 25.063 MiB: 0,33416748 MiB per una metrica * 75.000 (ossia 1000 risorse, 75 metriche)
• Costo approssimativo mensile: $0,00 (le metricheGoogle Cloud sono incluse gratuitamente)

Scenario 2: hai 1000 risorse e ognuna scrive 75 metriche personalizzate. Si tratta di metriche addebitabili che scrivono alla frequenza di 1 punto dati/minuto.

• Importazione mensile: 25.063 MiB (come sopra)
• Costo approssimativo mensile: $ 6427,55

Scenario 3: hai 1000 risorse e ognuna scrive 75 metriche personalizzate. Si tratta di metriche addebitabili che scrivono alla frequenza di 1 punto dati/ora.

• Importazione mensile: 418 MiB = 0,005569458 MiB per una metrica * 75.000
• Costo approssimativo mensile: $ 69,14

Scenario 4: hai 1 risorsa che scrive 500.000 metriche. Si tratta di metriche addebitabili che scrivono ognuna alla frequenza di 1 punto dati/minuto.

• Importazione mensile: 167.084 MiB: 0,33416748 MiB per una metrica * 500.000
• Costo approssimativo mensile: $ 35.890,98

Dati delle metriche addebitati in base ai campioni importati

I seguenti esempi mostrano come stimare i costi per la raccolta di metriche addebitate in base ai campioni importati. Per Google Cloud Managed Service per Prometheus viene utilizzata la fatturazione basata sui campioni.

Questi esempi hanno lo scopo di illustrare le tecniche di calcolo, non di fornire dati di fatturazione.

Lo scenario di base è il seguente: hai alcuni container o pod che ogni mese scrivono punti in alcune serie temporali. I dati potrebbero essere costituiti da valori scalari o distribuzioni.

Tra le variabili presenti in tutti gli scenari figurano:

• Il numero di container o pod.
• Il numero di serie temporali.
• L'eventualità che i dati siano costituiti da valori scalari o distribuzioni oppure da entrambi.
• La frequenza con cui vengono scritti i dati.

Conteggio dei campioni

Prima di poter stimare i prezzi, devi sapere come conteggiare i campioni. Il numero di campioni conteggiati per un valore dipende da:

• L'eventualità che il valore sia scalare o una distribuzione
• La frequenza con cui vengono scritti i valori

Questa sezione descrive come stimare il numero di campioni scritti per una serie temporale nel periodo di fatturazione mensile.

In un mese, ci sono circa 730 ore (365 giorni/12 mesi * 24 ore), 43.800 minuti o 2.628.000 secondi.

Se una serie temporale scrive valori scalari, ogni valore viene conteggiato come un campione. Il numero di campioni scritti in un mese dipende solo dalla frequenza con cui vengono scritti i valori. Considera i seguenti esempi:

• Per valori scritti ogni 15 secondi:
  • Frequenza di scrittura: 1 valore/15 secondi = 1 campione/15 secondi
  • Campioni al mese: 175.200 (1 campione / 15 secondi * 2.628.000 secondi/mese)
• Per valori scritti ogni 60 secondi:
  • Frequenza di scrittura: 1 valore/60 secondi = 1 campione/60 secondi
  • Campioni al mese: 43.800 (1 campione/60 secondi * 2.628.000 secondi/mese)

Se una serie temporale scrive valori di distribuzione, ogni valore può contenere 2 + n campioni, dove n è il numero di bucket nell'istogramma. Il numero di campioni scritti in un mese dipende dal numero di bucket negli istogrammi e dalla frequenza con cui vengono scritti i valori.

Ad esempio, ogni istanza di un istogramma a 50 bucket può contenere 52 campioni. Se i valori vengono scritti una volta ogni 60 secondi, un istogramma con 50 bucket scrive al massimo 2.277.600 campioni al mese. Se l'istogramma ha 100 bucket e viene scritto una volta ogni 60 secondi, ogni istogramma può contenere 102 campioni e scrivere al massimo 4.467.600 campioni al mese.

La maggior parte delle serie temporali di distribuzione contiene meno del numero massimo di campioni. In pratica, tra il 20% e il 40% dei bucket dell'istogramma sono vuoti. Questa percentuale è ancora più alta per gli utenti con istogrammi sparsi, come quelli generati da Istio.

