背景信息

CloudLens for SLS推出賬單數據（免費），用于監控計費用量。賬單數據來源于費用中心，日志服務使用賬單拉取加工任務將數據拉取到表格存儲中進行存儲（賬單數據所使用的表格存儲實例免費），并通過日志服務外部數據關聯能力，提供賬單數據的查詢分析能力。

基于賬單數據，CloudLens for SLS提供了資源用量監控報表，幫助您分析日志服務計費項用量，實時監控用量情況。另外，您還可以使用賬單數據，實現日志服務資源用戶的自定義SQL分析、告警等功能。

功能入口

1. 登錄日志服務控制臺。

2. 在日志應用區域的云產品Lens頁簽中，單擊CloudLens for SLS。

   更多信息，請參見CloudLens for SLS。

賬單數據介紹

日志服務賬單數據包含每一個日志服務實例在不同計費項產生的使用量。在自定義分析前，您需要了解日志服務賬單數據中的實例、計費項等基本概念。

讀寫流量增長場景

下圖為日志服務讀寫流量用量明細統計圖，您可以從圖中發現03-31~04-01期間讀寫流量用量明顯上升，需要進一步分析上升原因。

您可以使用如下查詢與分析語句分析各實例的讀寫流量數據，然后通過統計圖表展示查詢與分析結果。

• 查詢與分析語句

  * |
  select
   "日期",
   InstanceID,
  "用量"
  from(
  	select
  	date_trunc('day', __time__) as "日期",
  	InstanceID,
  	round(sum(Usage), 3) as "用量"
  	FROM instance_bill
  	where
  	productcode = 'sls'
  	and BillingItem = '讀寫流量' 
  	group by
  	"日期",
  	InstanceID
  )
  group by
   "日期",
   "用量",
   InstanceID
  order by
   "日期"
  limit
   10000

• 查詢與分析結果

  您可以使用交叉表直觀地展示每個實例本周的讀寫流量情況。例如將2023-04-01的讀寫流量數據進行倒序排列，您可以發現，instance1與instance2在2023-04-01發生了讀寫流量用量突變，導致整體的讀寫流量用量發生了突變。然后通過實例ID，您可以準確找到對應的Project、Logstore，便于進一步優化讀寫流量。

  

存儲空間用量增長場景

• 查詢與分析語句

  * |
  select
   InstanceID,
   round(diffreal [1], 3) as "Usage",
   concat(
  		cast(
  			round(diffreal [1] / sum(diffreal [1]) over() * 100, 2) as varchar
  		),
  		'%'
  	) as "用量占比",
   concat(
  		cast(
  			coalesce(round(diffreal [5] * 100 -100), 2) as varchar
  		),
  		'%'
  	) as "同比-1天",
   concat(
  		cast(
  			round(coalesce(diffreal [6] * 100 -100, 2)) as varchar
  		),
  		'%'
  	) as "同比-2天",
   concat(
  		cast(
  			round(coalesce(diffreal [7] * 100 -100), 2) as varchar
  		),
  		'%'
  	) as "同比-3天"
  from(
  	select
  	InstanceID,
  	compare(Usage, 86400, 172800, 259200) as diffreal
  	from(
  		select
  		InstanceID,
  		sum(Usage) as Usage
  		FROM instance_bill
  		where ProductCode='sls' and BillingItem = '存儲空間'
  		group by
  		InstanceID
  	)
  	group by
  	InstanceID
  )
  order by
   diffreal [1] desc
  limit
   1000

• 查詢與分析結果

  您可以使用交叉表直觀地展示查詢與分析結果。您可以按照實例存儲用量占比進行排序，從下述表格可知占比前四的實例均保持穩定的用量趨勢，而instance5的存儲空間用量在近三天同比中呈現較明顯的上升趨勢。因此，您需要針對instance5進一步分析存儲量上升原因。

  

您可以執行如下查詢與分析語句，針對instance5進一步分析存儲量上升原因。

• 查詢與分析語句

  其中，需將${instance5}替換為具體的實例。

  * |
  select
   date_trunc('day', __time__) as "日期",
   BillingItem,
   round(sum(Usage), 3) as "Usage"
  FROM instance_bill
  where
   productcode = 'sls'
  and InstanceID = ${instance5}
  group by
   "日期",
   BillingItem
  order by
   "日期"

• 查詢與分析結果

  通過該實例的用量趨勢圖可知，除存儲空間用量外，該實例的讀寫流量、索引流量都有所增長。雖然后面的讀寫流量與索引流量穩定在一個固定區間，但存儲量持續增長，特別是01-01~01-09期間的存儲用量數據。這是因為存儲空間用量包含日志寫入流量和索引數據量，即數據存儲時長不變時，每日寫入流量、索引流量增加會導致總存儲量增加。

  假設每日新寫入流量和索引流量固定為1 GB，數據存儲時長為30天，則總存儲量穩定為30 GB。當新寫入流量和索引流量增加為2 GB后，增加后的第一天總存儲量為31 GB，第二天總存儲量為32 GB，以此類推，新寫入流量和索引流量增加的30天后，總存儲量為2 GB*30=60 GB。這就導致了雖然索引流量和讀寫流量后續沒有較大變化，但存儲量持續上升的情況。

  在分析存儲空間用量增長的原因后，您需要對存儲空間用量進行優化。由于寫入流量跟實際業務綁定，因此您可以根據實際使用情況適當減少索引數，同時采取縮短存儲時長等方式減少存儲量。

  

  

實際使用量沒變，但用量統計為0場景

1. 根據賬單數據排查計費方式是否為資源包抵扣。

   • 查詢與分析語句

     分別查詢用量數據、資源包抵扣數據量。

     (*) |
     select
     	InstanceID,
      BillingItem,
      	Usage as "用量",
     	DeductedByResourcePackage as "資源包抵扣量"
     FROM instance_bill
     where
      productcode = 'sls'

   • 查詢與分析結果

     從下圖可知，雖然賬單計算用量為0，但資源包抵扣量不為0，說明存在資源包抵扣情況。

     

2. 判斷資源包抵扣量是否為計費項總用量。

   • 查詢與分析語句

     查詢資源包抵扣前的原始資源用量。其中，資源包抵扣用量為DeductedByResourcePackage，抵扣前總用量為Usage+DeductedByResourcePackage。

     * |
     select
      date_trunc('day', __time__) as "日期",
      BillingItem,
      round(sum(Usage + DeductedByResourcePackage), 3) as "抵扣前總用量"
     FROM instance_bill
     where
      productcode = 'sls'
     group by
      "日期",
      BillingItem
     order by
      "日期"

   • 查詢與分析結果