Google Cloud Observability の料金

Google Cloud Observability の料金では、使用量と費用を制御できます。Google Cloud Observability プロダクトは、データ量や使用量によって課金されます。無料のデータ使用量の割り当てを使用すると、前払い料金やコミットメントなしで利用を開始できます。

以下の各表は、Cloud Logging、Cloud Monitoring、Cloud Trace の料金情報をまとめたものです。

Cloud Logging の料金概要

Cloud Monitoring の料金概要

Cloud Trace の料金概要

Google Cloud Observability プロダクトの費用の詳細については、このページの次のセクションをご覧ください。

• Cloud Logging
• Cloud Monitoring
• Error Reporting
• Cloud Profiler
• Cloud Trace

GKE Enterprise の料金については、GKE Enterprise をご覧ください。

使用状況の確認

現在の使用状況を確認するには、Google Cloud コンソールの Cloud Billing レポートページに移動します。

Cloud Billingに移動

現在の使用状況データに基づき、料金計算ツールを使用して、請求額を見積もることができます。

たとえば、すべての Compute Engine VM インスタンス が、1 か月あたり 10 GiB の課金対象のログと 20 MiB の課金対象の指標を生成する場合の料金構成を考えてみましょう。 料金計算ツールを使用することで、Cloud Monitoring と Cloud Logging の推定費用を確認できます。

請求アラートの構成

請求可能な料金または予測料金が予算を超えた場合に通知を受け取るには、Google Cloud コンソールの [予算とアラート] ページでアラートを作成します。

1. Google Cloud コンソールで、[お支払い] ページに移動します。

   [お支払い] に移動

   このページは、検索バーを使用して見つけることもできます。

   複数の Cloud 請求先アカウントがある場合は、次のいずれかを行います。

   • 現在のプロジェクトの Cloud Billing を管理するには、[リンクされた請求先アカウントに移動] を選択します。
   • 別の Cloud 請求先アカウントを確認するには、[請求先アカウントを管理] を選択し、予算を設定する対象のアカウントを選択します。
2. [お支払い] ナビゲーション メニューから [予算とアラート] を選択します。
3. [予算を作成] add_box をクリックします。
4. 予算ダイアログに入力します。このダイアログでは、Google Cloud のプロジェクトとサービスを選択し、その組み合わせに対する予算を作成します。デフォルトでは、予算の 50%、90%、100% に達すると通知が送られます。詳細については、予算と予算アラートの設定をご覧ください。

Cloud Logging

ログバケットは、ログデータを保存する Logging コンテナです。Logging では、_Default ログバケットとユーザー定義のログバケットに保存されているログデータの量に対して課金されます。使用量が毎月の無料割り当てを超過した場合、販売されていないネットワーク ログと、販売されているネットワーク ログに料金が適用されます。

_Default ログバケットとユーザー定義のログバケットの場合、デフォルトの保持期間（30 日）を超えてログが保持された場合も Logging で課金されます。

Logging によるログの転送、Cloud Logging API の使用、ログスコープの構成、_Required ログバケット（400 日間の固定保持期間）に保存されているログについては、追加料金は発生しません。

このセクションでは、次のトピックについて説明します。

• Cloud Logging ストレージ モデル
• ストレージの料金
• 保持料金
• ベンダー ネットワーク ログ
• ログストレージを削減する
• ログベースの指標の料金
• 取り込まれた月間ログバイト数に関するアラート ポリシーを作成する

料金情報の概要については、Cloud Logging の料金概要をご覧ください。

データ保持期間など Logging の使用に適用される上限については、割り当てと上限をご覧ください。

Cloud Logging の使用状況データを確認して理解するには、請求の見積もりをご覧ください。

Cloud Logging ストレージ モデル

Logging は、Google Cloud プロジェクトごとに _Required と _Default の 2 つのログバケットを自動的に作成します。この 2 つのバケットに対して、Logging は _Required と _Default という名前のログシンクを自動的に作成し、対応する名前のログバケットにログをルーティングします。_Required シンクは無効にすることも、変更することもできません。_Default シンクを無効にするか変更することで、_Default バケットに新しいログが保存されないようにできます。

任意の Google Cloud プロジェクトにユーザー定義のログバケットを作成できます。また、Google Cloud 組織内の Google Cloud プロジェクト間であっても、これらのログバケットに任意の組み合わせのログをルーティングするようにシンクを構成することもできます。

_Default ログバケットとユーザー定義のログバケットの場合は、カスタム保持期間を構成できます。

ログバケットをアップグレードして、ログ分析を使用できます。ログ分析を使用するためにログバケットをアップグレードする場合、料金はかかりません。

Cloud Logging のバケットとシンクの詳細については、ルーティングとストレージの概要をご覧ください。

ストレージの料金

Logging は、_Required バケットに保存されているログに対して課金しません。_Required バケットの削除や _Required シンクの変更はできません。_Required バケットには、次のログが保存されます。

• 管理アクティビティ監査ログ
• システム イベント監査ログ
• Google Workspace 管理者監査ログ
• Enterprise グループ監査ログ
• ログインの監査ログ
• アクセスの透明性ログ。アクセスの透明性ログを有効にする方法については、アクセスの透明性ログのドキュメントをご覧ください。

Logging では、合計量が毎月の無料割り当てを超えると、_Default ログバケットとユーザー定義のログバケットに保存されている、インデックス化されたログデータのボリュームに対して課金されます。_Default ログバケットまたはユーザー定義のログバケットへのログエントリの書き込みはすべてストレージ割り当てにカウントされます。たとえば、ログエントリを 3 つのログバケットにルーティングするシンクがある場合、そのログエントリは 3 回保存されます。

保持料金

次の表に、ログバケットに保存されたログのデータ保持期間を示します。

デフォルトの保持期間を超えてログが保持される場合、Logging では保持料金が発生します。_Required ログバケットの保持期間は構成できません。ログバケットのデフォルトの保持期間にのみログが保存された場合、保持費用は発生しません。

ログバケットの保持期間を短縮すると、期限切れのログが削除されない 7 日間の猶予期間があります。期限切れのログのクエリや表示はできません。ただし、ログバケットの保持期間を延長することで、この 7 日間は完全アクセス権を復元できます。猶予期間中に保存されたログは、保持費用にカウントされます。

ログエントリを複数のログバケットにルーティングすると、ストレージと保持の費用が複数回請求される可能性があります。たとえば、ログエントリを _Default ログバケットとユーザー定義のログバケットにルーティングするとします。また、両方のバケットに 30 日を超えるカスタム保持期間を構成するとします。この構成では、2 つのストレージ料金と 2 つの保持料金が発生します。

自動ネットワーク ログ

販売ネットワーク ログは、ログ生成を構成した場合のみ使用できます。販売されたネットワーク ログを生成するサービスでは、ログの生成に対して料金が発生します。これらのログをログバケットに保存するか、サポートされている別の宛先にルーティングする場合は、Cloud Logging または宛先からも課金されます。ログ生成の費用については、ネットワーク テレメトリーの料金をご覧ください。

販売されたネットワーク ログを有効にする方法については、VPC フローログを構成する、ファイアウォール ルール ロギングを使用する、Cloud NAT: ログと指標をご覧ください。

自社のネットワーク ログを検索するには、ログ エクスプローラで次のログ名でフィルタします。

• projects/PROJECT_ID/logs/compute.googleapis.com%2Fvpc_flows
• projects/PROJECT_ID/logs/compute.googleapis.com%2Ffirewall
• projects/PROJECT_ID/logs/compute.googleapis.com%2Fnat_flows
• projects/PROJECT_ID/logs/networkmanagement.googleapis.com%2Fvpc_flows

ログストレージを削減する

Cloud Logging のストレージ費用を削減するには、ログシンクに除外フィルタを構成して、特定のログが転送されないようにします。除外フィルタは、フィルタに一致するすべてのログエントリを削除することも、一部のログのみを削除することもできます。ログエントリがシンクの除外フィルタと一致する場合、シンクはログエントリを宛先にルーティングしません。除外されたログエントリは保存容量にはカウントされません。除外フィルタの設定手順については、ログの除外をご覧ください。