Quando conteggi i campioni per determinarne il prezzo, sono inclusi solo i bucket con valori non vuoti. Il numero massimo di campioni per istogramma è 2 + n. Se il 25% dei bucket è vuoto, il numero previsto di campioni è 2 + 0,75n per istogramma. Se il 40% dei bucket è vuoto, il numero previsto di campioni è 2 + 0,60n per istogramma.

I seguenti calcoli e la tabella di riepilogo mostrano il numero massimo di campioni e un numero previsto di campioni più realistico:

• Per valori relativi a istogrammi con 50 bucket scritti ogni 15 secondi:

  • Frequenza di scrittura: 1 valore/15 secondi
  • Numero massimo di campioni:
    • Per istogramma: 52
    • Al mese: 9.110.400 (52 * 1 valore/15 secondi * 2.628.000 secondi/mese)
  • Campioni previsti, supponendo che il 25% sia vuoto:
    • Per istogramma: 39,5 (2 + 0,75(50) o 2 + (50 - 12,5))
    • Al mese: 6.920.400 (39,5 * 1 valore/15 secondi * 2.628.000 secondi/mese)
  • Campioni previsti, supponendo che il 40% sia vuoto:
    • Per istogramma: 32 (2 + 0,6(50) o 2 + (50 - 20))
    • Al mese: 5.606.400 (32 * 1 valore/15 secondi * 2.628.000 secondi/mese)

• Per valori relativi a istogrammi con 50 bucket scritti ogni 60 secondi:

  • Frequenza di scrittura: 1 valore/60 secondi
  • Numero massimo di campioni:
    • Per istogramma: 52
    • Al mese: 2.277.600 (52 * 1 valore/60 secondi * 2.628.000 secondi/mese)
  • Campioni previsti, supponendo che il 25% sia vuoto:
    • Per istogramma: 39,5 (2 + 0,75(50) o 2 + (50 - 12,5))
    • Al mese: 1.730.100 (39,5 * 1 valore/60 secondi * 2.628.000 secondi/mese)
  • Campioni previsti, supponendo che il 40% sia vuoto:
    • Per istogramma: 32 (2 + 0,6(50) o 2 + (50 - 20))
    • Al mese: 1.401.600 (32 * 1 valore/60 secondi * 2.628.000 secondi/mese)

• Per valori relativi a istogrammi con 100 bucket scritti ogni 15 secondi:

  • Frequenza di scrittura: 1 valore/15 secondi
  • Numero massimo di campioni:
    • Per istogramma: 102
    • Al mese: 17.870.400 102 * 1 valore/15 secondi * 2.628.000 secondi/mese
  • Campioni previsti, supponendo che il 25% sia vuoto:
    • Per istogramma: 77 (2 + 0,75(100) o 2 + (100 - 25))
    • Al mese: 13.490.400 (77 * 1 valore/15 secondi * 2.628.000 secondi/mese)
  • Campioni previsti, supponendo che il 40% sia vuoto:
    • Per istogramma: 62 (2 + 0,6(100) o 2 + (100 - 40))
    • Al mese: 10.862.400 (62 * 1 valore/15 secondi * 2.628.000 secondi/mese)

• Per valori relativi a istogrammi con 100 bucket scritti ogni 60 secondi:

  • Frequenza di scrittura: 1 valore/60 secondi
  • Numero massimo di campioni:
    • Per istogramma: 102
    • Al mese: 4.467.600 (102 * 1 valore/60 secondi * 2.628.000 secondi/mese)
  • Campioni previsti, supponendo che il 25% sia vuoto:
    • Per istogramma: 77 (2 + 0,75(100) o 2 + (100 - 25))
    • Al mese: 3.372.600 (77 * 1 valore/60 secondi * 2.628.000 secondi/mese)
  • Campioni previsti, supponendo che il 40% sia vuoto:
    • Per istogramma: 62 (2 + 0,6(100) o 2 + (100 - 40))
    • Al mese: 2.715.600 (62 * 1 valore/60 secondi * 2.628.000 secondi/mese)

La tabella seguente riassume le informazioni precedenti:

Esempi di prezzi

Per una stima dei prezzi, conteggia il numero di campioni scritti in un mese e applica i valori dei prezzi, stabiliti sulla base di un milione di campioni, per gli intervalli di importazione seguenti:

Il resto di questa sezione illustra gli scenari possibili.

