> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-fix-nav-issues.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Оценка ресурсов

> Рекомендации по оценке ресурсов для развертываний Управляемого ClickStack

Ниже приведена модель для оценки вычислительных ресурсов и ресурсов хранения, необходимых для развертывания ClickStack на основе ожидаемого объёма приёма. Полученные значения являются **лишь оценками** и должны использоваться как **начальная отправная точка** — это не готовая рекомендация. Фактические требования зависят от сложности запросов, параллелизма, политик хранения и колебаний пропускной способности ингестии. Всегда отслеживайте использование ресурсов и при необходимости масштабируйте систему.

<Warning>
  **Все значения основаны на несжатом исходном объёме приёма**

  Все значения на этой странице — пропускная способность (MB/s, TB/month), размер CPU и хранилища — выражены в терминах **несжатого исходного объёма приёма**, то есть объёма данных в том виде, в котором они создаются вашими приложениями и отправляются в OpenTelemetry Collector до применения какого-либо сжатия.

  Именно эту величину следует оценивать по вашим существующим конвейерам журналов, трассировок и метрик. Значения хранилища в таблице ниже уже рассчитаны с учётом предполагаемого **коэффициента сжатия 10x**, применённого к этому исходному объёму.
</Warning>

При развертывании ClickStack закладывайте вычислительные ресурсы на две независимые рабочие нагрузки: **приём** и **запросы**.

| Рабочая нагрузка | Оценка ресурсов                                                              |
| ---------------- | ---------------------------------------------------------------------------- |
| **Ingest**       | 1 vCPU на каждые 10 MB/s устойчивой пропускной способности приёма            |
| **Query**        | 1 vCPU на 1 QPS и на каждые 10 MB/s устойчивой пропускной способности приёма |

<Info>
  **Изоляция запросов и приёма**

  В большинстве самоуправляемых развертываний приём и запросы используют одни и те же узлы. В этом случае используйте **общее число CPU** как отправную точку. Изолированное масштабирование — когда вычислительные ресурсы для приёма и запросов выделяются независимо — поддерживается в ClickHouse Cloud через [отдельные вычислительные пулы, то есть Warehouses](/ru/products/cloud/features/infrastructure/warehouses).
</Info>

<Accordion title="Допущения">
  * Для хранилища предполагается **коэффициент сжатия 10x** — обычно это консервативная оценка для журналов и трассировок.
  * SLA для запросов: P50 — 1.5 секунды, P99 — 5 секунд.
  * Мы предполагаем, что большинство запросов выполняется по недавним данным и следует логнормальному распределению с пиком примерно на одном часе и хвостом примерно до шести часов. Пользователи могут захотеть выделить отдельные вычислительные ресурсы для запросов к более старым данным. В ClickHouse Cloud эти ресурсы могут простаивать (и, следовательно, не создавать затрат), когда не используются.
  * Хотя вычислительные ресурсы для запросов можно масштабировать независимо от ресурсов для приёма, они всё равно неразрывно связаны с объёмом приёма. Мы предполагаем, что с ростом приёма увеличивается плотность данных, что приводит к большим объёмам сканирования во время выполнения запросов и, как следствие, к более высоким требованиям к вычислительным ресурсам для запросов.
</Accordion>

В следующей таблице приведены примеры размеров ресурсов на основе растущей пропускной способности приёма в мегабайтах в секунду, а также соответствующих объёмов данных в терабайтах в месяц. Предполагается устойчивое среднее значение **1 QPS** от ClickStack по всем типам запросов (поиск, панели мониторинга, оповещения).

| MB/s | TB/month | CPUs для приёма | CPUs для запросов | Всего CPU | Общее хранилище (в месяц) (GB) |
| ---: | -------: | --------------: | ----------------: | --------: | -----------------------------: |
|   10 |    25.92 |               1 |                 3 |         4 |                          2,592 |
|   20 |    51.84 |               2 |                 6 |         8 |                          5,184 |
|   50 |    129.6 |               5 |                15 |        20 |                         12,960 |
|  100 |    259.2 |              10 |                30 |        40 |                         25,920 |
|  200 |    518.4 |              20 |                60 |        80 |                         51,840 |
|  500 |    1,296 |              50 |               150 |       200 |                        129,600 |
| 1000 |    2,592 |             100 |               300 |       400 |                        259,200 |

<div id="refining-sizing-assumptions">
  ## Уточнение допущений по сайзингу для вашей среды
</div>

Модель предполагает устойчивое среднее значение 1 QPS для ClickStack с учётом всех типов запросов, включая поиск, панели мониторинга и оповещения.