Cloud Logging のストレージ費用を削減するもう 1 つの方法は、Cloud Logging のログをサポートされている宛先に転送することです。Cloud Logging では、サポートされている宛先にログを転送する際に料金は発生しません。ただし、ログが宛先で受信されると、課金される場合があります。

• Cloud Storage の料金
• BigQuery の料金
• Pub/Sub の料金

Cloud Logging からログをルーティングする方法については、サポートされている宛先にログを転送するをご覧ください。

ログベースの指標の料金

システム定義のログベースの指標は、すべての Google Cloud プロジェクトに提供され、課金対象外です。

ユーザー定義のログベースの指標は、Cloud Monitoring カスタム指標のクラスであり、課金対象です。料金の詳細については、課金対象指標をご覧ください。

詳しくは、ログベースの指標の概要をご覧ください。

取り込まれた月間ログバイト数に関するアラート ポリシーを作成する

ログバケットに書き込まれたログバイト数が Cloud Logging のユーザー定義の上限を超えたときにトリガーされるアラート ポリシーを作成するには、次の設定を使用します。

Cloud Monitoring

Monitoring では、以下に対して料金が発生します。

• 取り込まれたバイト数で測定された指標（指標の取り込み量が毎月の無料の割り当て量を超過した場合）。

  課金対象外の指標は、割り当て上限の対象には含まれません。

• 取り込まれたサンプル数で測定された指標。

• 毎月の無料 API 割り当てを超えた Cloud Monitoring API 読み取り呼び出し。

  Monitoring API の書き込み呼び出しには、割り当て上限が適用されません。

• 稼働時間チェックの実行。

• 合成モニターの実行。

• アラート ポリシー条件は、1 か月あたりのアクティブな条件の数で測定されます。

• アラート ポリシー条件のクエリによって返される時系列。

Monitoring における取り込みとは、Monitoring に時系列を書き込むプロセスを指します。各時系列には、いくつかのデータポイントが含まれており、そうしたデータポイントが取り込み料金の基礎になります。料金について詳しくは、Cloud Monitoring の料金をご覧ください。

このセクションでは、次の情報を提供します。

• 課金対象と課金対象外の指標の定義。
• バイト単位とサンプルベースの取り込み方法についての説明。
• 取り込まれたバイト数で課金される指標の料金の例。
• 取り込まれたサンプルによって課金される指標の料金の例。
• 稼働時間チェック実行の料金例（発効日: 2022 年 10 月 1 日）。
• 合成モニターの実行に対する料金の例（発効日: 2023 年 11 月 1 日）
• アラートの料金の説明と例（発効日: 2025 年 4 月）

最新の料金情報については、Cloud Monitoring の料金をご覧ください。

Monitoring の使用に適用される上限については、割り当てと上限をご覧ください。

現在の使用状況を確認するには、次のいずれかを行います。

• Google Cloud コンソールで、[お支払い] ページに移動します。

  [お支払い] に移動

  このページは、検索バーを使用して見つけることもできます。

• Google Cloud コンソールで、settings [設定] ページに移動します。

  [設定] に移動

  検索バーを使用してこのページを検索する場合は、小見出しが [Monitoring] である結果を選択します。

現在の使用状況データに基づき、請求額を見積もることができます。

課金対象外の指標

Google Cloud、GKE Enterprise、Knative の指標データは課金対象ではありません。課金対象外（無料）の指標には、以下のものが含まれます。

• Google Cloud の指標。詳細については、脚注 2 をご覧ください。
• GKE Enterprise の指標。詳細については、脚注 2 をご覧ください。
• Istio の指標
• Knative の指標
• Google Kubernetes Engine のシステム指標
• agent.googleapis.com/agent/ 指標

課金対象指標

すべての指標データ（課金対象外の指標セクションに記載された指標を除く）は、課金対象です。ほとんどの指標の取り込みでは、バイト数で課金されますが、サンプル数で課金されるものもあります。こうした料金モデルについては、以降のセクションで説明します。

取り込みの費用に影響する要因は次のとおりです。

• 指標によって収集されるデータポイント（スカラー値または分布値）の型。

  • 特定の指標タイプに関連付けられたデータ型の詳細については、指標の一覧をご覧ください。
  • スカラーデータ型と分布データ型の詳細については、値の型をご覧ください。

• 時系列に書き込まれるデータポイントの数。この値は、データをサンプリングする頻度とデータのカーディナリティによって異なります。カーディナリティによって、指標とモニタリング対象リソースタイプの組み合わせに対して生成される時系列の数が決まります。詳細については、カーディナリティをご覧ください。

時系列を構成する指標とリソースラベルの値は課金されません。

取り込まれたバイト数で課金される指標

次の指標は、取り込まれたバイトの数に応じて課金され、料金が設定されます。

• agent.googleapis.com のエージェント指標（agent.googleapis.com/agent/ グループを除く）

  2021 年 8 月 6 日以降、agent.googleapis.com/processes/ 指標は他の課金対象指標に対するボリューム レートの 5% で課金されます。たとえば、100 MiB のプロセス指標の取り込みは、5 MiB の他の課金対象指標の取り込みと同じ費用が発生します。³

• Ops エージェントを使用したサードパーティの統合からの指標。これらの指標は、workload.googleapis.com/APPLICATION.METRIC という形式の ID で Cloud Monitoring に取り込まれます。たとえば、指標タイプ workload.googleapis.com/nginx.requests はこのカテゴリに分類されます。

• Ops エージェントによって workload.googleapis.com 指標として Cloud Monitoring に取り込まれた OpenTelemetry Protocol（OTLP）指標。これは構成オプションです。詳細については、OTLP 指標の取り込み形式をご覧ください。

• カスタム指標。Cloud Monitoring API または言語固有のクライアント ライブラリ、OpenCensus、OpenTelemetry を使用して送信される指標が含まれますが、これらに限定されません。

• 外部指標

• ユーザー定義のログベースの指標

料金計算に使用される取り込み量は、次のように計算されます。

• スカラーデータ型の場合: 時系列に書き込まれるデータポイントごとに 8 バイト。ユーザー定義のログベースのカウンタ指標は、このカテゴリに分類されます。
• 分布データ型の場合: 時系列に書き込まれるデータポイントごとに 80 バイト。

時系列のデータポイントの詳細については、時系列: モニタリング対象リソースからのデータをご覧ください。

取り込まれたサンプル数によって課金される指標

次の指標は、取り込まれたサンプルの数に応じて課金され、料金が設定されます。

• Google Cloud Managed Service for Prometheus の指標: prometheus.googleapis.com 指標。

料金計算に使用されるサンプル数は、次のように計算されます。

• スカラーデータ型の場合: 時系列に書き込まれるポイントごとに 1。
• 分布データ型の場合: 時系列に書き込まれるポイントごとに 2 と、ゼロ以外のカウントを持つヒストグラム バケットごとに 1。

時系列のデータポイントの詳細については、時系列: モニタリング対象リソースからのデータをご覧ください。

指標の取り込み量に関するアラート

1 か月あたりの指標の取り込み量に基づいてアラートを作成することはできません。ただし、Cloud Monitoring の費用に対してアラートを作成することは可能です。詳細については、請求アラートの構成をご覧ください。

取り込まれたバイト数に基づく料金の例

次の例では、取り込みバイト数で課金される指標の、指標データを収集するコストの見積もりを得る方法を示します。この例は、計算方法を説明するためのものです。包括的な見積もりには、料金計算ツールを使用してください。このツールにアクセスする場合は、Google Cloud Observability プロダクトを使用して指標、ロギング、トレースデータを入力します。

基本的なシナリオ: 複数のモニタリング対象リソース（Compute Engine、Google Kubernetes Engine、App Engine など）が、複数の指標からデータを毎月書き込んでいます。

