Métrica summary en Prometheus

Autor: | Última modificación: 17 de agosto de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
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Prometheus es una herramienta tecnológica a cargo de procesos relacionados con la monitorización y alerta de sistemas. Se caracteriza también por ser open source, robusta, de alta disponibilidad y eficaz. De manera que esta plataforma utiliza recursos como la llamada métrica summary en Prometheus, que se enfoca en mostrar observaciones como el tamaño de respuesta a peticiones y la duración de las solicitudes realizada en el sistema.

De manera que, para hacer un mejor uso de este sistema, es necesario que te quedes en este artículo para que aprendas todo lo que debes saber acerca de la métrica summary en Prometheus, incluyendo sus características más importantes y sus componentes.

¿Qué es la métrica summary en Prometheus?

La métrica summary en Prometheus, también conocida como summary metric, hace referencia a un tipo de métrica de Prometheus recomendada para calcular buckets precisos, aunque no se puede estar seguro del rango de esos valores.

Cabe destacar que la métrica summary en Prometheus destaca por ser parecida a la opción de histogram, por lo que se sugiere el uso de los llamados histogramas siempre que sea posible.

Summary vs histogram

Bajo una mirada general, la métrica summary es muy similar a la métrica histogram, debido a que también muestra observaciones. Normalmente, estas abarcan el intervalo de tiempo de las solicitudes y la extensión de las respuestas. La semejanza entre ambos tipos de métricas crece cuando se tiene en cuenta que los summary también ofrecen un conteo general de las observaciones y la cantidad del total de valores observados.

A pesar de tener tantas similitudes, la métrica summary en Prometheus no es lo mismo que la histogram metric, debido a que, a diferencia de este último, que trabaja con una serie temporal por depósito configurado, un resumen realiza el cálculo de cuantiles configurables en un límite de tiempo variable. Es decir, la configuración requerida se lleva a cabo mediante la elección de los cuantiles φ deseados. Cabe resaltar que no se podrán añadir al cálculo otros componentes más adelante. 

La diferencia de funcionalidad entre una métrica sistogram y la métrica summary en Prometheus supone, al mismo tiempo, una distancia en el rendimiento al cliente: los summary son más costosos, debido al cómputo de los cuantiles. Respecto al desempeño del servidor, se señala que resulta más sencillo llevar a cabo el proceso requerido en la ejecución de un summary.

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Ahora bien, la métrica summary en Prometheus, nombrado métricamente como <basename>, ejecuta las siguientes series de tiempo en el extracto:

  • En primer lugar, la transmisión de cuantiles φ (0 ≤ φ ≤ 1) de eventos observados. Esto se computa como <basename>{quantile="<φ>"}.
  • En segundo lugar, el conteo general de todos los datos observados (<basename>_sum).
  • Por último, la cuenta de los procesos que han sido monitoreados (<basename>_count).

Componentes de la métrica summary en Prometheus

En lo que respecta a los elementos de la métrica summary en Prometheus, cabe destacar que esta contiene un primer contador, que se encarga de llevar el número total de medidas. Se nombra métricamente como _countsufijo.

Como segundo elemento, este tipo de métricas habilitan otro contador para el conteo de los valores de todas las medidas. Para designar este componente se utiliza _sumsufijo.

¿Cuál es el siguiente paso?

En este artículo has podido conocer qué es la métrica summary en Prometheus, así como sus características principales, sus componentes y demás. Ahora, si ya has alcanzado este punto, es porque quieres conocer más acerca de esta y otras herramientas que te ayuden a optimizar tus procesos tecnológicos. Por eso, no puedes dudar en continuar con tu proceso de formación: ¡es el momento de matricularte en nuestro DevOps & Cloud Computing Full Stack Bootcamp! Aquí podrás convertirte en un verdadero experto del mundo IT en muy pocos meses. ¡Apúntate ahora y continúa formándote!

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