Scenario 1: hai 100 container, ognuno dei quali scrive 1000 serie temporali scalari.

Variante A: se ogni serie temporale viene scritta ogni 15 secondi (1 campione/15 secondi), il numero di campioni scritti al mese è 17.520.000.000 (175.200 campioni/mese * 1000 serie temporali * 100 container), ovvero 17.520 milioni.

Variante B: se ogni serie temporale viene scritta ogni 60 secondi (1 campione/60 secondi), il numero di campioni scritti al mese è 4.380.000.000 (43.800 campioni/mese * 1000 serie temporali * 100 container), ovvero 4.380 milioni.

In entrambi i casi, ci sono meno di 50.000 milioni di campioni, quindi si applica solo la prima tariffa. Nessun campione viene addebitato alle altre tariffe.

Scenario 2: hai 1000 container, ognuno dei quali scrive 1000 serie temporali scalari.

Variante A: se ogni serie temporale è scritta ogni 15 secondi (1 campione/15 secondi), il numero di campioni scritti al mese è 175.200.000.000, ovvero 175.200 milioni:

• I primi 50.000 milioni di campioni vengono addebitati alla prima tariffa.
• I restanti 125.200 milioni di campioni vengono addebitati alla seconda tariffa.
• Nessun campione viene addebitato alle altre tariffe.

Variante B: se ogni serie temporale viene scritta ogni 60 secondi (1 campione/60 secondi), il numero di campioni scritti al mese è 43.800.000.000, ovvero 43.800 milioni. Questo valore mensile è inferiore a 50.000 milioni di campioni, quindi si applica solo la prima tariffa.

Scenario 3: hai 100 container, ognuno dei quali scrive 1000 serie temporali di distribuzione da 100 bucket. Prevedi che il 25% dei bucket sia vuoto.

Variante A: se ogni serie temporale viene scritta ogni 15 secondi (1 campione/15 secondi), il numero di campioni scritti al mese è 1.349.040.000.000 (13.490.400 campioni/mese * 1000 serie temporali * 100 container), ovvero 1.349.040 milioni.

• I primi 50.000 milioni di campioni vengono addebitati alla prima tariffa.
• I successivi 200.000 milioni di campioni vengono addebitati alla seconda tariffa.
• I successivi 250.000 milioni di campioni vengono addebitati alla terza tariffa.
• I restanti 749.040 milioni di campioni vengono addebitati alla quarta tariffa.

Variante B: se ogni serie temporale viene scritta ogni 60 secondi (1 campione/60 secondi), il numero di campioni scritti al mese è 337.260.000.000 (3.372.600 campioni/mese * 1000 serie temporali * 100 container), ovvero 337.260 milioni.

• I primi 50.000 milioni di campioni vengono addebitati alla prima tariffa.
• I successivi 200.000 milioni di campioni vengono addebitati alla seconda tariffa.
• I restanti 87.260 milioni di campioni vengono addebitati alla terza tariffa.

Scenario 4: hai 1000 container, ognuno dei quali scrive 10.000 serie temporali di distribuzione da 100 bucket. Prevedi che il 40% dei bucket sia vuoto.

Variante A: se ogni serie temporale viene scritta ogni 15 secondi (1 campione/15 secondi), il numero di campioni scritti al mese è 108.624.000.000.000 (10.862.400 campioni/mese * 10.000 serie temporali * 1000 container), ovvero 108.624.000 milioni.

• I primi 50.000 milioni di campioni vengono addebitati alla prima tariffa.
• I successivi 200.000 milioni di campioni vengono addebitati alla seconda tariffa.
• I successivi 250.000 milioni di campioni vengono addebitati alla terza tariffa.
• I restanti 108.124.000 milioni di campioni vengono addebitati alla quarta tariffa.