各シナリオにおける可変要素としては次のものが挙げられます。

• リソースの数
• 指標の数
• 指標が Google Cloud 指標であるかどうか
• 指標データの書き込みレート

このセクションの例では、2020 年 7 月現在の Monitoring の料金を使用しています。

共通する背景情報

次の料金の例では、取り込まれる各指標データポイントの型が double、int64、または bool という前提です。料金計算では 8 バイトとしてカウントされます。1 か月は 730 時間（365 日 ÷ 12 か月 × 24 時間）、つまり 43,800 分とします。

毎分 1 データポイントのレートで 1 か月間データを書き込む 1 つの指標の場合:

• 合計データポイント数: 43,800
• 取り込まれる総量:
  • 350,400 バイト（43,800 データポイント × 8 バイト）
  • 0.33416748 MiB（350,400 バイト ÷ 1,048,576 バイト/MiB）

毎時 1 データポイントのレートで 1 か月間データを書き込む 1 つの指標の場合:

• 合計データポイント数: 730
• 取り込まれる総量:
  • 5,840 バイト（730 データポイント × 8 バイト）
  • 0.005569458 MiB（5,840 バイト ÷ 1,048,576 バイト/MiB）

例

シナリオ 1: 1,000 個のリソースがあり、それぞれが 75 個の指標を書き込んでいます。これらは Google Cloud 指標のみで、1 分あたり 1 データポイントのレートで書き込んでいます。

• 1 か月の取り込み量: 25,063 MiB = 0.33416748 MiB（指標 1 つ分）× 75,000（1,000 リソース × 75 指標）
• 1 か月のおよその費用: $0.00（無料分の Google Cloud 指標）

シナリオ 2: 1,000 個のリソースがあり、それぞれが 75 個のカスタム指標を書き込んでいます。これらは課金対象の指標で、毎分 1 データポイントのレートで書き込んでいます。

• 1 か月の取り込み量: 25,063 MiB（上に同じ）
• 1 か月のおよその費用: $6,427.55

シナリオ 3: 1,000 個のリソースがあり、それぞれが 75 個のカスタム指標を書き込んでいます。 これらは課金対象の指標で、毎時 1 データポイントのレートで書き込んでいます。

• 1 か月の取り込み量: 418 MiB = 0.005569458 MiB（指標 1 つ分）× 75,000
• 1 か月のおよその費用: $69.14

シナリオ 4: 1 つのリソースが 500,000 個の指標を書き込んでいます。これらは課金対象の指標で、それぞれ毎分 1 データポイントのレートで書き込んでいます。

• 1 か月の取り込み量: 167,084 MiB = 0.33416748 MiB（指標 1 つ分）× 500,000
• 1 か月のおよその費用: $35,890.98

管理と予測が可能な料金

Managed Service for Prometheus の料金は、管理可能になるように設計されています。サンプル単位で課金されるため、次の手段を使用して費用を管理できます。

• サンプリング期間: 指標取得期間を 15 秒から 60 秒に変更することで、カーディナリティを犠牲にすることなく 75% のコスト削減を実現できます。サンプリング期間は、ジョブ単位、ターゲット単位、または全体に対して構成できます。

• フィルタリング: フィルタリングを使用すると、サービスのローバル データストアに送信されるサンプルの数を減らすことができます。詳細については、エクスポートされた指標のフィルタリングをご覧ください。Prometheus のスクレイピング構成で指標の再ラベル付け構成を使用し、ラベルマッチャーに基づいて取り込み時に指標を削除します。

• カーディナリティが高く、価値の低いデータをローカルに保持する。同じスケープ構成を使用して、標準の Prometheus をマネージド サービスとともに実行し、サービスのグローバル データストアに送信する価値のないデータをローカルに保持できます。

Managed Service for Prometheus の料金は、予測可能になるように設計されています。

• まばらなヒストグラムがペナルティの対象になることはありません。サンプルは、最初のゼロ以外の値についてのみカウントされ、つづいてバケット_n の値がバケット_n-1 内の値よりも大きい場合にカウントされます。たとえば、値が 10 10 13 14 14 14 のヒストグラムでは、1 つ目、3 つ目、4 つ目のバケットで 3 つのサンプルとしてカウントされます。

  使用するヒストグラムの数と用途に応じて、変更されていないバケットを料金から除外すると、請求の対象としてカウントされるサンプル数が、ヒストグラム バケットの絶対数が示す数よりも 20～40% 少なくなることがあります。

• サンプルごとに課金することで、HPA や GKE Autopilot によって作成されたような、迅速にスケールされたコンテナや、スケールされないプリエンプティブル（エフェメラル）コンテナに対してペナルティが科されることはありません。

  Managed Service for Prometheus が指標単位で課金される場合、新しいコンテナが起動されるたびに、1 か月分のカーディナリティの料金が一括で請求されます。サンプル単位の料金設定では、コンテナの実行中にのみ料金が発生します。

クエリ（アラートクエリを含む）

Prometheus 記録ルールの実行時に発行されるクエリなど、ユーザーが発行したすべてのクエリは、Cloud Monitoring API 呼び出しによって課金されます。現在の料金については、Managed Service for Prometheus の料金または Monitoring の料金の概要表をご覧ください。

取り込まれたサンプル数に基づく料金の例

以降の例では、取り込まれたサンプル数によって課金される指標を収集する費用を見積もる方法を示します。Google Cloud Managed Service for Prometheus では、サンプルベースの課金が使用されます。

以下の例は、課金データを示すものではなく、計算手法を示すことを目的としています。

次のような簡単なシナリオを想定します。各月で複数の時系列にまたがって書き込みを行うコンテナかポッドがあるとします。そのデータはスカラー値や分布で構成されています。

各シナリオにおける可変要素としては次のものが挙げられます。

• コンテナまたはポッドの数。
• 時系列の数。
• データがスカラー値、分布、またはその両方のいずれかで構成されているか。
• データの書き込みレート

サンプルのカウント

料金を見積もるには、サンプルをカウントする方法を把握する必要があります。値としてカウントされるサンプル数は、以下によって異なります。

• 値はスカラーなのか分布なのか
• 値の書き込み速度

このセクションでは、毎月の請求期間で時系列に書き込まれるサンプルの数を見積もる方法について説明します。

1 か月は、約 730 時間（365 日 ÷ 12 か月 × 24 時間）、すなわち 43,800 分あるいは 2,628,000 秒とします。

時系列がスカラー値を書き込む場合は、各値が 1 つのサンプルとしてカウントされます。1 か月間に書き込まれるサンプルの数は、値が書き込まれる頻度のみによって決定されます。以下の例を考えてみましょう。

• 15 秒ごとに書き込まれる値の場合:
  • 書き込み速度: 1 値 / 15 秒 = 1 サンプル / 15 秒
  • 1 か月あたりのサンプル数: 175,200（1 サンプル / 15 秒 × 2,628,000 秒 / 月）
• 60 秒ごとに書き込まれる値の場合:
  • 書き込み速度: 1 値 / 60 秒 = 1 サンプル / 60 秒
  • 1 か月あたりのサンプル数: 43,800 （1 サンプル / 60 秒* 2,628,000 秒 / 月）

時系列が分布値を書き込む場合、各値には 2 + n サンプルを含めることができます。ここで、n はヒストグラムのバケットの数です。1 か月に書き込まれるサンプルの数は、ヒストグラムのバケット数と、値が書き込まれる頻度によって決まります。

たとえば、50 バケットのヒストグラムの各インスタンスには 52 個のサンプルを含めることができます。値が 60 秒ごとに 1 回書き込まれる場合、50 バケットのヒストグラムで 1 か月あたり最大 2,277,600 個のサンプルが書き込まれます。ヒストグラムに 100 個のバケットがあり、60 秒ごとに 1 回書き込まれる場合、各ヒストグラムには 102 個のサンプルが含まれ、月あたり最大 4,467,600 個のサンプルが書き込まれます。

