Prometheus学習シリーズ(九)のメトリック指標タイプ

Prometheusクライアントライブラリには、4つのコアのmetricsタイプが用意されています.この4つのタイプは、現在、クライアント・ライブラリとwireプロトコルでのみ区別されています.Prometheusサービスはまだこれらのタイプを十分に利用していません.やがて変わる.
Counter
counterは、単一の単調なインクリメントカウンタを表す累積メトリックであり、その値は再起動時にのみ増加またはゼロにリセットされます.たとえば、カウンタを使用して、サービスのリクエスト数、完了したタスク、またはエラーを表すことができます.
カウンタを使用して、減少する可能性のある値を露出しないでください.たとえば、カウンタを使用して現在実行中のプロセス数を処理しないでください.メーターを使うのです
クライアントがカウンタを使用するドキュメント:

Go

Java

Python

Ruby

Gauge
gaugeは、増加しても減少してもよい値を表すメトリック指標です.
測定器は主に温度、現在のメモリ使用量などに類似しており、現在のサービス実行時に随時増加または減少するGoroutinesの数を統計することもできる.
クライアントがメーターを使用するドキュメント:

Go

Java

Python

Ruby

ヒストグラム
ヒストグラムは、観察結果をヒストグラムでサンプリングし(通常は要求持続時間や応答サイズなど)、構成可能なバケツに計上する.また、すべての観察値の合計も提供されます.
基本メトリック標準名のヒストグラムは、scrapeの間に複数の時間系列を表示します.

曝露観察バケツの累積カウンタ:_bucket{le=""}

すべての観測値の合計:_sum

で観察されたイベント数:_count、_bucket{le="+Inf"}と同じ

histogram_の使用quantile関数は、ヒストグラムまたはヒストグラム集約計算の分位数閾値を計算します.1つのヒストグラムでApdex値を計算するのも適切であり、buckets上で動作する場合、ヒストグラムが積算されていることを覚えておく.詳細はヒストグラムとまとめを参照
クライアント・ライブラリのヒストグラムでは、ドキュメントを使用します.

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Ruby

[Summary]まとめ
histogram柱状図と同様にsummaryはサンプリングポイントビットマップ統計(通常は要求持続時間や応答サイズなど)である.また、観察の総数とすべての観測値の合計も提供しますが、スライドタイムウィンドウで構成可能な桁数を計算します.
基本メトリック標準名のsummaryは、scrape期間中に複数の時間系列を開示する.

ストリームφ-quantiles (0 ≤ φ ≤1){quantiles="[φ]"}

と表示する

_sumは、全ての観察値の総和

を指す.

_countとは、観察するイベントカウント値

を指す.
に関係φ-桁数、Summaryの使い方とhistogram図の違いの詳細はhistogramとsummariesを参照してください.summariesのクライアント使用に関するドキュメント:

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リンク
Prometheus公式サイトアドレス:https://prometheus.io/私のGithub:https://github.com/Alrights/prometheus