Amazon Managed Service for Prometheus のコストを理解して最適化する

以下のよくある質問とその回答は、Amazon Managed Service for Prometheus に関連するコストを理解して最適化するために役立つ可能性があります。

コストに影響する要因は何ですか?

ほとんどのお客様にとって、コストの大部分はメトリクスの取り込みに由来します。クエリの使用量が多いお客様の場合、処理されたクエリサンプル数に基づくコストも発生しますが、メトリクスのストレージがコスト全体に及ぼす影響は小規模です。これらのそれぞれにかかる料金の詳細については、Amazon Managed Service for Prometheus の製品ページの「料金」を参照してください。

コストを削減する最善の方法は何ですか? どうすれば取り込みコストを下げることができますか?

ほとんどのお客様にとって、コストの大部分は取り込みレートです (メトリクスのストレージではありません)。取り込みレートを下げるには、収集頻度を低くする (収集間隔を大きくする) か、取り込むアクティブなシリーズの数を少なくします。

コレクションエージェントからコレクション (スレイピング) 間隔を増やすことができます。Prometheus サーバー (エージェントモードで実行) と AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) コレクターの両方がscrape_interval設定をサポートしています。例えば、収集間隔を 30 秒から 60 秒に増やすと、取り込みの使用量が半減します。

<relabel_config> を使用して、Amazon Managed Service for Prometheus に送信されるメトリクスをフィルタリングすることもできます。Prometheus エージェントの設定における再ラベル付けの詳細については、Prometheus ドキュメントの https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/#relabel_config を参照してください。

クエリコストを削減する最善の方法は何ですか?

クエリコストは、処理されたサンプルの数に基づきます。クエリの頻度を低くすると、クエリコストを削減できます。

クエリコストに最も寄与しているクエリをより詳細に把握するには、「」を参照してくださいAmazon Managed Service for Prometheus でのクエリコストの管理。

メトリクスの保持期間を短くした場合、合計請求額の削減につながりますか?

保持期間を短縮することはできますが、それによってコストが大幅に削減される可能性はほとんどありません。

ワークスペースの保持期間を設定する方法については、「ワークスペースの設定」を参照してください。

アラートクエリのコストを低く抑えるにはどうすればよいですか?

アラートにより、データに対するクエリが作成されるため、クエリのコストが増大します。アラートのクエリを最適化し、コストを削減するために使用できる戦略をいくつか紹介します。

• Amazon Managed Service for Prometheus アラートの使用 - Amazon Managed Service for Prometheus 外のアラートシステムの場合、外部サービスは複数のアベイラビリティーゾーンやリージョンのメトリクスをクエリするため、耐障害性または高可用性を追加するために追加のクエリが必要になる場合があります。これには、高可用性のための Grafana でのアラートが含まれます。これにより、コストが 3 倍以上に増える場合があります。Amazon Managed Service for Prometheus のアラートは最適化されており、最小限のクエリ数で高可用性と耐障害性を実現します。

  外部アラートシステムではなく、Amazon Managed Service for Prometheus のネイティブアラートを使用することをお勧めします。

• アラート間隔の最適化 - アラートのクエリを最適化する 1 つの簡単な方法は、自動更新間隔を長くすることです。1 分ごとにクエリを実行するアラートがあっても、アラートが 5 分ごとにのみ必要である場合、自動更新間隔を長くすると、アラートのクエリコストを 5 分の 1 に縮小できます。

• 最適なルックバックの使用 - クエリのルックバックウィンドウが大きいほど、より多くのデータが取得されるため、クエリのコストが増えます。PromQL クエリのルックバックウィンドウが、アラートを必要とするデータに適切なサイズであることを確認します。例えば、次のルールでは、式に 10 分のルックバックウィンドウが含まれています。

      - alert: metric:alerting_rule
        expr: avg(rate(container_cpu_usage_seconds_total[10m])) > 0
        for: 2m

  expr を avg(rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m])) > 0 に変更すると、クエリのコストを削減できます。

一般的に、アラートルールを確認し、サービスに最適なメトリクスでアラートが発生していることを確認します。特に時間の経過とともにアラートを追加する場合、同じメトリクスまたは同じ情報を提供する同じメトリクスや複数のアラートに重複するアラートを作成してしまうことがよくあります。アラートのグループが同時に発生することが多い場合は、アラートを最適化し、すべてのアラートは含めないようにすることができます。

以上の推奨事項は、コストを削減するのに役立ちます。最終的には、システムの状態を理解するための適切なアラートセットを作成することおよびコストとのバランスを取る必要があります。

Amazon Managed Service for Prometheus でのアラートの詳細については、「アラートマネージャーを使用して Amazon Managed Service for Prometheus でアラートを管理および転送する」を参照してください。

請求書はいつでも確認できますか?

は AWS 使用状況 AWS Cost and Usage Report を追跡し、請求期間内にアカウントに関連付けられた推定請求額を提供します。詳細については、AWS 「コストと使用状況レポートとは」を参照してください。 AWS 「 コストと使用状況レポートユーザーガイド」の「」

コストのモニタリングにはどのようなメトリクスを使用できますか?