ほとんどの分布時系列には、最大数に満たないサンプルが含まれます。実際には、20%～40% のヒストグラム バケットが空になります。まばらなヒストグラム（Istio によって生成されたものなど）を持つユーザーでは、この割合がさらに高くなります。

料金のサンプルをカウントする際には、空でない値を持つバケットのみが含まれます。ヒストグラムあたりのサンプルの最大数は 2 + n です。バケットの 25% が空の場合、サンプルの予想数は 1 ヒストグラムあたり 2 + .75n です。バケットの 40% が空の場合、サンプルの予想数は 1 ヒストグラムあたり 2 + .60n です。

次の計算と概要の一覧では、サンプルの最大数と、より現実的に予測されるサンプル数を示します。

• 15 秒ごとに 50 バケットのヒストグラム値が書き込まれる場合:

  • 書き込み速度: 1 値 / 15 秒
  • 最大サンプル数:
    • ヒストグラムあたり: 52
    • 1 か月あたり: 9,110,400（52 × 1 値 / 15 秒 × 2,628,000 秒 / 月）
  • 期待されるサンプル数（25% が空の場合）
    • ヒストグラムあたり: 39.5（2 + 0.75（50））、すなわち 2 +（50 - 12.5）
    • 1 か月あたり: 6,920,400（39.5 × 1 値 / 15 秒 × 2,628,000 秒 / 月）
  • 期待されるサンプル数（40% が空の場合）
    • ヒストグラムあたり: 32（2 + 0.6（50）、すなわち 2 +（50 - 20））
    • 1 か月あたり: 5,606,400（32 × 1 値 / 15 秒 × 2,628,000 秒 / 月）

• 60 秒ごとに 50 バケットのヒストグラム値が書き込まれる場合:

  • 書き込み速度: 1 値 / 60 秒
  • 最大サンプル数:
    • ヒストグラムあたり: 52
    • 1 か月あたり: 2,277,600（52 × 1 値 / 60 秒 × 2,628,000 秒 / 月）
  • 期待されるサンプル数（25% が空の場合）
    • ヒストグラムあたり: 39.5（2 + 0.75（50））、すなわち 2 +（50 - 12.5）
    • 1 か月あたり: 1,730,100（39.5 × 1 値 / 60 秒 × 2,628,000 秒 / 月）
  • 期待されるサンプル数（40% が空の場合）
    • ヒストグラムあたり: 32（2 + 0.6（50）、すなわち 2 +（50 - 20））
    • 1 か月あたり: 1,401,600（32 × 1 値 / 60 秒 × 2,628,000 秒 / 月）

• 15 秒ごとに 100 バケットのヒストグラム値が書き込まれる場合:

  • 書き込み速度: 1 値 / 15 秒
  • 最大サンプル数:
    • ヒストグラムあたり: 102
    • 1 か月あたり: 17,870,400（102 × 1 値 / 15 秒 × 2,628,000 秒 / 月）
  • 期待されるサンプル数（25% が空の場合）
    • ヒストグラムあたり: 77（2 + 0.75（100）、すなわち 2 +（100 - 25））
    • 1 か月あたり: 13,490,400（77 × 1 値 / 15 秒 × 2,628,000 秒 / 月）
  • 期待されるサンプル数（40% が空の場合）
    • ヒストグラムあたり: 62（2 + .6（100）、すなわち 2 +（100 - 40））
    • 1 か月あたり: 10,862,400（62 × 1 値 / 15 秒 × 2,628,000 秒 / 月）

• 60 秒ごとに 100 バケットのヒストグラム値が書き込まれる場合:

  • 書き込み速度: 1 値 / 60 秒
  • 最大サンプル数:
    • ヒストグラムあたり: 102
    • 1 か月あたり: 4,467,600（102 × 1 値 / 60 秒 × 2,628,000 秒 / 月）
  • 期待されるサンプル数（25% が空の場合）
    • ヒストグラムあたり: 77（2 + 0.75（100）、すなわち 2 +（100 - 25））
    • 1 か月あたり: 3,372,600（77 × 1 値 / 60 秒 × 2,628,000 秒 / 月）
  • 期待されるサンプル数（40% が空の場合）
    • ヒストグラムあたり: 62（2 + .6（100）、すなわち 2 +（100 - 40））
    • 1 か月あたり: 2,715,600 （62 × 1 値 / 60 秒 × 2,628,000 秒 / 月）

上記のことをまとめると、次の表のようになります。

例

料金を見積もるには、1 か月の間に書き込まれたサンプルの数を数え、料金の値を適用します。サンプルは、次のように段階的な範囲に応じて 100 万単位で請求されます。

このセクションの残りの部分では、考えられるシナリオについて説明します。

シナリオ 1: 100 個のコンテナがあり、それぞれが 1,000 個のスカラー時系列を書き込みます。

パターン A: 各時系列が 15 秒ごとに書き込まれる場合（1 サンプル / 15 秒）、1 か月に書き込まれるサンプル数は 17,520,000,000（175,200 サンプル / 月 × 1,000 時系列 × 100 コンテナ）、すなわち 17,520 百万となります。

パターン B: 各時系列が 60 秒ごとに書き込まれる場合（1 サンプル / 60 秒）、1 か月に書き込まれるサンプル数は 4,380,000,000（43,800 サンプル / 月 × 1,000 時系列 × 100 コンテナ）、すなわち 4,380 百万となります。

どちらの場合も、サンプル数は 50,000 万件未満であるため、最初のレートのみが適用されます。他のレートで課金されるサンプルはありません。

シナリオ 2: 1,000 個のコンテナがあり、それぞれが 1,000 個のスカラー時系列を書き込みます。

パターン A: 各時系列が 15 秒ごとに書き込まれる場合（1 サンプル / 15 秒）、1 か月あたりの書き込みサンプル数は 175,200,000,000（175,200 百万）です。

• 最初の 50,000 百万のサンプルは、1 段目のレートで課金されます。
• 残りの 125,200 百万のサンプルは、2 段目のレートで課金されます。
• 他の料金で課金されるサンプルはありません。

パターン B: 各時系列が 60 秒ごとに書き込まれる場合（1 サンプル / 60 秒）、1 か月に書き込まれるサンプル数は、43,800,000,000（43,800 百万）です。この月間の値は 50,000 百万サンプル未満のため、1 段目のレートのみが適用されます。

シナリオ 3: 100 個のコンテナがあり、それぞれが 1,000 個の 100 バケット分布の時系列を書き込みます。バケットの 25% は、空になることが予想されます。

パターン A: 各時系列が 15 秒ごとに書き込まれる場合（1 サンプル / 15 秒）、1 か月に書き込まれるサンプル数は 1,349,040,000,000（13,490,400 サンプル / 月 × 1,000 時系列 × 100 コンテナ）、すなわち 1,349,040 百万となります。

• 最初の 50,000 百万のサンプルは、1 段目のレートで課金されます。
• 次の 200,000 百万のサンプルは、2 段目のレートで課金されます。
• 次の 25 万サンプルは、第 3 レートで請求されます。
• 残りの 7,490 億 4,000 万サンプルは、第 4 レートで請求されます。

パターン B: 各時系列が 60 秒ごとに書き込まれる場合（1 サンプル / 60 秒）、1 か月に書き込まれるサンプル数は 337,260,000,000（3,372,600 サンプル / 月 × 1,000 時系列 × 100 コンテナ）、すなわち 337,260 百万となります。

• 最初の 50,000 百万のサンプルは、1 段目のレートで課金されます。
• 次の 200,000 百万のサンプルは、2 段目のレートで課金されます。
• 残りの 87,260 百万のサンプルは、3 段目のレートで課金されます。

シナリオ 4: 1,000 個のコンテナがあり、それぞれが 10,000 個の 100 バケット分布の時系列を書き込みます。バケットの 40% は、空になることが予想されます。

パターン A: 各時系列が 15 秒ごとに書き込まれる場合（1 サンプル / 15 秒）、1 か月に書き込まれるサンプル数は 108,624,000,000,000（10,862,400 サンプル / 月 × 10,000 時系列 × 1,000 コンテナ）、すなわち 108,624,000 百万となります。

