Какие существуют стратегии для улучшения точности данных в Prometheus?

Несколько стратегий для улучшения точности данных в Prometheus:

• Использовать одинаковые имена метрик для разных ресурсов. climbtheladder.com Это упростит сравнение и анализ данных из разных источников. climbtheladder.com
• Не использовать метки для дифференциации метрик. climbtheladder.com Метки предназначены для фильтрации и агрегации, а не для дифференциации метрик. climbtheladder.com Вместо этого нужно использовать разные имена метрик. climbtheladder.com
• Добавлять префикс к именам метрик. climbtheladder.com Это поможет организовать и дифференцировать метрики от разных сервисов. climbtheladder.com
• Делать имена метрик короткими и простыми. climbtheladder.com Чем сложнее имена, тем больше данных будет храниться, что может замедлять время запросов и увеличивать затраты на хранение. climbtheladder.com
• Предпочитать числовые значения строкам. climbtheladder.com Числовые значения проще обрабатывать и сравнивать, что делает их более подходящими для оповещения. climbtheladder.com
• Настроить релейблинг. habr.com Это механизм, позволяющий изменять и фильтровать лейблы метрик и сами метрики перед тем, как они попадут в хранилище данных Prometheus. habr.com
• Настроить интервал сбора метрик. habr.com Это можно сделать в соответствии с тем, насколько критично получать данные за каждый промежуток времени. habr.com Например, установив больший интервал для метрик, ежесекундное или ежеминутное обновление которых не нужно. habr.com