取り込むメトリクスサンプルは、Amazon Managed Service for Prometheus の主なコストドライバーです。直接取り込まれるサンプルの数によって月額料金が決まるため、取り込みパターンをモニタリングして理解することが不可欠です。

AWS Cost Explorer は、Amazon Managed Service for Prometheus のコストをモニタリングするための信頼できる情報源です。Cost Explorer をモニタリングして、取り込まれたサンプルを含む複数のディメンションにわたる Amazon Managed Service for Prometheus のコストの履歴とday-by-day傾向を確認できます。AWS コスト異常検出を使用すると、支出パターンの予期しない変化をモニタリングすることもできます。

IngestionRate メトリクスを使用すると、コストに直接関係する取り込みの傾向をモニタリングするための補助方法が提供されます。を追加のメトリクスIngestionRateとして使用する利点は次のとおりです。

• ワークスペースレベルの追跡 – アカウントレベルだけでなく、ワークスペースごとに取り込みをモニタリングします。

• きめ細かな可視性 – リアルタイムのインサイトを得るために、取り込みパターンを時間単位またはminute-by-minute追跡します。

• プロアクティブモニタリング – CloudWatch アラームを設定して、請求に表示される前に使用量の急増を検出します。

注記

IngestionRate を使用してワークスペースあたりのコストと傾向、または属性コストを見積もることができますが、100% 正確ではありません。は 1 分間隔でサンプリングされた平均レートIngestionRateを報告するため、このレートに時間をかけると、取り込まれたサンプルの正確な数ではなく近似値が得られます。さらに、Amazon CloudWatch のデータ保持ポリシーは、履歴クエリで使用できる詳細度に影響し、63 日以上経過したデータは 1 時間間隔に制限されます。

CloudWatch における Amazon Managed Service for Prometheus メトリクスのモニタリングの詳細については、「CloudWatch メトリクスを使用して Amazon Managed Service for Prometheus のリソースモニタリングする」を参照してください。

ネイティブヒストグラムコストのモニタリング – ネイティブヒストグラムは、入力されたバケットに基づいて計測されます。入力された各バケット (ゼロ以外の観測値を持つバケット) はメトリクスサンプルの 0.25 としてカウントされ、空のバケットは計測されません。例えば、10 個の入力済みバケットを持つネイティブヒストグラムは、2.5 メトリクスサンプルとして計測されます。ネイティブヒストグラムのコストドライバーをモニタリングするには、 NativeHistogramIngestedBucketsRateメトリクスを使用して、取り込まれる入力済みバケットのレートをモニタリングできます。NativeHistogramIngestionRate を使用して、全体的なネイティブヒストグラムサンプルの取り込み率を追跡し、ワークスペース内のアクティブなネイティブヒストグラムシリーズの数NativeHistogramActiveSeriesをモニタリングすることもできます。

でコストを表示するにはどうすればよいですか AWS Cost Explorer?

Amazon Managed Service for Prometheus コストの信頼できる情報源として、 は、月別およびリージョン別の過去の請求データを含め、取り込まれた Amazon Managed Service for Prometheus サンプルの実際の請求使用量と料金 AWS Cost Explorer を提供します。最終的な請求額とday-by-dayコスト傾向には Cost Explorer を使用します。

Amazon Managed Service for Prometheus のコストを表示するには:

アクセス AWS Cost Explorer

1. AWS マネジメントコンソールにサインインします。

2. Billing and Cost Management ダッシュボードに移動します。

3. 左側のナビゲーションメニューから Cost Explorer を選択します。

4. Cost Explorerーを起動 (初めて使用する場合) を選択します。

レポートを設定する

1. 時間範囲を希望する請求期間 (2025 年 3 月～2026 年 2 月など) に設定します。

2. フィルターで、以下を選択します。

   • サービス:「Amazon Managed Service for Prometheus」を選択します。

   • 使用タイプ: MetricSampleCount」をフィルタリングして、サンプルの取り込み料金を分離します。

データのグループ化と表示

1. Group by で、リージョンを選択して、リージョンごとのコストと使用状況データを表示します。

2. 任意の視覚化 (棒グラフ、折れ線グラフ、またはテーブル) を選択します。

3. 適用 を選択してレポートを生成します。

データのエクスポート (オプション)

1. 右上隅にあるダウンロード CSV を選択してデータをエクスポートします。

2. CSV ファイルには、請求期間、リージョン、使用タイプ、請求額、使用数量 (請求されたサンプル数) が含まれます。

注記

Cost Explorer データには通常 24 時間の遅延があります。最新の請求期間中、データは翌日まで利用できない場合があります。

1 か月に取り込まれたサンプルの数を計算するにはどうすればよいですか?