• 最初の 50,000 百万のサンプルは、1 段目のレートで課金されます。
• 次の 200,000 百万のサンプルは、2 段目のレートで課金されます。
• 次の 25 万サンプルは、第 3 レートで請求されます。
• 残りの 1 億 8,124,000 万サンプルは、第 4 レートで請求されます。

パターン B: 各時系列が 60 秒ごとに書き込まれる場合（1 サンプル / 60 秒）、1 か月に書き込まれるサンプル数は 27,156,000,000,000（2,715,600 サンプル / 月 × 10,000 時系列 × 1,000 コンテナ）、すなわち 27,156,000 百万となります。

• 最初の 50,000 百万のサンプルは、1 段目のレートで課金されます。
• 次の 200,000 百万のサンプルは、2 段目のレートで課金されます。
• 次の 25 万サンプルは、第 3 レートで請求されます。
• 残りの 2,665 万 6,000 万サンプルは、第 4 レートで請求されます。

シナリオ 5: 以下があるとします。

• 1,000 個のコンテナがあり、それぞれが 15 秒ごとに 1,000 個のスカラー時系列を書き込みます。1 か月あたりの書き込みサンプル数は、175,200,000,000（175,200 百万）です。（シナリオ 2、パターン A）

• 1,000 個のコンテナ。それぞれが 15 秒ごとに 10,000 個の 100 バケット分布の時系列を書き込みます。バケットの 40% は、空になることが予想されます。 1 か月あたりの書き込みサンプル数は、108,624,000,000,000（108,624,000 百万）です。（シナリオ 4、パターン A）

1 か月の総サンプル数は、108,799,200 百万（175,200 百万 + 108,624,000 百万）です。

• 最初の 50,000 百万のサンプルは、1 段目のレートで課金されます。
• 次の 200,000 百万のサンプルは、2 段目のレートで課金されます。
• 次の 25 万サンプルは、第 3 レートで請求されます。
• 残りの 1,082 億 9,920 億サンプルは、第 4 レートで請求されます。

稼働時間チェック実行の料金（発効日: 2022 年 10 月 1 日）

Monitoring では、毎月 100 万回の実行の無料割り当てのほかに、リージョンで稼働時間チェックを実行するごとに課金されます。3 つのリージョンで実行されるチェックは、3 回の実行としてカウントされます。

稼働時間チェックの実行にかかる費用は、1,000 回の実行ごとに $0.30 です。料金は、請求書に「Monitoring Uptime Checks」の SKU「CA14-D3DE-E67F」として記載されます。

次の例は、稼働時間チェックの実行にかかる費用を見積もる方法を示しています。これらの例は計算方法を説明するためのものであり、課金データを提供するものではありません。

稼働時間チェックの実行回数のカウント

稼働時間チェックの費用を見積もるには、1 か月に行われるリージョン実行の数を把握する必要があります。Monitoring では 1,000 回の実行ごとに $0.30 が課金され、100 万回の実行の無料割り当てが毎月割り当てられます。

稼働時間チェックの費用を見積もるには、次の計算を使用します。

(EXECUTIONS_PER_MONTH - 1,000,000) * .0003

各稼働時間チェックの実行回数は、次の構成の選択によって異なります。

• 稼働時間チェックの実行頻度（1 分ごと、5 分ごと、10 分ごと、15 分ごと）。

• 稼働時間チェックが実行されるリージョンの数。

• 稼働時間チェックが構成されているターゲットの数。稼働時間チェックが単一の VM に構成されている場合、ターゲットの数は 1 です。リソース グループに稼働時間チェックが構成されている場合、ターゲットの数はグループ内のリソースの数になります。

稼働時間チェックを構成するときに、稼働時間チェックのロケーションを指定します。各ロケーションは、1 つ以上のリージョンにマッピングされます。次の表に、稼働時間チェックで有効なロケーションと、そのマッピング先のリージョンを示します。

稼働時間チェックは、少なくとも 3 つのリージョンで実行されるように構成する必要があります。

稼働時間チェックの実行回数を見積もるには、稼働時間チェックのロケーションの対象となるリージョンの数を確認する必要があります。

• ASIA_PACIFIC、EUROPE、SOUTH_AMERICA のそれぞれに 1 つのリージョンが含まれます。
• USA には 3 つのリージョンが含まれています。
• GLOBAL には 6 つのリージョンが含まれています。

1 か月は約 730 時間（365 日 ÷ 12 か月 × 24 時間）、つまり 43,800 分です。

• USA で 1 分に 1 回実行されるように構成された稼働時間チェックは、3 つのリージョンで実行されます。この稼働時間チェックが単一の VM をチェックするように構成されている場合、この稼働時間チェックは 1 か月に 131,400（3 × 43,800）回実行されます。10 人のメンバーで構成されるリソース グループをチェックするようにチェックが構成されている場合、この稼働時間チェックは 1 か月に 1,314,000（10 * 131,400）回実行されます。

• ASIA_PACIFIC、EUROPE、USA で 1 分に 1 回実行されるように構成された稼働時間チェックが 5 つのリージョンで実行されます。この稼働時間チェックは、単一のターゲットに対して構成されている場合、1 か月に 219,000 回実行されます。

次の表に、異なる数のリージョンで異なる頻度で実行するように構成された 1 つの稼働時間チェックについて、1 時間ごとと 1 か月ごとの実行数を示します。

例

料金を見積もるには、月間合計実行数を決定して、1,000,000 を引きます。残りの実行は 1,000 回実行ごとに $0.30 が課金されるため、残りの実行数に 0.0003 を掛けます。

(EXECUTIONS_PER_MONTH - 1,000,000) * .0003

シナリオ 1: ロケーション USA に、1 つの VM を 1 分に 1 回チェックする稼働時間チェックが 1 つある。このチェックは 3 つのリージョンで実行されます。このチェックは月に 131,400 回実行され、費用はかかりません。

シナリオ 2: ロケーション USA に、10 人のメンバーからなるリソース グループを 1 分に 1 回チェックする稼働時間チェックが 1 つあるとします。このチェックは 3 つのリージョンで実行されます。このチェックは月に 10 × 131,400 回実行され、費用は 94.20 ドル/月です。このシナリオとシナリオ 1 の唯一の違いは、ターゲットの数です。

シナリオ 3: 10 個の GLOBAL 稼働時間チェックがあり、それぞれが 1 つの VM を 1 分に 1 回チェックします。これらのチェックは 6 つのリージョンで実行されるため、各チェックは 1 か月に 262,800 回実行されます。1 か月の合計実行数は 2,628,000（10 × 262,800）です。このシナリオでは月額 $488.40 の料金が発生します。

シナリオ 4: ロケーション USA に 5 つの稼働時間チェックがあり、5 分に 1 回 1 つの VM をチェックします。これらのチェックは 3 つのリージョンで実行されるため、各チェックは 1 か月に 26,280 回実行されます。このチェックセットの月間合計実行数は 105,120（4 × 26,280）です。

また、15 分ごとに 1 つの VM をチェックする 2 つの GLOBAL 稼働時間チェックもあります。これらのチェックは 6 つのリージョンで実行されるため、各チェックは 1 か月に 17,520 回実行されます。このチェックセットの月間合計実行数は 35,040（2 × 17,520）です。

月間実行回数の合計は 140,160 になります（105,120 + 35,040）。このシナリオには費用がかかりません。

合成モニターの実行にかかる料金（発効日: 2023 年 11 月 1 日）

Cloud Monitoring では、合成モニターの実行ごとに課金されます。請求先アカウントごとの毎月の無料割り当て量は 100 回です。たとえば、3 つの合成モニターを作成し、それぞれが 5 分ごとに実行されるように構成した場合、1 か月あたりの合計実行回数は 26,784 回になります。

Number of executions per month =  3 synthetic monitors * 1 execution per monitor per 5 minutes *
                                  1440 minutes per day * 31 days per month
                               =  26,784

