¿Qué es la métrica histogram en Prometheus?

Prometheus es un sistema encargado de la generación de alertas de eventos que contribuye a supervisar y mantener la infraestructura, lo que realiza a partir del análisis del comportamiento del sistema. De modo que esta herramienta hace uso de herramientas como la métrica histogram en Prometheus, para medir la frecuencia de las observaciones de valores que caen en buckets específicos definidos previamente.

Así que, si te interesa aprovechar al máximo esta opción, necesitas conocer, a través de este artículo, las características, funciones y propiedades de mayor relevancia de la métrica histogram en Prometheus.

¿Qué son las métricas histogram en Prometheus?

La métrica histogram en Prometheus, también conocidas como histogram metrics o histograma, son uno de los tipos de métricas más complejo, debido a que solo a partir de uno de ellos se desprende un conglomerado extenso de series temporales. Los histogramas, por lo general, se encargan de mostrar observaciones que abarcan la duración de las solicitudes y el tamaño de las respuestas. Junto a ello, también son responsables de las cuentas en depósitos configurables.

Los métricas histogram realizan, además, un seguimiento barato de observaciones, debido a que la funcionalidad se relaciona con el incremento de contadores.

Características de las métricas histogram en Prometheus

Sabiendo que estas herramientas realizan un seguimiento al número de observaciones y al total de valores observados, es importante tener presente que tanto el número de observaciones como la suma de observaciones se comportan como contadores. Esto se cumple siempre que los valores sean positivos. 

El proceso de extracción de un histograma, denominado <basename>, engloba un conjunto de series temporales: por un lado, contadores acumulativos escritos de la siguiente manera: <basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"}. Sumado a ello, expone la suma total de valores observados (<basename>_sum). Y, al final, arroja el recuento de entradas que se han observado (<basename>_count).

Función de la métrica histograma en Prometheus

La función principal de la métrica histogram en Prometheus es el conteo de las observaciones dentro de grupos específicos de valores de observación. 

Un SLO, normalmente, atiende el 95% de entradas en 300ms. En este panorama, un histograma o métrica histogram necesita un almacenamiento con un máximo superior a 0,3 segundos. Para ello, se establece la cantidad aproximada de solicitudes en 300ms y configura un aviso en caso de que el funcionamiento esté por debajo del 95%. Hecho esto, para el cálculo de solicitudes tratadas en los últimos 5 minutos se utiliza lo siguiente: 

sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket{le="0.3"}[5m])) by (job)

/

  sum(rate(http_request_duration_seconds_count[5m])) by (job)

Además de lo anterior, los histogramas también se utilizan para calcular los cuantiles φ, donde 0 ≤ φ ≤ 1. Los resultados de los histogramas son expuestos en cubos y, luego, el cálculo de los cuantiles de los cubos se lleva a cabo en un apartado del servidor usando la función histogram_quantile(.)

En este artículo has podido conocer qué es la métrica histogram en Prometheus, así como sus características, funciones y propiedades principales. Ahora, después de haber llegado hasta aquí, seguro que quieres profundizar en otros muchos conceptos relevantes del sector tecnológico. Por eso, no puedes perderte nuestro Bootcamp DevOps, donde podrás obtener el conocimiento tanto teórico como práctico que necesitas para convertirte en un experto de un mundillo tan competitivo como el tecnológico. ¡Anímate a dar el siguiente paso en tu proceso de formación y matricúlate ya!