概述
数据加工主要解决用户规整数据的痛点以及进一步挖掘数据价值, 降低时间与人力成本, 另一方面, 在某些情况下, 合理配置也可以节约一定财务费用. 本文进一步介绍了如何以较优的成本方式使用数据加工.
典型配置
根据数据加工的原理和性能指南介绍了如何规划日志服务的源logstore与目标logstore. 一般推荐的做法是简化采集方案, 使用一个或多个logstore快速接入数据, 然后使用数据加工进行快速分发, 并根据用户需求配置不同目标logstore的存储时间以及索引配置. 例如SLB访问日志加工分发案例. 
成本优化
成本要素
参考日志服务的计费方式, 可以了解到日志服务的主要成本由以下几个主要因素决定:
- 每日导入的数据量
- 数据存储的时间
- 是否建立索引
案例1 - 优化存储结构
假设客户持续采集K8S的访问日志, 每天写入100GB原始日志, 存储30天, 并建立全索引, 那么日志服务的成本大约是2248元/每月.
假设用户更关心的是其中某一类POD的日志, 例如用户操作日志与出错日志. 那么这类日志的比例假设是20%, 且希望存储30天, 对于其他的日志, 只需要存储7天即可. 则可以如下安排:
- 构建接入源logstore: 存储3天, 不建立索引
- 构建目标logstore1, 存储30天, 建立索引. 用于存储用户操作日志与出错日志.
- 构建目标logstore2, 存储7天, 建立索引. 用于存储一般性日志.
这种情况下, 客户的成本大约是1672元/每月, 节约成本大约25%
如果用户原始存储日志是60天, 通过数据加工只将关心的20%日志存储60天, 其他存储7天的话, 成本可以节约大约39% (3226元/每月变成2000元/每月)
案例2 - 优化存储内容
假设客户持续采集某类应用日志, 每天写入100GB原始日志, 存储30天, 并建立全索引, 那么日志服务的成本大约是2248元/每月.
假设后面例子中原始日志字段有些冗余, 用户更关心的其中某些字段, 例如经过数据加工优化每条日志的原来大小的60%, 且继续存储30天,则可以如下安排:
- 构建接入源logstore: 存储3天, 不建立索引
- 构建目标logstore, 存储30天, 建立索引. 用于存储用户操作日志与出错日志.
这种情况下, 客户的成本大约是1579元/每月, 节约成本大约30%.
源logstore是一个NGNIX访问与解析日志, 大小1021 Bytes, 加工后变成618 Bytes:
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