При более высоких объёмах запросов линейно масштабируйте требования к CPU, умножая базовую потребность в CPU на целевой QPS. Например, развертывание с приёмом данных на скорости 100 МБ/с и целевым значением 9 QPS потребует 90 CPU на запросы (10 × 9) вместо базовых 10, что даст пересчитанный итог в 100 CPU (10 на приём + 90 на запросы).

Оценки хранилища исходят из консервативного коэффициента сжатия 10x. На практике журналы, трассировки и метрики часто сжимаются лучше. Мы рекомендуем заранее, до выхода в продакшн, провести тестирование на выборке данных, чтобы определить ваш коэффициент сжатия и требования к хранилищу. Чтобы рассчитать необходимый объём хранилища для более длительного срока хранения, умножьте объём хранилища в месяц на количество месяцев хранения.

Здесь предполагается относительно сбалансированное распределение запросов. Рабочие нагрузки со смещением в сторону более тяжёлых исторических или архивных запросов могут требовать существенно иных вычислительных ресурсов, поэтому их следует проверять с помощью нагрузочного тестирования. Мы планируем представить более гибкую модель сайзинга, которая позволит экстраполировать вычислительные ресурсы для запросов на основе различных профилей распределения запросов.

<div id="worked-example">
  ### Пример расчёта
</div>

**Требования:** приём 1,5 ПБ/месяц, 5 QPS, хранение в течение 3 месяцев.

**Преобразование в MB/s**

Модель сайзинга выражается в MB/s. Переведём 1,5 ПБ/месяц (1 500 ТБ) в постоянную пропускную способность:

* 1 500 ТБ = 1 500 000 000 МБ
* Секунд в месяце (30 дней): 30 × 24 × 60 × 60 = 2 592 000
* MB/s = 1 500 000 000 ÷ 2 592 000 ≈ **579 MB/s**

**Ресурсы для приёма**

При 1 vCPU на каждые 10 MB/s постоянного приёма:

579 ÷ 10 = **\~58 vCPU** для приёма

**Ресурсы для запросов**

Ресурсы для запросов зависят как от пропускной способности ингестии, так и от QPS. При 5 QPS:

(579 ÷ 10) × 5 = 58 × 5 = **290 vCPU** для запросов

**Хранилище**

При постоянной скорости 579 MB/s в течение 30 дней исходный объём приёма составляет 1 500 ТБ/месяц. Применяя предполагаемый коэффициент сжатия 10×:

* В сжатом виде за месяц: 1 500 ТБ ÷ 10 = **150 ТБ/месяц**
* Для хранения в течение 3 месяцев: 150 ТБ × 3 = **450 ТБ всего**

**Сводка**

| Ресурс                                     | Значение |
| ------------------------------------------ | -------- |
| Ресурсы для приёма                         | 58 vCPU  |
| Ресурсы для запросов                       | 290 vCPU |
| Общие вычислительные ресурсы               | 348 vCPU |
| Хранилище в месяц (сжатое)                 | 150 ТБ   |
| Хранилище для хранения в течение 3 месяцев | 450 ТБ   |

<div id="isolating-workloads">
  ## Изоляция рабочих нагрузок обсервабилити
</div>

Если вы добавляете ClickStack в **существующий сервис ClickHouse Cloud**, который уже поддерживает другие рабочие нагрузки, например аналитику приложений в реальном времени, настоятельно рекомендуется изолировать трафик обсервабилити.

Используйте [**Управляемые хранилища**](/ru/products/cloud/features/infrastructure/warehouses), чтобы создать **дочерний сервис**, выделенный под ClickStack. Это позволяет:

* Изолировать нагрузку от приёма данных и запросов существующих приложений
* Независимо масштабировать рабочие нагрузки обсервабилити
* Не допускать влияния запросов обсервабилити на аналитику в продакшне
* При необходимости использовать одни и те же базовые данные в разных сервисах

Такой подход гарантирует, что существующие рабочие нагрузки не пострадают, а ClickStack сможет масштабироваться независимо по мере роста объёма данных обсервабилити.

Для крупных развертываний или рекомендаций по индивидуальному подбору размера обратитесь в службу поддержки, чтобы получить более точную оценку.