課金対象の実行数を決定するには、実行の合計数から無料割り当てを差し引き、その結果に費用を掛けます。

アラートの料金

2025 年 4 月以降、Cloud Monitoring ではアラートに対する課金が開始されます。料金モデルは次のとおりです。

• アラート ポリシーの条件ごとに月額 $1.50
• 指標アラート ポリシー条件のクエリによって返される 1,000,000 時系列あたり $0.35。

このセクションでは、次の情報を提供します。

• アラート用語の定義。
• さまざまなアラート ポリシー構成の料金の例。
• アラート ポリシーの統合または削除による費用を削減するための提案。
• アラート ポリシーの課金のオプトアウトに関する情報。

定義

• 条件: アラート ポリシーの条件は、リソースまたはリソースのグループがレスポンスを必要とする状態にあるタイミングを表します。

  • フィルタを使用して指標しきい値または指標の不在クエリを作成するアラート ポリシーでは、最大 6 つの条件を組み合わせることができます。
  • 次のクエリタイプのアラート ポリシーに指定できる条件は 1 つだけです。
    • Prometheus Query Language（PromQL）クエリ
    • Monitoring Query Language（MQL）
    • ログの一致。ログベースのアラートで使用されます。

  料金は、条件ごとに月額 $1.50 です。条件に対する課金を停止するには、アラート ポリシーを削除する必要があります。ポリシーをスヌーズまたは無効化しても、課金は停止しません。

• 指標とログベースのアラート ポリシー: ログ一致条件以外の条件タイプを使用するアラート ポリシーは、指標アラート ポリシーです。指標アラート ポリシーの条件は時系列を返します。各実行期間中、指標アラート ポリシーの条件により、Cloud Monitoring データストアに対してクエリが実行されます。返された時系列がしきい値に照らして評価され、アラート ポリシーが実行されるかどうかが決定されます。

  ログベースのアラート ポリシーでは、ログ一致条件を使用します。ログ一致条件は時系列を返しません。

• 実行期間: Cloud Monitoring が条件を実行する頻度。ほとんどの条件タイプでは 30 秒で、変更できません。PromQL クエリを使用する条件でこの期間を設定できます。詳細については、実行期間を延長する（PromQL のみ）をご覧ください。

• 返される時系列: 各実行期間中に、指標アラート ポリシーが Cloud Monitoring データストアに対して条件のクエリを実行します。Cloud Monitoring は、各クエリに対するレスポンスとして時系列データを返します。レスポンス内の各時系列は、返された 1 つの時系列としてカウントされます。

  1 か月に返される時系列の数は、次の 3 つの要素によって決まります。

  • 基になるデータの形状と範囲。
  • 条件のクエリで使用するフィルタと集計。
  • 実行期間。

  たとえば、次の構成があるとします。

  • 100 台の仮想マシン（VM）。各 VM は 1 つのサービスに属します。
  • 各 VM は 1 つの指標 metric_name を出力します。指標には 10 個の値を含むラベルがあります。
  • 合計 5 つのサービス。

  100 台の VM があり、それぞれが 10 個の時系列（ラベル値ごとに 1 個）を生成できるため、基盤となる時系列は合計 1,000 個になります。各 VM には、VM が属する 5 つのサービスを記録するメタデータに似たラベルも含まれています。

  PromQL を使用してアラート ポリシーを次の方法で構成できます。構成ごとに、実行期間ごとに異なる時系列数が返されます。

  構成	PromQL クエリ	期間ごとに返される時系列
  集計なし	rate(metric_name[1m])	1,000
  VM に集約する	sum by (vm) (rate(metric_name[1m]))	100
  ラベル値に集計する	sum by (label_key) (rate(metric_name[1m]))	10
  サービスに集約する	sum by (service) (rate(metric_name[1m]))	5
  ラベル値とサービスに集約	sum by (service, label_key) (rate(metric_name[1m]))	50
  フリートに集約する	sum (rate(metric_name[1m]))	1
  フィルタして 1 つの VM に集約する	sum (rate(metric_name{vm="my_vm_name"}[1m]))	1
  フィルタして 1 つのサービスに集約する	sum (rate(metric_name{service="my_service_name"}[1m]))	1

料金の例

以下の例は 1 か月 30 日間で、評価期間は次のようになります。

• 86,400 30 秒の実行期間（1 か月あたり）
• 15 秒間で 172,800 回の実行時間（PromQL クエリのみ）

例 1: 1 つのポリシー、VM に集約、30 秒

この例では、次の構成を使用します。

データ

• 100 VM
• 各 VM は 1 つの指標 metric_name を出力します
• metric_name には 10 個の値を持つ 1 つのラベルがあります

• 1 つのアラート条件
• VM レベルへの条件の集計
• 30 秒の実行期間

• 条件費用: 1 条件 * 1 か月あたり $1.50 = 1 か月あたり $1.50
• 時系列費用: 期間ごとに返される時系列が 100 件 * 1 か月あたり 86,400 の期間 = 1 か月あたりに返される時系列が 860 万件 * 100 万件の時系列あたり $0.35 = 1 か月あたり $3.02
• 合計費用: 月あたり $4.52

例 2: 100 個のポリシー（VM ごとに 1 個）、VM に集約、30 秒

この例では、次の構成を使用します。

データ

• 100 VM
• 各 VM は 1 つの指標 metric_name を出力します
• metric_name には 10 個の値を持つ 1 つのラベルがあります

• 100 個の条件
• 各条件がフィルタされ、1 つの VM に集計されます
• 30 秒の実行期間

• 条件費用: 100 条件 * 1 か月あたり $1.50 = 1 か月あたり $150
• 時系列費用: 100 の条件 * 条件ごと、期間ごとに返される時系列が 1 件 * 1 か月あたり 86,400 の期間 = 1 か月あたりに返される時系列が 860 万件 * 100 万件の時系列あたり $0.35 = 1 か月あたり $3.02
• 合計費用: 月あたり $153.02

例 3: 1 つのポリシー、VM に集約、15 秒

この例では、次の構成を使用します。

データ

• 100 VM
• 各 VM は 1 つの指標 metric_name を出力します
• metric_name には 10 個の値を持つ 1 つのラベルがあります

• 1 つの PromQL アラート条件
• VM レベルへの条件の集計
• 15 秒の実行期間

• 条件費用: 1 条件 * 1 か月あたり $1.50 = 1 か月あたり $1.50
• 時系列の費用: 期間あたり 100 時系列 × 172,800 期間/月 = 1,730 万時系列（1 か月あたり）× 100 万時系列あたり $0.35 = $6.05（1 か月あたり）
• 総費用: 月額 7.55 ドル

例 4: 各サービスに 1 つのポリシーを 30 秒で集約する

この例では、次の構成を使用します。

データ

• 100 台の VM。各 VM は 1 つのサービスに属します
• 合計で 5 つのサービス
• 各 VM は 1 つの指標 metric_name を出力します
• metric_name には 10 個の値を持つ 1 つのラベルがあります

• 1 つの条件
• サービスレベルへの条件の集計
• 30 秒の実行期間

• 条件費用: 1 条件 * 1 か月あたり $1.50 = 1 か月あたり $1.50
• 時系列費用: 期間ごとに返される時系列が 5 件 * 1 か月あたり 86,400 の期間 = 1 か月あたりに返される時系列が 432,000 件 * 100 万件の時系列あたり $0.35 = 1 か月あたり $0.14
• 合計費用: 月あたり $1.64

例 5: 1 つのポリシーを VM に集約し、VM あたりの基になるカーディナリティが高い、30 秒

この例では、次の構成を使用します。

データ

• 100 VM
• 各 VM は 1 つの指標 metric_name を出力します
• metric_name には 100 個のラベルがあり、それぞれに 1,000 個の値があります。

• 1 つの条件
• VM レベルへの条件の集計
• 30 秒の実行期間

• 条件費用: 1 条件 * 1 か月あたり $1.50 = 1 か月あたり $1.50
• 時系列費用: 期間ごとに返される時系列が 100 件 * 1 か月あたり 86,400 の期間 = 1 か月あたりに返される時系列が 850 万件 * 100 万件の時系列あたり $0.35 = 1 か月あたり $3.02
• 合計費用: 月あたり $4.52

