Observability、TCO 与成本降低实用指南

Source: Dev.to

关键要点

• 可观测性成本源于模型不匹配 – 基于数据摄入量或每台主机指标的惩罚性 SaaS 定价迫使用户在可视性和预算之间做出取舍。
• 现有架构效率低下 – 基于搜索索引的传统工具存储开销巨大，且在高基数分析方面表现不佳，导致成本飙升。
• 列式架构是解决方案 – 转向 ClickHouse 等列式数据库可实现卓越压缩（15‑50×），并在高基数查询上优于其他系统。
• 真实的 TCO 必须包含“人员成本” – 自托管堆栈需要工程维护和值班工作（$1,600‑$4,800 / 月），这往往使得像 ClickHouse Cloud 这样的托管服务在突发工作负载下更具成本效益。
• 统一堆栈（ClickStack）消除信息孤岛 – 将日志、指标和追踪统一后，可消除数据重复以及管理多个联邦系统的高 TCO。
• 可实现显著节省 – 行业领袖如 Anthropic、滴滴（成本下降 30%，速度提升 4 倍）和特斯拉（摄入一千万亿行数据）通过此方式实现了大幅降本。

为什么你的可观测性账单会爆炸（这并不是你的错）

可观测性成本的激增源于 架构失效，而非预算失误。两大核心问题导致这些成本：

1. 技术低效 – 许多传统可观测平台依赖搜索索引（如 Lucene）。搜索索引适合文本检索，但与现代可观测所需的聚合密集型分析工作负载不匹配。
2. 定价模型不匹配 – SaaS 供应商对可视性收取“税费”：摄入费、单独的保留 SKU、以及每台主机或每个容器的计数，这些都惩罚微服务架构。

传统方法的成本驱动因素

• 巨大的存储和运维开销 – 倒排索引产生巨大的存储开销且压缩效果差。每日摄入 100 TB 的团队可能面临 $100 k / 月 以上的存储费用。单节点故障会触发昂贵的数据重新平衡，导致集群数天内受限。
• 高基数危机 – 现代分布式系统会产生包含众多唯一维度的遥测数据（例如 user_id、session_id、pod_name）。Prometheus 等系统会为每种标签组合生成一个新的时间序列，导致内存使用激增并拖慢查询。基于索引的系统在此负载下会崩溃。

列式解决方案

切换到 列式数据库（如 ClickHouse）可以同时解决上述两类成本问题：

• 压缩 – 列式存储将相似数据类型归为一列，使用专用编解码器实现卓越压缩率（如 15‑50×，某些工作负载甚至可达 170×）。ClickHouse 的内部可观测平台将 100 PB 原始数据压缩至 5.6 PB，较领先 SaaS 供应商实现 200× 成本节省。
• 高基数分析 – ClickHouse 旨在对数十亿行数据进行快速分析，能够处理高基数聚合，而其他系统在此会陷入瓶颈。特斯拉的平台摄入超过一千万亿行数据且 CPU 消耗保持平稳，展示了该方案的可扩展性。
• 存储与计算分离 – 通过使用廉价对象存储（如 S3）作为主数据层，并独立扩展计算资源，可避免传统 SaaS 模型的“全付费”陷阱。

如何计算你的可观测性 TCO：实用框架

完整的拥有成本（TCO）模型必须囊括 所有直接和间接费用，尤其是常被忽视的工程时间。以下框架对比了三种主要架构模型：

计算步骤

1. 收集使用指标 – 每月摄入的总 GB、主机/容器数量、保留周期以及查询量。
2. 根据所选架构套用公式，计算每个成本类别。
3. 加入“人员成本” – 估算部署、维护和值班的工程时间（例如小团队每月 $1,600‑$4,800）。
4. 对比场景 – 将数值填入表格，比较 SaaS、联邦 OSS 与基于 ClickHouse 的统一堆栈之间的成本差异。
5. 考虑增长因素 – 对未来数据增长（如年增长 20%）进行建模，确保所选架构在规模扩大时仍具成本效益。

遵循此框架，你即可基于数据做出决策，使可观测性支出与业务目标保持一致，消除浪费的同时保留系统的完整可视性。