このページでは、Cost Insights で使用されるメトリックとそれぞれの計算について説明します。

メトリック説明
予算規模[Budget Size] は、非固定予算の場合は前月に基づいて計算された値、または固定予算の場合はユーザーが設定した値です。
予算使用率[Budget Utilization ] は、使用された予算の割合です。
現在のコスト[Current Cost] は、割り当てられたチームに属するすべての予算エンティティの、月の初め以降の現在の累積値です。
予測コスト[Forecasted Cost ] は、[Current Cost] の値からの月末時点の線形予測です。
アイドルコスト Idle Cost は、未使用のクラスター リソースの総コストとして計算されます。
アイドル状態の CPU コストIdle CPU Cost は、ノードで使用されていない CPU のコストとして計算されます。
Recommended CPU（ポッド）

ポッドの推奨される CPU 要求値です。は次のように計算されます。 Recommended CPURecommended CPU

Recommended CPU = (Average CPU usage + CPU Usage stddev) / % Target CPU Utilization
CODE

には、CPU の最小、最大、および標準偏差値の推奨事項が含まれています。 Recommended CPU

  • Minimum CPU Usage 選択した時間範囲中にポッドによって使用された CPU の最小量です。
  • Maximum CPU Usage 選択した時間範囲中にポッドによって使用される CPU の最大量です。
  • CPU Standard Deviation は、選択した時間範囲におけるそのポッドの CPU 使用率の標準偏差です。
Recommended Memory（ポッド）

は、そのポッドの推奨メモリ (RAM) 要求値です。は次のように計算されます。 Recommended MemoryRecommended Memory

Recommended Memory = (Average RAM usage + RAM Usage stddev) / % Target RAM Utilization
CODE
には、メモリの最小、最大、および標準偏差値の推奨事項が含まれています。 Recommended Memory
  • Minimum Memory Usage 選択した時間範囲中にポッドによって使用される RAM の最小量です。 
  • Maximum Memory Usage 選択した時間範囲中にポッドによって使用される RAM の最大量です。
  • Memory Standard Deviation は、選択した時間範囲におけるそのポッドの RAM 使用量の標準偏差です。
総費用

との合計として計算されます。 Total CostIdle CostUtilized Cost

チームの [Total Cost] は、割り当てられたエンティティのすべてのコストの集約です。

使用コスト 、 、 の合計として計算されます。 Utilized CostCPU CostMemory Cost Storage Cost

時間の経過に伴う総コスト

は、ページの棒グラフで、選択された時間枠の、、t、および全体を示しています。 Total Costs Over TimeDetailsIdle CostCPU Utilized CostMemory Utilized CosStorage Utilized CostCisco Cloud Observability

次の [Total Costs Over Time] グラフは、4 時間にわたるクラスタエンティティの [Idle Cost]、[CPU Utilized Cost]、[Memory Utilized Cost]、および [Storage Utilized Cost ] を視覚化します。

クラスタースコア

エンティティ タイプの場合、Cost Insights は、クラスター内で使用されたリソースの数に基づいて計算される も提供します。ClusterCluster Score 効率性スコアは、実際に使用されたリソースの、予想されるリソースのベースラインからの偏差です。

スコア範囲説明
0 ～ 300 から 30 までのスコアは、クラスター内のほとんどのリソースがアイドル状態であり、コストを節約するためにクラスターを縮小する必要があることを意味します。 
31 ～ 6031 から 60 のスコアは、クラスター構成を改善する必要があることを意味します。 
61 ～ 10061 ～ 100 のスコアは、使用可能なクラスター リソースが効率的に使用されていることを意味します。