Variante B: se ogni serie temporale viene scritta ogni 60 secondi (1 campione/60 secondi), il numero di campioni scritti al mese è 27.156.000.000.000 (2.715.600 campioni/mese * 10.000 serie temporali * 1000 container), ovvero 27.156.000 milioni.

• I primi 50.000 milioni di campioni vengono addebitati alla prima tariffa.
• I successivi 200.000 milioni di campioni vengono addebitati alla seconda tariffa.
• I successivi 250.000 milioni di campioni vengono addebitati alla terza tariffa.
• I restanti 26.656.000 milioni di campioni vengono addebitati alla quarta tariffa.

Scenario 5: hai quanto segue:

• 1000 container, ognuno dei quali scrive 1000 serie temporali scalari ogni 15 secondi. Il numero di campioni scritti al mese è 175.200.000.000, ovvero 175.200 milioni. (Scenario 2, variante A.)

• 1000 container, ognuno dei quali scrive 10.000 serie temporali di distribuzione da 100 bucket ogni 15 secondi. Prevedi che il 40% dei bucket sia vuoto. Il numero di campioni scritti al mese è 108.624.000.000.000, ovvero 108.624.000 milioni. (Scenario 4, variante A.)

Il numero totale di campioni al mese è 108.799.200 milioni (175.200 milioni + 108.624.000 milioni).

• I primi 50.000 milioni di campioni vengono addebitati alla prima tariffa.
• I successivi 200.000 milioni di campioni vengono addebitati alla seconda tariffa.
• I successivi 250.000 milioni di campioni vengono addebitati alla terza tariffa.
• I restanti 108.299.200 milioni di campioni vengono addebitati alla quarta tariffa.

Esecuzione del controllo di uptime

Questo esempio si riferisce ai prezzi a partire dalla data di validità: 1° ottobre 2022.

I seguenti esempi mostrano come stimare i costi per l'esecuzione dei controlli di uptime. Questi esempi hanno lo scopo di illustrare le tecniche di calcolo, non di fornire dati di fatturazione.

Conteggio delle esecuzioni dei controlli di uptime

Per stimare il costo dei controlli dell'uptime, devi sapere quante esecuzioni regionali si verificano in un mese. Costi di monitoraggio 0,30 $ ogni 1000 esecuzioni, con un abbonamento mensile gratuito di 1 milione di esecuzioni.

Per stimare il costo dei controlli di uptime, puoi utilizzare il seguente calcolo:

(EXECUTIONS_PER_MONTH - 1,000,000) * .0003

Per ogni controllo dell'uptime, il numero di esecuzioni dipende dalle seguenti scelte di configurazione:

• Frequenza di esecuzione del controllo di uptime: ogni minuto, 5 minuti, 10 minuti o 15 minuti.

• Il numero di regioni in cui viene eseguito il controllo dell'uptime.

• Il numero di target per cui è configurato il controllo di uptime. Se il controllo dell'uptime è configurato per una singola VM, il numero di destinazioni è 1. Se il controllo dell'uptime è configurato per un gruppo di risorse, il numero di destinazioni è il numero di risorse nel gruppo.

Quando configuri un controllo dell'uptime, specifichi una posizione per il controllo dell'uptime e ogni posizione corrisponde a una o più regioni. La tabella seguente mostra le posizioni valide per i controlli dell'uptime e le regioni a cui sono mappate:

Devi configurare i controlli di uptime in modo che vengano eseguiti in almeno tre regioni.

Per stimare il numero di esecuzioni per un controllo di uptime, devi sapere quante regioni sono coperte dalla località del controllo di uptime:

• ASIA_PACIFIC, EUROPE e SOUTH_AMERICA includono ciascuno una regione.
• USA include 3 regioni.
• GLOBAL include 6 regioni.

In un mese, ci sono circa 730 ore (365 giorni / 12 mesi * 24 ore) o 43.800 minuti.

• Un controllo di uptime configurato per essere eseguito una volta al minuto in USA viene eseguito in tre regioni. Se questo controllo di uptime è configurato per controllare una singola VM, viene eseguito 131.400 (3 * 43.800) volte al mese. Se il controllo è configurato per controllare un gruppo di risorse di 10 membri, il controllo di uptime viene eseguito 1.314.000 (10 * 131.400) volte al mese.