例 6: 1 つのポリシーを VM に集約し、2 つの指標を 1 つの条件（30 秒）に統合する

この例では、次の構成を使用します。

データ

• 100 VM
• 各 VM は、metric_name_1 と metric_name_2 の 2 つの指標を出力します。
• どちらの指標にもラベルが 1 つあり、それぞれに 10 個の値が設定されています。

• 1 つの条件
• VM レベルへの条件の集計
• 条件では OR 演算子を使用して指標を結合しています
• 30 秒の実行期間

• 条件費用: 1 条件 * 1 か月あたり $1.50 = 1 か月あたり $1.50
• 時系列の費用: 2 つの指標 × 1 期間あたり 1 指標あたり 100 時系列が返され × 86,400 期間（1 か月あたり） = 1,730 万時系列（1 か月あたり）× 100 万時系列あたり $0.35 = $6.05（1 か月あたり）
• 総費用: 月額 7.55 ドル

例 7: 100 個のログベースのアラート ポリシー

この例では、次の構成を使用します。

アラート ポリシー

• 100 個の条件（ログベースの指標のアラート ポリシーごとに 1 つの条件）

• 条件料金: 100 条件 × $1.50（1 か月あたり）= $150.00（1 か月あたり）
• 時系列の費用: $0（ログベースの指標のアラート ポリシーは時系列を返しません）
• 総費用: 月額$150.00

アラート料金の削減に関する提案

アラート ポリシーを統合して、より多くのリソースに対して動作するようにする

条件ごとに $1.50 の費用がかかるため、1 つのアラート ポリシーを使用して各リソースをモニタリングするよりも、1 つのアラート ポリシーを使用して複数のリソースをモニタリングするほうが費用対効果が高くなります。たとえば、例 1 と例 2 を比較します。どちらの例でも、同じ数のリソースをモニタリングします。ただし、例 2 では 100 アラート ポリシーを使用していますが、例 1 では 1 つのアラート ポリシーのみを使用しています。その結果、例 1 の月額料金は $150 近く安くなります。

アラートが必要なレベルのみに集計する

より高いレベルの粒度に集計すると、低い粒度に集計する場合よりもコストが高くなります。たとえば、Google Cloud プロジェクト レベルへの集約はクラスタレベルへの集約よりも費用が安く、クラスタレベルへの集約はクラスタレベルと名前空間レベルへの集約よりも費用が安くなります。

たとえば、例 1 と例 4 を比較します。どちらの例も、同じ基盤となるデータに対して動作し、1 つのアラート ポリシーを持っています。ただし、例 4 のアラート ポリシーはサービスに集約されるため、VM に詳細に集約される例 1 のアラート ポリシーよりも費用が安いです。

さらに、例 1 と例 5 を比較します。この場合、例 5 の指標カーディナリティは例 1 の指標カーディナリティの 10,000 倍です。ただし、例 1 と例 5 のアラート ポリシーは両方とも VM に集約され、どちらの例でも VM の数が同じであるため、料金は同じです。

アラート ポリシーを構成する場合は、ユースケースに最適な集計レベルを選択します。たとえば、CPU 使用率に関するアラートを重視する場合は、VM と CPU のレベルに集約できます。エンドポイントごとのレイテンシに関するアラートを重視する場合は、エンドポイント レベルに集約できます。

未集計の元データに関するアラートを発生させない

Monitoring ではディメンション指標システムが使用されます。このシステムでは、モニタリング対象リソースの数にその指標のラベルの組み合わせ数を掛けた値に等しいカーディナリティの合計が指標システムで使用されます。たとえば、指標を出力する VM が 100 個あり、その指標にそれぞれ 10 個の値を持つ 10 個のラベルがある場合、合計カーディナリティは 100 * 10 * 10 = 10,000 です。

カーディナリティのスケーリングによっては、元データに対するアラートが非常にコストが高くなることがあります。上記の例では、実行期間ごとに 10,000 個の時系列が返されます。ただし、VM に集計する場合は、基になるデータのラベル カーディナリティに関係なく、実行期間ごとに 100 の時系列のみが返されます。

また、元データに対するアラートを行うと、指標に新しいラベルが付けられたときに時系列が増加するリスクもあります。上記の例では、ユーザーが指標に新しいラベルを追加すると、合計カーディナリティが 100 * 11 * 10 = 11,000 の時系列に増加します。この場合、アラート ポリシーが変更されないにもかかわらず、実行期間ごとに返される時系列の数が 1,000 増加します。代わりに VM に集計すると、基になるカーディナリティが増加しても、返される時系列は 100 のみになります。

不要なレスポンスをフィルタで除外する

アラートのニーズに必要なデータのみを評価するように条件を構成します。何かしらの修正を行わない場合は、アラート ポリシーから除外します。たとえば、インターンの開発用 VM に関してアラートを出す必要はないでしょう。

不要なアラートや費用を削減するために、重要でない時系列を除外できます。Google Cloud のメタデータ ラベルを使用すると、アセットにカテゴリでタグ付けし、不要なメタデータ カテゴリを除外できます。

トップストリーム演算子を使用して、返される時系列の数を減らす

条件で PromQL または MQL クエリを使用する場合は、トップ ストリーム演算子を使用して、最も高い値で返される時系列の数を選択できます。

• PromQL: topk
• MQL: top

たとえば、PromQL クエリの topk(metric, 5) 句は、各実行期間で返される時系列の数を 5 に制限します。

時系列の数に制限を加えると、次のようなデータの欠落やアラートの不具合が発生する可能性があります。

• N 個以上の時系列がしきい値を超えた場合、上位 N 個の時系列外のデータが失われます。
• 違反する時系列が上位 N 個の時系列外で発生した場合は、除外された時系列がしきい値をまたいでもインシデントが自動的にクローズされる可能性があります。
• 条件クエリで、想定通りに機能しているベースライン時系列などの重要なコンテキストが示されない場合があります。

このようなリスクを軽減するには、N に大きい値を選択し、多数の時系列を評価するアラート ポリシー（個々の Kubernetes コンテナのアラートなど）でのみトップストリーム演算子を使用します。

実行期間の長さを延長する（PromQL のみ）

条件で PromQL クエリを使用する場合、条件の evaluationInterval フィールドを設定して、実行期間の長さを変更できます。

評価間隔が長いほど、1 か月間に返される時系列は少なくなります。たとえば、15 秒間隔の条件クエリは、30 秒間隔のクエリの 2 倍の頻度で実行され、1 分間隔のクエリは、30 秒間隔のクエリの半分の頻度で実行されます。

オプトアウト

既存の Google Cloud の契約が 2025 年 4 月まで期限切れにならない場合は、Cloud Monitoring アラート課金チームに免除をリクエストすることで、契約の更新期限までアラートの課金を遅らせることができます。有効な契約をお持ちのお客様に対する免除は、個別に検討されます。

2024 年 11 月 1 日まで免除を申請できます。契約更新まで課金免除をリクエストするには、課金免除のリクエスト フォームに記入してください。

Error Reporting

エラーデータは、Error Reporting API または Cloud Logging API を使用して、Google Cloud プロジェクトに報告できます。

Error Reporting は無料で使用できます。ただし、ログエントリが Cloud Logging によって生成されて保存されるため、Cloud Logging の費用が発生する可能性があります。

Error Reporting の使用に適用される上限については、割り当てと上限をご覧ください。

Cloud Profiler

Cloud Profiler の使用に費用はかかりません。

Profiler の使用に適用される上限については、割り当てと上限をご覧ください。

Cloud Trace

Trace では、取り込まれ、スキャンされたトレーススパンの数を基に課金されます。レイテンシ データが Trace に送信されると、そのデータはスパンで構成されたトレースとしてパッケージ化され、そのスパンが Cloud Trace バックエンドによって取り込まれます。トレースデータを表示すると、保存されたスパンが Cloud Trace によってスキャンされます。 このセクションでは、次の情報を提供します。

