ใช้ rate และ increase ใน PromQL กับ Counter
PromQL มีฟังก์ชันคำนวณอัตราและการเพิ่มขึ้นของ counter ในช่วงเวลา อธิบายหลักการใช้งาน กรณีที่เหมาะ และข้อควรระวังจากเอกสารทางการ
PromQL มีฟังก์ชันคำนวณอัตราและการเพิ่มขึ้นของ counter ในช่วงเวลา เหมาะกับกราฟ request per second และการนับ error ในช่วงที่ต้องการ บทความนี้สรุปแนวคิดจากเอกสารทางการของ Prometheus และจุดที่ควรตรวจเมื่อนำไปใช้จริง
ภาพรวม
Prometheus เก็บ metric เป็น time series จาก target ตามรอบ ความหมายของชื่อ metric, label และช่วงเวลาคิวรีมีผลต่อความถูกต้องของกราฟและต้นทุนเก็บข้อมูล
หัวข้อนี้ตอบโจทย์เฉพาะเรื่อง: PromQL มีฟังก์ชันคำนวณอัตราและการเพิ่มขึ้นของ counter ในช่วงเวลา จึงควรเริ่มจากปัญหาที่ต้องแก้และผลลัพธ์ที่คาดหวัง ไม่ใช่เพียงเปิดฟีเจอร์เพราะมีอยู่ในเครื่องมือ
หลักการทำงาน
rate คืนค่าเฉลี่ยต่อวินาที ส่วน increase ประมาณการเพิ่มขึ้นตลอดช่วงและจัดการการรีเซ็ต counter
ให้ตรวจทั้งสถานะที่เครื่องมือรายงานและผลลัพธ์ปลายทางที่ผู้ใช้หรือระบบอื่นได้รับ หากสองส่วนไม่ตรงกัน ควรกลับไปตรวจค่าตั้งต้นและขอบเขตที่ฟีเจอร์นี้รับผิดชอบก่อนเปลี่ยนค่าเพิ่มเติม
เหมาะกับงานแบบไหน
เหมาะกับกราฟ request per second และการนับ error ในช่วงที่ต้องการ
ก่อนทดลอง ให้ระบุสิ่งที่จะใช้วัดผล เช่น เวลาตอบสนอง ความพร้อมใช้งาน ความถูกต้องของข้อมูล หรือภาระการดูแล แล้วเทียบกับสภาพเดิม วิธีนี้ช่วยให้รู้ว่าฟีเจอร์แก้ปัญหาจริงหรือย้ายภาระไปอีกจุดหนึ่ง
ขั้นตอนนำไปใช้
- กำหนดคำถามที่ metric หรือ alert ต้องตอบให้ชัด
- ตรวจผลคิวรีกับช่วงเวลาหลายขนาดและกรณี target หาย
- ติดตามจำนวน time series, เวลา query และความถี่ alert
เริ่มจากขอบเขตเล็กและเก็บผลทดสอบไว้กับการเปลี่ยนแปลง หากจะใช้ใน production ให้กำหนดผู้ติดตามผลและเงื่อนไขที่จะหยุดการขยายการใช้งาน
ข้อควรระวัง
เลือกช่วงเวลายาวพอให้มี sample และใช้กับ counter เท่านั้นเพื่อไม่ให้การตีความผิด
แปลงข้อควรระวังนี้เป็นรายการตรวจในการทบทวนงาน เพราะปัญหาจากค่าตั้งต้นอาจไม่แสดงทันทีในสภาพแวดล้อมทดสอบ
สรุป
PromQL มีฟังก์ชันคำนวณอัตราและการเพิ่มขึ้นของ counter ในช่วงเวลา เหมาะกับกราฟ request per second และการนับ error ในช่วงที่ต้องการ ก่อนนำไปใช้กับงานหลัก ควรตรวจผลตามขั้นตอนข้างต้นและทบทวนข้อจำกัดของระบบที่มีอยู่
อ่านเพิ่มเติม: เอกสารทางการของ Prometheus