Log Analytics 工作区定价

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  1. Log Analytics 工作区 定价

Log Analytics 工作区是 Azure 监控 的核心组件，用于收集、分析和存储日志数据。理解其定价模式对于有效管理成本至关重要。 本文将为初学者提供关于 Log Analytics 工作区定价的全面指南，涵盖了各种定价因素、策略以及降低成本的方法。我们将深入探讨数据摄入、数据保留和功能使用等方面的成本构成。

Log Analytics 工作区定价概述

Log Analytics 工作区的定价主要基于以下三个核心要素：

  • **数据摄入 (Data Ingestion):** 将数据发送到 Log Analytics 工作区的成本。
  • **数据保留 (Data Retention):** 存储数据的时间长度。
  • **功能使用 (Feature Usage):** 使用高级功能，如 Log Analytics 查询、警报和 机器学习。

理解这三个要素之间的关系是优化成本的关键。数据摄入量越大，数据保留时间越长，使用的功能越多，总体成本就越高。

数据摄入定价

数据摄入是 Log Analytics 工作区定价中最显著的部分。Azure 根据摄入的数据量按 GB 计费。 数据摄入费用因数据源、区域和承诺条款而异。

数据源

不同的数据源具有不同的摄入成本。 常见的数据源包括：

  • **Azure 诊断日志:** 从 Azure 资源（如 虚拟机、App Service、Azure SQL 数据库）收集的日志。 诊断日志通常具有较低的摄入成本。
  • **Azure 活动日志:** 记录 Azure 订阅中的管理操作的日志。 活动日志的摄入通常是免费的，但存在限制。
  • **自定义日志:** 来自应用程序、自定义脚本或第三方源的日志。 自定义日志的摄入成本通常较高。
  • **性能计数器:** 来自 虚拟机 和其他资源的性能数据。 性能计数器的摄入成本可能较高，特别是当收集频率很高时。
  • **安全事件:** 来自 Azure 安全中心 和其他安全源的事件。

区域

Azure 区域也会影响数据摄入成本。不同区域的定价可能略有不同，因此在选择区域时应考虑成本因素。

承诺条款

Azure 提供不同的承诺条款，以降低数据摄入成本：

  • **按需付费:** 根据实际使用量付费。 这是最灵活的选项，但成本也最高。
  • **预留容量:** 提前承诺一定数量的摄入量，以获得折扣。 预留容量适用于具有稳定数据摄入量的用户。

数据摄入定价示例

下表显示了数据摄入定价的一些示例 (2023年10月数据，具体价格请参考 Azure 定价计算器):

数据摄入定价示例
数据源 | 区域 | 价格 (每 GB) | 北美东部 | $2.30 | 北美西部 | $2.40 | 欧洲西部 | $2.50 | 亚洲东部 | $2.60 | 全球 | $2.70 |

数据保留定价

Log Analytics 工作区允许您指定数据的保留时间。 数据保留时间越长，存储成本越高。 Azure 提供不同的数据保留选项：

  • **30 天:** 默认保留时间。
  • **90 天:** 适用于需要更长时间历史数据的用户。
  • **14 天:** 适用于只需要短期历史数据的用户，可以降低成本。
  • **存档:** 将数据移动到成本更低的存储层，但访问速度较慢。

数据保留成本基于存储的数据量按 GB 计费。 与数据摄入类似，数据保留费用因区域而异。

数据保留策略

制定明确的数据保留策略至关重要。 考虑以下因素：

  • **合规性要求:** 某些法规可能要求您保留数据一段时间。
  • **安全要求:** 保留数据的时间越长，面临安全风险的可能性就越高。
  • **分析需求:** 确定您需要保留数据多长时间才能进行有效分析。

数据保留定价示例

下表显示了数据保留定价的一些示例 (2023年10月数据，具体价格请参考 Azure 定价计算器):

数据保留定价示例
保留时间 | 区域 | 价格 (每 GB) | 北美东部 | $0.12 | 北美西部 | $0.15 | 欧洲西部 | $0.08 | 亚洲东部 | $0.03 |

功能使用定价

除了数据摄入和数据保留之外，Log Analytics 工作区还可能产生功能使用费用。 这些费用包括：

优化功能使用

为了降低功能使用费用，请考虑以下策略：

  • **优化查询:** 编写高效的 KQL 查询，避免不必要的扫描。
  • **减少警报数量:** 仅创建必要的警报，并调整警报阈值以减少误报。
  • **选择合适的解决方案:** 仅启用您需要的解决方案，并根据需要调整其配置。
  • **使用工作区角色:** 使用 Azure RBAC 来限制用户对 Log Analytics 工作区的访问权限，从而减少误用和意外费用。

降低 Log Analytics 工作区成本的策略

以下是一些降低 Log Analytics 工作区成本的策略：

  • **数据筛选:** 仅收集您需要的数据。 使用 数据收集规则 筛选掉不必要的数据。
  • **数据压缩:** 压缩日志数据，以减少存储空间和数据传输成本。
  • **数据存档:** 将不经常访问的数据移动到成本更低的存储层。
  • **数据聚合:** 聚合数据，以减少数据量。 例如，您可以使用 汇总查询 来计算平均值、最大值和最小值。
  • **使用 Azure Policy:** 使用 Azure Policy 强制执行成本管理策略，例如限制数据保留时间或筛选掉不必要的数据。
  • **监控成本:** 使用 Azure 成本管理 + 计费 监控您的 Log Analytics 工作区成本，并识别潜在的成本优化机会。
  • **使用 Azure Monitor 预算:** 设置 Azure Monitor 预算，以便在成本超过预期时收到警报。
  • **利用 Azure Advisor:** Azure Advisor 提供关于优化 Azure 资源成本的建议，包括 Log Analytics 工作区。
  • **采用标签策略:** 使用 Azure 标签 对 Log Analytics 工作区进行标记，以便更好地跟踪和管理成本。
  • **定期审查数据源:** 定期审查您正在收集的数据源，并删除不再需要的数据源。
  • **使用 Azure Lighthouse 进行集中管理:** 对于多租户环境，使用 Azure Lighthouse 可以集中管理多个 Log Analytics 工作区的成本。
  • **分析 日志分析工作区指标 了解数据摄入趋势。**
  • **使用 Kusto 查询语言 (KQL) 进行高级数据分析。**
  • **了解 Azure 安全中心 和 Azure Sentinel 的集成，以及它们对成本的影响。**
  • **评估 Log Analytics 代理 的性能，确保其高效运行。**
  • **研究 Azure 自动化 和 Azure Logic Apps 如何帮助自动化成本管理任务。**
  • **关注 Azure 更新 和 Azure 预览，了解最新的定价变化和功能改进。**

总结

Log Analytics 工作区是 Azure 监控的强大工具，但理解其定价模式对于有效管理成本至关重要。 通过了解数据摄入、数据保留和功能使用等方面的成本构成，并采用适当的成本优化策略，您可以最大程度地降低 Log Analytics 工作区的成本，并充分利用其功能。 定期监控成本、审查数据源和利用 Azure 提供的工具和策略，将有助于您保持成本控制，并确保您的 Log Analytics 工作区能够满足您的需求。

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