• Un controllo di uptime configurato per essere eseguito una volta al minuto in ASIA_PACIFIC, EUROPE e USA viene eseguito in 5 regioni. Questo controllo di uptime viene eseguito 219.000 volte al mese se configurato per una singola destinazione.

La tabella seguente mostra i conteggi di esecuzione orari e mensili per un singolo controllo di uptime configurato per l'esecuzione con frequenze diverse in un numero diverso di regioni:

Esempi di prezzi

Per stimare i prezzi, determina il numero totale di esecuzioni mensili e sottrai 1.000.000. Le esecuzioni rimanenti vengono addebitate a 0,30 $per 1000 esecuzioni, quindi moltiplica le esecuzioni rimanenti per 0,0003.

(EXECUTIONS_PER_MONTH - 1,000,000) * .0003

Scenario 1: hai un controllo di uptime nella località USA che controlla una VM una volta al minuto. Questo controllo viene eseguito in tre regioni. Il controllo viene eseguito 131.400 volte al mese e non costa nulla.

Scenario 2: hai un controllo di uptime nella località USA che controlla un gruppo di risorse di 10 membri una volta al minuto. Questo controllo viene eseguito in tre regioni. Il controllo viene eseguito 10 * 131.400 volte al mese e costa 94,20 $al mese. L'unica differenza tra questo scenario e lo scenario 1 è il numero di target.

Scenario 3: hai 10 controlli di uptime GLOBAL, ognuno dei quali controlla una VM una volta al minuto. Questi controlli vengono eseguiti in 6 regioni, quindi ogni controllo viene eseguito 262.800 volte al mese. Il numero totale di esecuzioni mensili è 2.628.000 (10 * 262.800). Questo scenario costa 488,40 $ al mese.

Scenario 4: hai 5 controlli di uptime nella località USA che controllano 1 VM una volta ogni 5 minuti. Questi controlli vengono eseguiti in tre regioni, quindi ogni controllo viene eseguito 26.280 volte al mese. Il numero totale di esecuzioni mensili per questo insieme di controlli è 105.120 (4 * 26.280).

Hai anche 2 controlli di uptime GLOBAL che controllano una VM una volta ogni 15 minuti. Questi controlli vengono eseguiti in 6 regioni, quindi ogni controllo viene eseguito 17.520 volte al mese. Il numero totale di esecuzioni mensili per questo insieme di controlli è 35.040 (2 * 17.520).

Il totale delle esecuzioni mensili è 140.160 (105.120 + 35.040). Questo scenario non comporta costi.

Esempio di prezzo di esecuzione del monitoraggio sintetico

(Data di validità: 1° novembre 2023).

Supponiamo di creare tre monitor sintetici e di configurare ciascuno di loro per l'esecuzione ogni 5 minuti. Il numero totale di esecuzioni al mese è 26.784:

Number of executions per month =  3 synthetic monitors * 1 execution per monitor per 5 minutes *
                                  1440 minutes per day * 31 days per month
                               =  26,784

Per determinare il numero di esecuzioni addebitabili, sottrai l'assegnazione gratuita dal numero totale di esecuzioni e poi moltiplica il risultato per il costo:

Esempi di prezzi di Cloud Trace

L'esempio si riferisce ai prezzi di Trace a partire da luglio 2020.

• Se importi 2 milioni di intervalli in un mese, il costo è pari a $ 0 (i primi 2,5 milioni di intervalli importati in un mese sono gratuiti).
• Se importi 14 milioni di intervalli in un mese, il costo è pari a $ 2,30 (I primi 2,5 milioni di intervalli in un mese sono gratuiti, mentre il costo degli intervalli rimanenti viene così calcolato: 11,5 milioni di intervalli * $ 0,20 / milione di intervalli = $ 2,30).
• Se importi 1 miliardo di intervalli in un mese, il costo è pari a $ 199 (I primi 2,5 milioni di intervalli in un mese sono gratuiti, mentre il costo degli intervalli rimanenti viene così calcolato: 997,5 milioni di intervalli * $ 0,20 / milione di intervalli = $ 199,50).