を使用して、Amazon CloudWatch のIngestionRateメトリクスを使用して取り込まれたサンプルのおおよその数を計算できます AWS Command Line Interface。これは、毎月の請求書を確認し、ワークスペース全体の使用パターンを理解するのに役立ちます。

取り込みデータを取得するには:

aws cloudwatch get-metric-data \
    --region your-region \
    --start-time start-timestamp \
    --end-time end-timestamp \
    --metric-data-queries '[
        {
            "Id": "e1",
            "Expression": "SUM(METRICS())",
            "Period": 3600
        },
        {
            "Id": "ws1",
            "MetricStat": {
                "Metric": {
                    "Namespace": "AWS/Usage",
                    "MetricName": "ResourceCount",
                    "Dimensions": [
                        {"Name": "Service",    "Value": "Prometheus"},
                        {"Name": "Resource",   "Value": "IngestionRate"},
                        {"Name": "Type",       "Value": "Resource"},
                        {"Name": "Class",      "Value": "None"},
                        {"Name": "ResourceId", "Value": "YOUR_AMP_WORKSPACE_ID"}
                    ]
                },
                "Period": 3600,
                "Stat": "Average"
            }
        }
    ]'

コマンドはIngestionRate、1 秒あたりのサンプル数で測定された 1 時間あたりの平均値を返します。1 か月に取り込まれたサンプルのおおよその数を計算するには、1 時間あたりのデータポイントに 3600 (1 時間あたりの秒数) を掛けて、その時間に取り込まれたサンプルを取得し、1 か月のすべての 1 時間あたりの合計を合計します。

Monthly samples ≈ Σ (hourly IngestionRate average × 3600)

たとえば、1 時間で 1 秒あたり平均 IngestionRate 500 サンプルが返された場合、その時間は約 500 × 3600 = 1,800,000 サンプルに寄与しました。これを月の 1 時間ごとに繰り返し、結果を合計しておおよその月間取り込み数を取得します。

主要パラメータ:

• Period: 3600 (1 時間/秒)

• StartTime: 月初 (例: 2026-02-01T00:00:00Z)

• EndTime: 月末 (例: 2026-03-01T00:00:00Z)

• Stat: 平均

ワークスペース IDsを検索するには:

aws amp list-workspaces --region your-region

ワークスペース ID を使用してメトリクスをフィルタリングし、リージョン内のすべての Prometheus リソースを集約するのではなく、指定されたワークスペースのデータのみを表示します。

履歴コスト分析にはどのようなデータの詳細度を使用できますか?

Amazon CloudWatch のデータ保持ポリシーは、履歴クエリで使用できる詳細度に影響します。

• 15 日未満のデータ: 1 分間隔でクエリする (Period: 60)

• 15～63 日経過のデータ: 5 分間隔でクエリを実行する (Period: 300)

• 63 日を超えるデータ: 1 時間間隔に制限 (Period: 3600)

63 日を超える履歴分析の場合、CloudWatch は自動的にデータを最低 1 時間にダウンサンプリングします。63 日以上経過した月の請求を確認する場合は、時間単位の集計データを使用する必要があります。月別サンプル計算では、これらの時間平均データポイントを使用し、各値を合計して 1 か月全体で 3600 を掛けます。

この粒度の低下は、古いデータの正確な数ではなく、 が見積りIngestionRateを提供する理由にさらに役立ちます。信頼できる請求額については、常に Cost Explorer を参照してください。

CloudWatch メトリクスの保持の詳細については、Amazon CloudWatch ユーザーガイド」の「メトリクスの保持」を参照してください。

Amazon Managed Service for Prometheus のコストをモニタリングするためのベストプラクティスは何ですか?

Amazon Managed Service for Prometheus の支出を効果的に管理および最適化するには、次のモニタリングプラクティスの実装を検討してください。

• Cost Explorer を定期的にモニタリングして実際の支出傾向を追跡し、取り込まれたサンプルを含む複数のディメンションにわたるコスト異常を特定します。

• AWS コスト異常検出を有効にして、Amazon Managed Service for Prometheus の支出の予期しないコスト増加に関するアラートを受信します。

• ワークスペースレベルのモニタリングと取り込みスパイクの早期検出IngestionRateのために、 で CloudWatch アラームを設定します。

• Cost Explorer データを長期のコスト分析とレポートのために定期的にエクスポートします。

月初めの請求額が月末よりも高いのはなぜですか?

Amazon Managed Service for Prometheus では、取り込み量に応じた階層型の価格モデルが採用されているため、初期の使用量のコストの方が高い結果となります。使用量が上位の取り込み階層に達するにつれて、コストが下がります。取り込み階層を含む料金の詳細については、Amazon Managed Service for Prometheus の製品ページの「料金」を参照してください。

注記

• 階層は、リージョン内での使用を対象としており、リージョン間での使用は対象外です。より低いレートを使用するには、リージョン内の使用量が次の階層に達する必要があります。

• の組織では AWS Organizations、階層の使用状況は、アカウントごとではなく、支払いアカウントごとに集計されます (支払いアカウントは常に組織管理アカウントです）。組織内のすべてのアカウントで取り込まれたメトリクスの合計 (リージョン内) が次の階層に達すると、すべてのアカウントの課金レートが低くなります。

Amazon Managed Service for Prometheus のすべてのワークスペースを削除しましたが、まだ料金が請求されているようです。どうなっているのでしょうか?

この場合の 1 つの可能性は、削除したワークスペースにメトリクスを送信するように設定された AWS マネージドスクレイパーがまだあることです。「スクレイパーの検出と削除」の手順に従ってください。