Мониторинг производительности системы требует сбора и анализа различных метрик. Существуют два основных подхода: «белый ящик», основанный на внутренних показателях, и «черный ящик», фокусирующийся на внешнем поведении. Для сбора данных можно использовать методы RED, USE и 4 Golden Signals. Первый анализирует количество запросов, ошибки и время отклика. Второй отслеживает использование, насыщение и ошибки ресурсов. Последний сочетает оба подхода, анализируя задержку, трафик, ошибки и загруженность системы.
Архитектура Prometheus включает в себя базу данных временных рядов, механизм сбора метрик и HTTP сервер. Prometheus извлекает данные от различных источников, в том числе от экспортеров и непосредственно от приложений. Grafana используется для визуализации собранных метрик. Для сбора данных от кратковременных приложений применяется Pushgateway. Prometheus хранит метрики как временные ряды с метками, которые позволяют идентифицировать и фильтровать данные.
PromQL позволяет фильтровать данные по лейблам, проводить арифметические и логические операции, а также выполнять агрегацию данных. Функции
При сбросе счетчика Prometheus корректно обрабатывает такие ситуации, добавляя дельту, чтобы компенсировать разницу. При экстраполяции данных Prometheus стремится не выходить за границы временного окна и не присваивать отрицательные значения, особенно для счетчиков. В целом, важно понимать нюансы работы функций и экстраполяции для корректного анализа данных.
Изображение носит иллюстративный характер
Архитектура Prometheus включает в себя базу данных временных рядов, механизм сбора метрик и HTTP сервер. Prometheus извлекает данные от различных источников, в том числе от экспортеров и непосредственно от приложений. Grafana используется для визуализации собранных метрик. Для сбора данных от кратковременных приложений применяется Pushgateway. Prometheus хранит метрики как временные ряды с метками, которые позволяют идентифицировать и фильтровать данные.
PromQL позволяет фильтровать данные по лейблам, проводить арифметические и логические операции, а также выполнять агрегацию данных. Функции
increase, rate и irate используются для анализа изменений значений метрик за определенный период времени. Функция increase показывает общее изменение значения метрики за интервал. Функция rate вычисляет среднюю скорость изменения метрики в секунду. Функция irate вычисляет производную, основываясь на двух последних значениях. При сбросе счетчика Prometheus корректно обрабатывает такие ситуации, добавляя дельту, чтобы компенсировать разницу. При экстраполяции данных Prometheus стремится не выходить за границы временного окна и не присваивать отрицательные значения, особенно для счетчиков. В целом, важно понимать нюансы работы функций и экстраполяции для корректного анализа данных.
