Impact and benefits of archiving or dropping data 🔗
With MPM you can decide to keep, drop, or send unnecessary data to the low-cost Archived data tier. You can also create or update rules for your metric ingest to keep specific dimensions of an aggregated MTS or discard unaggregated raw data altogether.
To learn more, see メトリクス パイプライン管理の概要.
注釈
You must have the Admin or Power user role to archive or drop data. For more information, see Splunk Observability Cloud のロールについて.
Archive or drop your data to reduce billing costs 🔗
Reduce billing by archiving your data 🔗
Archived Metrics allow you to store infrequently accessed metric data in a low-cost archival tier, which is billed at one tenth of the cost of regular metrics.
Archived data can be accessed through route exceptions in charts and detectors, and allows you to backfill historical data up to 8 days as well.
Learn more about this use case in Scenario: Improve storage use and costs by routing and archiving your data.
Reduce billing by dropping data 🔗
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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Considerations when archiving data 🔗
Before you decide to send your metrics to the Archived Metrics tier, consider the following impacts:
You can restore historical archived MTS to real-time storage, although it’s limited to up to 8 days of archived data.
Detectors using the metric you archive will misfire alerts or stop alerting.
Charts using the metric you archive will stop reporting new data.
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 🔗
Keep in mind that archiving or dropping any of those billing-related dimensions can also affect product experience, since these metrics and their dimensions are commonly used for dashboards:
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。
Archiving metrics or dropping dimensions specific to a resource type and used in dashboard and detector analytics will likely only impact that resource’s charts and dashboards.
Example: Dropping a metric’s Id 🔗
If you remove any of the base dimensions of a metric (generally a subset of those explicitly listed above as related to billing), property synchronization might be affected.
For instance, if you drop AWSUniqueId, metrics will no longer be associated to the cloud resource properties identified with aws_*, including service-specific attributes and resource group tags.
Avoid empty charts and detectors when archiving or dropping data 🔗
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。