资源估算

在部署 Managed ClickStack 时，务必预配足够的计算资源，以同时处理摄取和查询工作负载。以下估算值根据您计划摄取的可观测性数据量，提供了一个基准起点。

每月摄取量	推荐计算资源
< 10 TB / 月	2 vCPU × 3 个副本
10–50 TB / 月	4 vCPU × 3 个副本
50–100 TB / 月	8 vCPU × 3 个副本
100–500 TB / 月	30 vCPU × 3 个副本
1 PB+ / 月	59 vCPU × 3 个副本

这些建议基于以下假设：

• 数据量指每月未压缩摄取量，同时适用于日志和链路追踪。
• 查询模式符合典型的可观测性使用场景，大多数查询都针对近期数据，通常为最近 24 小时内的数据。
• 摄取在整个月内相对均匀。如果您预计会出现突发流量或峰值，则应预留额外余量。
• 存储通过 ClickHouse Cloud 对象存储单独处理，因此不会成为保留期限的限制因素。我们假设保留时间较长的数据不会被频繁访问。

对于经常查询更长时间范围、执行高强度聚合，或需要支持大量并发用户的访问模式，可能需要更多计算资源。

尽管对于给定的摄取吞吐量而言，两个副本即可满足 CPU 和内存需求，但我们仍建议在条件允许时使用三个副本，以实现相同的总容量并提升服务冗余性。

注意

这些数值仅为估算，应作为初始基准使用。实际需求取决于查询复杂度、并发度、保留策略以及摄取吞吐量的波动。请始终监控资源使用情况，并按需扩缩容。

隔离可观测性工作负载

如果您要将 ClickStack 添加到一个现有的 ClickHouse Cloud 服务中，而该服务已承载其他工作负载 (例如实时应用分析) ，则强烈建议隔离可观测性流量。

使用 托管仓库 创建一个专用于 ClickStack 的子服务。这可以让您：

• 将摄取和查询负载与现有应用隔离
• 独立扩展可观测性工作负载
• 防止可观测性查询影响生产分析
• 在需要时跨服务共享相同的底层数据集

这种方法可确保现有工作负载不受影响，同时让 ClickStack 能够随着可观测性数据的增长独立扩展。

对于更大规模的部署或自定义容量规划建议，请联系 Support 以获取更准确的评估。