Современные компании и технические специалисты постоянно сталкиваются с необходимостью обрабатывать огромные объёмы телеметрических данных, порождаемых разными сервисами и устройствами. В эпоху цифровизации и интернета вещей объём подобных телеметрийных потоков стремительно растёт, достигая и превышая 100 Терабайт в сутки у крупных предприятий и облачных платформ. Это вызывает естественный интерес к тому, сколько стоит собрать, хранить и выполнять запросы над таким массивом данных. Обеспечение надежного и эффективного хранения, а также быстрой обработки 100 ТБ информации ежедневно — далеко не простая задача, которая требует тщательно спроектированных архитектур и продвинутых технологий. Рассмотрим глубже, из чего складываются эти затраты и как современный подход может оптимизировать этот процесс на примере платформы Parseable и облачной инфраструктуры AWS.
Телеметрические данные, включающие логи, метрики и трассировки, отличаются сложностью с точки зрения объёма, скорости поступления, разнообразия форматов и необходимости быстрого доступа для анализа. В традиционных системах, таких как Elasticsearch или OpenSearch, обработка больших данных сопровождается высокими затратами как на инфраструктуру, так и на связанные сервисы, например, репликацию данных между зонами доступности (Availability Zones). Эти операции могут значительно повысить стоимость и усложнить масштабирование. После проведения масштабного теста с ежедневным объёмом данных около 100 ТБ, команда Parseable продемонстрировала, что эффектно справляется с такими объёмами за счёт уникальной архитектуры. Основная идея — отказ от традиционных дисковых кластеров в пользу бездисковой модели хранения, где объектное хранилище (AWS S3) используется как первичный репозиторий, а локальные диски применяются исключительно под кэширование и индексацию.
Такой подход резко снижает требования к локальному хранилищу и уменьшает затраты на передачу данных между зонами доступности. В отчёте по тесту сказано, что для поддержания суточного объёма 100 ТБ потребуется воссоздать реальный сценарий с 8 узлами для приема данных (инжест узлы) и двумя для обработки запросов, а также дополнительным узлом Prism для координации работы кластера. На базе используемых в тесте инстансов типа AWS c7gn.4xlarge с выделенной дисковой подсистемой gp3 площадью 24 ГБ, удалось без сложностей обеспечить непрерывный поток 4 ТБ в час. Это масштабируемо — добавляя новые узлы, можно линейно увеличивать пропускную способность.
Экономическая часть впечатляет: ежемесячные расходы на EC2 инстансы с применением годовых резервированных тарифов составляют около $4,910. При этом объем данных после сжатия (примерно 10:1) сократился с 3 ПБ до 300 ТБ в хранилище S3, что оценивается примерно в $6,900 ежемесячно. Совокупные затраты облачной инфраструктуры для работы такой системы — порядка $11,810 в месяц. Для сравнения, классические подходы, включая Elasticsearch, обходятся приблизительно в 8-10 раз дороже: порядка $100,000 в месяц, что делает Parseable гораздо более привлекательным с точки зрения стоимости владения. Одним из главных преимуществ также является отказ от необходимости репликации данных между зонами доступности, которая присутствует в большинстве конкурентных решений.
AWS взимает плату за трафик между зонами на уровне $0.01 за гигабайт в каждую сторону, что для 100 ТБ данных может достигать забольших сумм — около $10,000 в сутки только на передачу. В Parseable все узлы работают в рамках одной зоны доступа и напрямую взаимодействуют с S3, минимизируя сетевые издержки и повышая стабильность и отказоустойчивость. Помимо экономии, важным фактором является производительность запросов. Даже при таких высоких нагрузках система сохраняет задержки обработки в миллисекундном диапазоне.
Это достигается за счет применения колоночных форматов хранения, современных алгоритмов индексации и высокоэффективной реализации на языке Rust. Также стоит отметить, что тестовая среда включала 12 узлов для генерации нагрузки, имитирующих реальные сценарии использования, что позволило добиться воспроизводимости и стабильности результатов. С точки зрения практического применения такой масштаб и эффективность открывают возможности для компаний, стремящихся использовать огромные массивы наблюдательных данных для повышения мониторинга, анализа инцидентов и предиктивной аналитики. Несмотря на очевидные сложности, современные технологии позволяют достигать баланса между необходимой производительностью и приемлемой стоимостью. Помимо экономических аспектов, важна и безопасность данных, а также их легальность в рамках региональных требований.
Использование облачных провайдеров с сертифицированными складами и продуманная архитектура обеспечивают соответствие таким ограничениям по хранению и обработке. В итоге, оценка затрат на ingestion, хранение и запросы 100 ТБ телеметрии в сутки сводится к комплексному подходу, сочетающему оптимизированную архитектуру, современные алгоритмы сжатия, отказ от избыточных реплик и грамотное планирование облачной инфраструктуры. Инновационные решения, такие как Parseable, играют ключевую роль в осмысленном сокращении расходов без ущерба для производительности и надежности. По мере роста объёмов телеметрических данных и усложнения бизнес-требований, востребованность таких подходов будет только усиливаться, что способствует развитию облачных технологий и платформ наблюдения нового поколения.
