7,540
edits
Changes
→Metrika típusok
==Metrika típusok==
https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/<br>
A Prometheus 4 féle metrika típust definál, de ezek csak az API szinten vannak megkülönböztetve, a Prometheus-ban már nincsenek(állítólag a következő verzióban már meglesz, most tarunk a 2-es főverziónál), ott nekünk kell tudni, hogy értelmes e amit felírunk szabály az adott metrikára.{{note|Ugyan a Prométeusz adatbázis nem tesz különbséget a metrika típusok között, mégis fontos megérteni a 4 alaptípus közötti különbséget, mert a Prometheus API igen is megkülönbözteti őket és egyedi név és formátum konvenciót alkalmaz rájuk. Így kapásból érthetjük Csak akkor tudunk értelmes lekérdezést írni egy metrikára, ha tudjuk, hogy mit jelenthet egy bonyolultabb nevű jelent az adott metrika, amit egy adott rendszer szolgáltat a Prometheus-nak. }}
===Counter===
A számláló a második legegyszerűbb metrika fajta. Megmutatja, hogy a metrika lekérdezésének a pillanatában hány darabot számoltunk össze abból, amit a metrika jelképez, pl http lekérdezések száma egy webszerverben. A számlálónak csak nőhet az értéke, vagy reset-kor visszavált 0-ra. Persze ennek betartását a Prometheus nem ellenőrzi, számára ugyan olyan név-érték pár a számláló típusú metrika is mint bármelyik másik. Ha a hivatalos Java API-t használjuk az alkalmazásunkban, akkor ez az API biztosítja ennek a betartását. Pl:
<pre>
# TYPE builder_builds_failed_total counter
builder_builds_failed_total{reason="build_canceled"} 0
</pre>
A számláló abszolút értékére nem szokás támaszkodni, mivel a service újraindulásakor a számlálón nullázódik, folyton ú nodo-okat indítunk el, vagy régieket állítunk le, a service-ek jönnek, mennek. Sokkal inkább az időbeli változása a lényeg, tehát olyan lekérdezéseket (gráfokat) praktikus felírni, ami csak egy adott időszeletre vonatkozik, pl mindig csak az utolsó 5 percre. Lássunk két példát:
Az alábbi '''sum()''' függvény az összes olyan metrikának összegzi az értékét ahol a metrika neve és a címke az alábbi volt: ''batch_jobs_completed_total{job_type="hourly-cleanup"}''. Azonban ha újra indul egy node, akkor a node-hoz tartozó batch_jobs_completed_total nevű számláló típusú metrika értéke nulláról fog újra indulni, így hamis képet láthatunk.
sum(batch_jobs_completed_total{job_type="hourly-cleanup"})
sum(rate(batch_jobs_completed_total{job_type="hourly-cleanup"}[5m]))
'''Mi az a Hisztogram:'''
A Hisztogram a gyakoriság eloszlást eloszlását mutatja meg a mintának, amivel sokszor sokkal többre lehet menni, mint a hagyományos pl érték-idő diagramokból. A hisztogram egy minta elemzését segítő egyszerű statisztikai eszköz, amely a gyűjtött adatok (minta) alapján következtetések levonására ad lehetőséget. A hisztogram tulajdonképpen egy oszlopdiagram, amely X-tengelyén a tulajdonság osztályok (egy változó különböző értékei), Y-tengelyén pedig az előfordulási gyakoriságok találhatók. A hisztogram megmutatja az eloszlás alakját, középértékét és terjedelmét.
Nézzünk egy példát, hogy hogyan készül a hisztogram. Ha van egy mintám, amiben emberek korai vannak benne:
</pre>
Ahhoz hogy ebből hisztogramot tudjunk készíteni (gyakorisági eloszlást), a minta elemeit úgynevezett osztályokba kell sorolni ('''bins''' vagy '''buckets'''), ami azt jelenti, hogy a folyamatos minta értékkészletet felvágjuk (általában egyenlő méretű) sávokra /osztályokra (x tengely), és megnézzük, hogy egy sávba hány minta elem tartozik (y tengely). A fenti példában az értékkészlet az emberek kora, amiben egy osztály az osztályok, (bin, bucket), amibe amikbe be akarjuk sorolni a mintákat), legyen legyenek 10 évéves periódusok, és induljon 20-tól és menjen 100-ig, így összesen 8 osztályt kapunk. Fontos, hogy a Hisztogramban az osztályok (buckets) mindig összeérnek, nem lehetnek benne lukak (Az hogy 10-re vettük az osztály méretét, ez a mi egyéni döntésünk volt, bármilyen más felosztást is választhattunk volna). Most nézzük meg, hogy egy osztályba (bucket) hány elem kerül, vagyis hogy pl a 40-től 50-ig terjedő osztályba hány ember kerül bele. Tehát Láthatjuk, hogy a 40-50 osztályban a gyakoriság = 4.
<pre>
Bin Frequency Scores Included in Bin
===Summary===
==Prometheus architektúra==