Какие знаешь виды метрик в Prometheus

1️⃣ Как кратко ответить

В Prometheus существуют четыре основных типа метрик: Counter, Gauge, Histogram и Summary. Counter используется для подсчета событий, Gauge измеряет текущее состояние, Histogram собирает распределение значений, а Summary предоставляет квантильные оценки.

2️⃣ Подробное объяснение темы

Prometheus — это система мониторинга и сбора метрик с открытым исходным кодом, которая позволяет собирать и анализировать данные о состоянии систем и приложений. Метрики в Prometheus делятся на четыре основных типа, каждый из которых предназначен для решения определенных задач.

1. Counter (Счетчик)

   Counter — это монотонно увеличивающаяся метрика, которая используется для подсчета количества 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.
   • Name: Имя метрики, которое будет использоваться в запросах.
   • Help: Описание метрики для документации.

2. Gauge (Измеритель)

   Gauge — это метрика, которая может увеличиваться и уменьшаться. Она используется для измерения текущего состояния, например, количества активных пользователей или использования памяти. Gauge подходит для значений, которые могут как увеличиваться, так и уменьшаться.

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

   • prometheus.NewGauge: Создает новый измеритель.
   • Name: Имя метрики.
   • Help: Описание метрики.

3. Histogram (Гистограмма)

   Histogram собирает распределение значений в виде гистограммы. Она используется для измерения таких показателей, как время ответа или размер запросов. Histogram разбивает значения на "ведра" (buckets) и подсчитывает количество значений, попадающих в каждое ведро.

   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.
   • Buckets: Определяет границы ведер. В данном примере создается 10 ведер с шагом 0.1, начиная с 0.1.

4. Summary (Сводка)

   Summary предоставляет квантильные оценки, такие как медиана или 95-й процентиль. Она используется для измерения распределения значений, аналогично Histogram, но с акцентом на квантильные оценки.

   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.
   • Objectives: Определяет квантильные цели и их точность. Например, 0.5 (медиана) с точностью 0.05.

Эти метрики позволяют Prometheus эффективно собирать и анализировать данные о производительности и состоянии систем, предоставляя возможность для глубокого анализа и оптимизации.