データをアーカイブまたはドロップする影響とメリット 🔗
MPMでは、不要なデータを保持、削除、または低コストのアーカイブデータ層に送信することを決定できます。また、メトリックインジェストのルールを作成または更新して、集計された MTS の特定のディメンションを保持したり、集計されていない生データを完全に破棄したりすることもできます。
詳細は、メトリクス パイプライン管理の概要 を参照してください。
注釈
データをアーカイブまたはドロップするには、Admin または Power user ロールが必要です。詳細については、Splunk Observability Cloud のロールについて を参照してください。
請求コストを削減するために、データをアーカイブまたはドロップする 🔗
データのアーカイブにより請求を削減する 🔗
Archived Metrics を使用すると、アクセス頻度の低いメトリクスデータを、通常のメトリクスのコストの10分の1という請求額の、低コストアーカイブ階層に保存できます。
アーカイブされたデータは、チャートやディテクターのルート例外を通してアクセスすることができ、同様に最大8日間の履歴データを埋め戻すことができます。
このユースケースについては、シナリオ：データのルーティングとアーカイブにより、ストレージの使用とコストを改善する で詳しく説明しています。
データのドロップによる請求の削減 🔗
テーブルのディメンションをドロップすることで、課金を減らすことができます。
ただし、ホストベースのサブスクリプションの場合、これらのディメンションをドロップすると、 MTSのカウント方法に影響する可能性があります。例えば、カウント可能なディメンションをドロップした集計は、他のカテゴリではなく custom としてカウントされます。このため、カウントがプランの制限を超えると、MTSが過剰にカウントされ、スロットルされる可能性があります。
ソース |
ドロップするディメンション |
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任意のエージェント |
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AWS |
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Azure |
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GCP |
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VMware |
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Heroku |
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NPM |
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データをアーカイブする際の考慮事項 🔗
Archived Metrics層にメトリクスを送信することを決定する前に、以下の影響を考慮してください：
最大8日間のアーカイブデータまでに制限されますが、過去のアーカイブ MTS をリアルタイムストレージに復元することができます。
アーカイブされたメトリクスを使用しているディテクターは、警告を誤作動させるか、または警告を停止します。
アーカイブしたメトリクスを使用しているチャートは、新しいデータの報告を停止します。
データをドロップする際の注意点 🔗
メトリクスの未集計の生データをドロップすることを決定する前に、以下の影響を考慮してください：
新しい受信データをドロップすることはできますが、既存のデータをドロップすることはできません。
ドロップしたデータは復元できません。
ドロップしたメトリクスまたはカスタムプロパティを使用しているディテクターは、アラートを誤作動させるか、またはアラートを停止します。
ドロップしたメトリクスまたはカスタムプロパティを使用しているチャートは、新しいデータの報告を停止します。
ドロップされたディメンションまたはメトリクスに割り当てられたカスタムプロパティは削除されます。詳細は、カスタムプロパティ を参照してください。
ビルトインチャートやAutoDetectディテクターに関連付けられているメトリクスのデータをドロップすると、これらのチャートやディテクターは空になり、正しく機能しなくなります。ビルトインチャートやAutoDetect ディテクターで使用されるメトリクスのデータをドロップしないようにします。AutoDetect ディテクターの一覧については、利用可能なAutoDetectディテクターのリスト を参照してください。
さらなる影響：製品エクスペリエンスとプロパティの同期 🔗
これらのメトリクスとそのディメンションは一般的にダッシュボードに使用されるため、請求関連のディメンションをアーカイブしたりドロップしたりすると、製品エクスペリエンスにも影響することに留意してください：
ダッシュボードのインポート修飾子が変更されると、ダッシュボードがまったくインポートされないことがあります。
ダッシュボード分析が影響を受けると、チャートが正しくレポートされないか、まったくレポートされない可能性があります。
ダッシュボードやディテクターの分析で使用される、リソースタイプに固有のメトリクスのアーカイブやディメンションの削除は、おそらくそのリソースのチャートやダッシュボードにのみ影響します。
例：メトリクスのIDのドロップ 🔗
メトリクスのベースディメンション(一般的に、課金に関連するものとして上記に明示的に列挙されたディメンションのサブセット)のいずれかを削除した場合、プロパティの同期に影響が出る可能性があります。
たとえば、AWSUniqueId をドロップすると、サービス固有の属性やリソースグループタグなど、aws_* で識別されるクラウドリソースのプロパティにメトリクスが関連付けられなくなります。
データをアーカイブまたはドロップする際、空のチャートとディテクターを避ける 🔗
チャートやディテクターにデータが表示されないようにするには、新しいルールを作成する際に以下の手順に従ってください：
最初に新しいルールを作成するときは、すべてのデータをキープしてください。
メトリクスに関連するチャートとディテクターのリストをダウンロードします。
新しいルールを保存します。
関連するすべてのチャートとディテクターのメトリクスを、新しい集約メトリクスに置き換えます。
関連するチャートとディテクターを更新したら、メトリクスの未集計生データをドロップします。
データのドロップ時にカスタムプロパティの削除を回避する 🔗
カスタムプロパティが削除されないようにするには、新しいルールを作成するときに、以下の手順に従ってください：
最初に新しいルールを作成するときは、すべてのデータをキープしてください。
メタデータカタログまたはメトリクスメタデータ API を使用して、ドロップしたいディメンションまたはメトリクスに割り当てられたカスタムプロパティを検索します。
メタデータカタログを用いてカスタムプロパティを検索するには、メタデータ・カタログを検索する を参照してください。
注釈
メタデータカタログは、検索結果を返すときにディメンションとプロパティを区別しません。
API を使用してカスタムプロパティのリストを取得するには、メトリクスメタデータ API の GET エンドポイント を参照してください。
新しい集約メトリクスに維持したいカスタムプロパティを割り当てます。
新しいメトリクスにカスタムプロパティを割り当てたら、メトリクスの未集約未加工データを削除します。