• 課金対象と課金対象外のトレーススパンを定義します。
• 料金の例を提示します。
• トレーススパンの取り込みを削減する方法について説明します。
• トレーススパンの取り込みがしきい値に達した場合に通知できるアラート ポリシーの設定について説明します。

最新の料金情報については、Cloud Trace の料金をご覧ください。

Trace の使用に適用される上限については、割り当てと上限をご覧ください。

現在または過去の使用状況を表示する方法については、請求の見積もりをご覧ください。

課金対象外のトレーススパン

Cloud Trace の料金は、App Engine スタンダード環境、Cloud Run 関数、Cloud Run によって自動生成されたスパンには適用されません。これらのトレースの取り込みは課金対象外です。

課金対象のトレーススパン

課金対象のトレースというセクションに記載されているスパンを除くすべてのトレーススパンの取り込みは課金対象となり、取り込まれる量に応じて課金されます。これには、App Engine スタンダード アプリケーションに追加したインストルメンテーションによって作成されたトレーススパンが該当します。

料金の例

この例では 2020 年 7 月現在の Trace の料金を使用しています。

• 1 か月で 200 万スパンを取り込む場合、費用は $0 です（月間に取り込まれる最初の 250 万スパンは無料です）。
• 1 か月で 1,400 万スパンを取り込む場合、費用は $2.30 です（月間の最初の 250 万スパンは無料です。それを超えるスパンの費用を計算すると、1,150 万スパン × $0.20/100 万スパン = $2.30 となります）。
• 1 か月で 10 億スパンを取り込む場合、費用は $199 です（月間の最初の 250 万スパンは無料です。それを超えるスパンの費用を計算すると、9 億 9,750 万スパン × $0.20/100 万スパン = $199.50 となります）。

トレース使用量の削減

トレーススパンの取り込み量を管理するには、トレースのサンプリング レートを管理して、パフォーマンス分析に必要なトレース量と許容される費用の間でバランスを取るようにします。

トラフィックの多いシステムでは、多くの場合、トランザクションの 1/1,000（場合によっては 1/10,000）をサンプリングするだけで、パフォーマンス分析を行うのに十分な情報を得られます。

サンプリング レートの構成は、Cloud Trace クライアント ライブラリを使用して行います。

取り込みスパン数の月間合計に関するアラート

取り込まれた Cloud Trace スパンの月間合計が、ユーザー定義の上限を超えたときにトリガーされるアラート ポリシーを作成するには、次の設定を使用します。

GKE Enterprise

GKE Enterprise のシステムログと指標は無料です。コントロール プレーン ログ、コントロール プレーンの指標、Kube 状態指標のキュレートされたサブセットは、GKE Enterprise が有効なプロジェクトでクラスタ作成時に登録された Google Cloud 上の GKE クラスタに対してデフォルトで有効になっています。コントロール プレーン ログには Cloud Logging の料金が発生しますが、デフォルトで有効な指標は追加料金なしで含まれています。

含まれる GKE のログと指標の一覧については、収集されるログと使用可能な指標をご覧ください。

Google Distributed Cloud クラスタでは、GKE Enterprise のシステムログと指標には次のものが含まれます。

• 管理クラスタ内のすべてのコンポーネントのログと指標
• ユーザー クラスタ内の次の名前空間のコンポーネントのログと指標: kube-system、gke-system、gke-connect、knative-serving、istio-system、monitoring-system、config-management-system、gatekeeper-system、cnrm-system

よくある質問

無料で使用できるプロダクトの機能はありますか？

Google Cloud Observability プロダクトの使用量はデータ量に応じて課金されます。このページに記載されているデータ ボリュームの費用を除き、Google Cloud Observability プロダクトの追加機能はすべて無料です。

料金を教えてください。

費用の見積もりについては、請求の見積もりをご覧ください。

課金についてご不明な点がございましたら、課金に関する質問をご覧ください。

使用量の詳細を把握する方法を教えてください。

Metrics Explorer を使用すると、ログや指標の数値を細かいレベルまで掘り下げて把握できます。詳細については、Metrics Explorer での詳細な使用状況の表示をご覧ください。

費用の管理方法については、次のブログ投稿をご覧ください。

• Cloud Logging のクラウド管理者向け料金: 導入方法と費用削減方法
• Cloud Logging の費用を予算内で管理するための 4 つのステップ

指標スコープとログスコープは課金にどのように影響しますか？

ほとんどの場合、指標スコープとログスコープは課金に影響しません。ログと指標は、データを受信したプロジェクト、請求先アカウント、フォルダ、または組織によって課金されます。プロジェクトの指標スコープは、プロジェクトで指標を表示およびモニタリングできるリソースのコレクションを定義します。指標スコープを定義すると、指標データを受信するリソースに影響したり、データの重複が発生したりすることはありません。同様に、ログスコープには、表示するログエントリを保存またはルーティングするリソースのみが表示されます。

たとえば、組織に 100 台の仮想マシン（VM）があるとします。60 台の VM が Project-A でホストされ、40 台の VM が Project-B にあります。Project-A はその VM の指標を受け取って保存し、指標が課金対象の場合は課金されます。同様に、Project-B はその VM の指標を受け取って保存し、指標が課金対象の場合は課金されます。Project-A と Project-B を含む指標スコープを作成する場合、100 台の VM を組み合わせた指標を表示できます。現在は、Project-A の指標のみ、Project-B の指標のみ、または組み合わせた指標を表示できるようになりました。Project-A の指標を 2 通りの方法で表示できるようになりましたが、請求される料金に変更はありません。

無料の割り当て量を上回るとどうなりますか？

無料割り当て量を超える使用量に対しては、自動的に課金されます。 ログや指標が失われることはありません。発生する可能性のある費用について詳しくは、請求の見積もりをご覧ください。

アラート ポリシーを作成して使用状況をモニタリングし、料金のしきい値に近づいたら通知を受け取ることができます。

プロジェクトに使用しない Google Cloud ログが大量に存在します。これらのログの使用料金が心配です。使用料金が課金されないようにする方法を教えてください。

ログを除外すると、Logging に取り込まれるログを制御できます。詳しくは、ログ使用量の削減をご覧ください。

ログが除外されている場合、プロジェクトにログを送信しているサービスはエラーを受信しますか？

いいえ。ログエントリを送信するサービスが、Logging にログエントリが取り込まれるかどうかを確認することはできません。

Virtual Private Cloud のフローログでは請求が二重に行われるのでしょうか？

VPC フローログを Logging に送信する場合、VPC フローログの生成料金は不要となり、Logging の料金のみが適用されます。ただし、送信した VPC フローログを Logging から除外すると、VPC フローログの料金が適用されます。詳細については、Google Cloud 料金計算ツールを参照し、[Cloud Load Balancing とネットワーク サービス] タブを選択します。

¹ 料金計算では、すべての単位がバイナリ測定として扱われます。たとえば、メビバイト（MiB、または 2²⁰バイト）または、ギビバイト（GiB、または 2³⁰バイト）などです。

² 1 分あたり最大 1 データポイントで測定される Google Cloud 指標または GKE Enterprise 指標は無料です。将来的には、これより細かな単位で測定される指標に対して料金が発生する可能性があります。

³ 現在、プロセス指標は、事前に定義されたデフォルトのレート（1 分ごと）で収集されていますが、これを変更することはできません。通常、このデータはゆっくりと変化するため、現在これらの指標はオーバーサンプリングされています。したがって、指標を 20 分間隔でサンプリングする場合は、標準レートの 5% でプロセス指標を請求すれば標準レートと一致します。これらの指標から 100 MiB のデータを収集するユーザーは、5 MiB のみが請求対象になります。

次のステップ

• Google Cloud Observability のドキュメントを読む。
• 料金計算ツールを試す。
• Google Cloud Observability のソリューションとユースケースを確認する。