Какие типы метрик поддерживает Prometheus и в чём разница

1️⃣ Как кратко ответить

Prometheus поддерживает четыре типа метрик: Counter, Gauge, Histogram и Summary. Counter — это монотонно увеличивающийся счетчик. Gauge — это метрика, которая может увеличиваться и уменьшаться. Histogram собирает данные о распределении значений, разбивая их на интервалы (buckets). Summary также собирает данные о распределении, но с акцентом на квантильные значения.

2️⃣ Подробное объяснение темы

Prometheus — это система мониторинга и сбора метрик с открытым исходным кодом, которая широко используется для наблюдения за состоянием приложений и инфраструктуры. В Prometheus существует четыре основных типа метрик, каждая из которых предназначена для различных сценариев использования.

1. Counter (Счетчик)

   Counter — это монотонно увеличивающийся счетчик, который используется для подсчета событий, таких как количество запросов к серверу или количество ошибок. Counter всегда увеличивается и никогда не уменьшается, за исключением случаев, когда он сбрасывается (например, при перезапуске приложения).

   counter := prometheus.NewCounter(prometheus.CounterOpts{
       Name: "http_requests_total",
       Help: "Total number of HTTP requests.",
   })
   

   • prometheus.NewCounter: Создает новый счетчик.
   • CounterOpts: Опции для настройки счетчика, включая имя и описание.

2. Gauge (Измеритель)

   Gauge — это метрика, которая может как увеличиваться, так и уменьшаться. Она подходит для измерения значений, которые могут колебаться, таких как температура, использование памяти или количество активных пользователей.

   gauge := prometheus.NewGauge(prometheus.GaugeOpts{
       Name: "memory_usage_bytes",
       Help: "Current memory usage in bytes.",
   })
   

   • prometheus.NewGauge: Создает новый измеритель.
   • GaugeOpts: Опции для настройки измерителя, включая имя и описание.

3. Histogram (Гистограмма)

   Histogram используется для измерения распределения значений, таких как время ответа или размер запроса. Она разбивает значения на интервалы (buckets) и подсчитывает количество значений, попадающих в каждый интервал.

   histogram := prometheus.NewHistogram(prometheus.HistogramOpts{
       Name:    "request_duration_seconds",
       Help:    "Histogram of request durations.",
       Buckets: prometheus.LinearBuckets(0.1, 0.1, 10),
   })
   

   • prometheus.NewHistogram: Создает новую гистограмму.
   • HistogramOpts: Опции для настройки гистограммы, включая имя, описание и интервалы.
   • LinearBuckets: Создает линейные интервалы от 0.1 до 1.0 с шагом 0.1.

4. Summary (Сводка)

   Summary также используется для измерения распределения значений, но с акцентом на квантильные значения, такие как медиана или 95-й процентиль. Summary полезна для получения более точных данных о распределении, но может быть более ресурсоемкой.

   summary := prometheus.NewSummary(prometheus.SummaryOpts{
       Name:       "request_duration_summary",
       Help:       "Summary of request durations.",
       Objectives: map[float64]float64{0.5: 0.05, 0.9: 0.01, 0.99: 0.001},
   })
   

   • prometheus.NewSummary: Создает новую сводку.
   • SummaryOpts: Опции для настройки сводки, включая имя, описание и квантильные цели.
   • Objectives: Определяет квантильные цели и их точность.

Каждый тип метрики в Prometheus имеет свои особенности и подходит для различных сценариев мониторинга. Counter и Gauge просты в использовании и подходят для базовых метрик, в то время как Histogram и Summary предоставляют более детализированную информацию о распределении значений.