Counter, Gauge และ Histogram ใน Prometheus ใช้ต่างกันอย่างไร

ชนิด metric สื่อความหมายของค่าที่เก็บและวิธีคำนวณในภายหลัง เหมาะกับการวัดคำขอที่เข้ามา จำนวนงานค้าง และเวลาให้บริการอย่างถูกความหมาย บทความนี้สรุปแนวคิดจากเอกสารทางการของ Prometheus และจุดที่ควรตรวจเมื่อนำไปใช้จริง

ภาพรวม

Prometheus เก็บ metric เป็น time series จาก target ตามรอบ ความหมายของชื่อ metric, label และช่วงเวลาคิวรีมีผลต่อความถูกต้องของกราฟและต้นทุนเก็บข้อมูล

หัวข้อนี้ตอบโจทย์เฉพาะเรื่อง: ชนิด metric สื่อความหมายของค่าที่เก็บและวิธีคำนวณในภายหลัง จึงควรเริ่มจากปัญหาที่ต้องแก้และผลลัพธ์ที่คาดหวัง ไม่ใช่เพียงเปิดฟีเจอร์เพราะมีอยู่ในเครื่องมือ

หลักการทำงาน

Counter เพิ่มขึ้นเป็นหลัก Gauge ขึ้นลงได้ และ Histogram นับการกระจายของค่าตาม bucket

ให้ตรวจทั้งสถานะที่เครื่องมือรายงานและผลลัพธ์ปลายทางที่ผู้ใช้หรือระบบอื่นได้รับ หากสองส่วนไม่ตรงกัน ควรกลับไปตรวจค่าตั้งต้นและขอบเขตที่ฟีเจอร์นี้รับผิดชอบก่อนเปลี่ยนค่าเพิ่มเติม

เหมาะกับงานแบบไหน

เหมาะกับการวัดคำขอที่เข้ามา จำนวนงานค้าง และเวลาให้บริการอย่างถูกความหมาย

ก่อนทดลอง ให้ระบุสิ่งที่จะใช้วัดผล เช่น เวลาตอบสนอง ความพร้อมใช้งาน ความถูกต้องของข้อมูล หรือภาระการดูแล แล้วเทียบกับสภาพเดิม วิธีนี้ช่วยให้รู้ว่าฟีเจอร์แก้ปัญหาจริงหรือย้ายภาระไปอีกจุดหนึ่ง

ขั้นตอนนำไปใช้

1. กำหนดคำถามที่ metric หรือ alert ต้องตอบให้ชัด
2. ตรวจผลคิวรีกับช่วงเวลาหลายขนาดและกรณี target หาย
3. ติดตามจำนวน time series, เวลา query และความถี่ alert

เริ่มจากขอบเขตเล็กและเก็บผลทดสอบไว้กับการเปลี่ยนแปลง หากจะใช้ใน production ให้กำหนดผู้ติดตามผลและเงื่อนไขที่จะหยุดการขยายการใช้งาน

ข้อควรระวัง

อย่าใช้ Gauge แทน Counter เมื่อจะคำนวณอัตรา และออกแบบ bucket ของ Histogram ให้ตรง SLO

แปลงข้อควรระวังนี้เป็นรายการตรวจในการทบทวนงาน เพราะปัญหาจากค่าตั้งต้นอาจไม่แสดงทันทีในสภาพแวดล้อมทดสอบ

สรุป

ชนิด metric สื่อความหมายของค่าที่เก็บและวิธีคำนวณในภายหลัง เหมาะกับการวัดคำขอที่เข้ามา จำนวนงานค้าง และเวลาให้บริการอย่างถูกความหมาย ก่อนนำไปใช้กับงานหลัก ควรตรวจผลตามขั้นตอนข้างต้นและทบทวนข้อจำกัดของระบบที่มีอยู่

อ่านเพิ่มเติม: เอกสารทางการของ Prometheus