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Grafana 費用怎麼省？5 招控制雲端監控成本

已更新：9月28日

Grafana 費用

企業在導入 Grafana 打造雲端監控架構時，初期多半被「免費開源」的特性所吸引，但實際運行一段時間後，常會面臨一個問題：Grafana 的費用怎麼愈用愈高？

尤其是選擇 Grafana Cloud 作為託管方案的企業，若未妥善設計資料來源、保留策略與儀表板結構，可能在不知不覺中產生高昂的運營費用。而即使是自架 Grafana 的模式，也不能忽略儲存、維運與人力投入的「隱性成本」。


本篇文章將針對「Grafana 費用」這一主題，透過實用、可執行的技巧，協助你系統化地控制監控成本，打造真正有效率又省預算的監控架構。


認識 Grafana 的費用結構與潛藏成本

在談控費技巧前，先快速釐清一個常見迷思：Grafana 真的是免費的嗎？


常見的3種 Grafana 使用模式：


在 Grafana Cloud 中，最容易讓企業忽略的費用來源包括：

  • Metrics 數據點超出限制（預設每月約 10k series，超過即收費）

  • 資料保留時間拉太長（儲存費按天計算）

  • 頻繁查詢與 Alerting 設定（API 查詢次數高會造成查詢延遲與額外費用）

📌【案例分享】Airbnb 曾分享他們在早期導入 Grafana Cloud 搭配 Prometheus 的經驗，由於沒有控管 Metrics 的收集頻率與保留策略，導致每月資料儲存費用迅速膨脹，最終選擇部分指標回到自架儲存架構（Thanos + Grafana OSS），搭配分層告警策略，才將費用控制在合理範圍內。

技巧一：最佳化資料保留策略，降低儲存成本

許多企業在部署 Grafana Cloud 後，會下意識地保留 30、60、甚至 90 天的歷史資料，認為「資料越多越好」。但實際上，大部分的日常監控與告警只需要最近 7～14 天的資料就足夠。

建議的資料保留策略：


儲存費用試算（以 Grafana Cloud 為例）：


只要稍作調整保留策略，企業就能每月節省數千元甚至上萬元新台幣的費用，同時仍保有完整的監控能力。

📌【實務建議】搭配 Prometheus 設定 retention time（--storage.tsdb.retention.time=14d），並使用外部儲存如 AWS S3 + Thanos Object Store 將歷史資料封存，既保資料完整，又能減少 Grafana Cloud 費用壓力。

技巧二：精簡監控項目與資料來源，減少計費壓力

Grafana 本身不儲存資料，資料來自後端如 Prometheus、Loki、CloudWatch 等。若這些來源未經過篩選就大量接入，會讓 Grafana Cloud 的資料量快速暴增。


控管資料來源與收集頻率建議：


📌【案例分享】Slack 工程團隊 曾在官方部落格中說明，他們在導入 Prometheus 時，初期過度收集所有 Kubernetes 指標，導致整體資料量暴增 10 倍。後來導入 "Metrics Allow List" 機制，每個團隊只能上報關鍵指標，並使用自動稽核工具監控過量上傳，大幅降低儲存與查詢成本。

技巧三：設計輕量級 Grafana 儀表板，減少查詢與運算負載

你知道嗎？每一次 Dashboard 載入，都是對資料庫的一次查詢請求。

若設計不良、圖表過多或查詢過於複雜，會導致資料庫壓力升高，甚至會影響使用者體驗與費用增加（尤其是 API 查詢次數也被計價的平台）。


儀表板設計節費建議：


📌【案例分享】Shopify 工程團隊將他們的 Production dashboard 由原本的「全量 100+ 指標」拆分為多張主題式 dashboard，並限制每張圖的查詢不得超過 3 條時間序列，這個調整不僅大幅降低了查詢延遲，也讓使用者操作體驗更流暢。


Grafana 費用

技巧四：串接第三方工具整合，分攤與優化 Grafana 成本

若完全依賴 Grafana Cloud 儲存所有資料，當指標量暴增或長期保留需求提高時，費用成長將變得難以預測。因此，許多企業會選擇「部分自管、部分託管」的混合架構，以達到成本與彈性兼顧的目標。

常見 Grafana 整合架構示意：


📌【案例分享】Zalando（德國最大時尚電商）分享他們如何透過 Grafana + Loki + Tempo 打造統一的 observability 架構。原本僅使用 Grafana Cloud，但隨著 trace 與 log 資料暴增，轉而自架 Loki 與 Tempo，將儲存與查詢部分交給內部團隊管理，僅使用 Grafana Cloud Dashboard，將 Grafana 費用成功降低約 40%。

壓縮與匯出資料，降低長期費用：


這些工具若搭配合理的資料保留與轉存策略，不僅能分擔 Grafana Cloud 的負擔，更能有效控制資料費用。


技巧五：使用多雲策略與託管服務，彈性配置監控資源與預算

不同雲平台對監控工具的整合深度不同，若能聰明運用多雲資源，搭配 Grafana 的跨平台支援性，將能在不犧牲效能的前提下，控制成本支出。


多雲環境下的 Grafana 部署建議：


📌【案例分享】三星（Samsung） 的 DevOps 團隊為支援全球據點監控，採用 AWS + GCP 多雲部署 Grafana，並以 Grafana Enterprise 版搭配 Mimir 儲存解決跨區資料串接與查詢效率問題，整體雲監控架構更具彈性，費用也比原先 Cloud-only 模式下降約 35%。

託管服務的策略性運用：

若企業缺乏專業 SRE 團隊，導入由 MSP（託管服務提供商）協助監控建置與調校，也是一種節省總體成本的策略。



Grafana 控費實戰：3種企業場景費用試算與策略建議

為幫助你快速對照實際狀況，以下提供三種常見企業場景的「Grafana 架構選型」與「費用預估」，幫助你用對方式控制成本。


1️⃣ 中小企業內部 IT 團隊


2️⃣ 新創或 SaaS 團隊（快速成長階段）


3️⃣ 企業級客戶（多部門、多專案）

Grafana 費用

結語：雲端監控不該是預算黑洞，Grafana 費用是可以被控制的

不論你是剛接觸 Grafana，還是已經開始依賴這套工具進行企業級監控，最常見的問題往往不是技術難度，而是費用難以預測。

從本文中介紹的 5 大控費技巧可以看出，只要掌握：

  1. 合理的資料保留策略

  2. 精簡的資料來源與監控項目

  3. 儀表板優化設計

  4. 工具整合與儲存分攤

  5. 彈性多雲架構與託管運用

就能夠有效掌控 Grafana 的總費用，避免陷入用量爆增、費用黑洞的情境。


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