Monitoring and Logging Question #019e3a4f

No Prometheus, o tipo de métrica principal usado para representar um único valor numérico que pode subir e descer é o Gauge. Gauges são usados para valores que podem aumentar ou diminuir arbitrariamente, como temperatura, uso de memória ou número de requisições concorrentes. Eles são valores instantâneos que podem ser definidos para qualquer número e podem mudar ao longo do tempo em qualquer direção.

Como Funciona

Um Gauge é uma métrica que representa um único valor numérico que pode ser arbitrariamente aumentado ou diminuído. É tipicamente usado para medições como uso atual de memória, temperatura da CPU ou número de conexões ativas. Gauges podem ser definidos para um valor específico usando o método Set(), ou incrementados/decrementados usando os métodos Inc(), Dec(), Add() ou Sub(). Em PromQL, métricas do tipo gauge podem ser usadas com funções como avg(), sum(), min(), max() e delta() para calcular mudanças ao longo do tempo.

Por que o Valor Correto está Certo

O Gauge é o tipo de métrica correto porque é explicitamente projetado para representar um único valor numérico que pode subir e descer. É o único tipo de métrica do Prometheus que suporta tanto aumentos quanto diminuições, tornando-o adequado para valores que não são monotonicamente crescentes.

Por que os Valores Incorretos estão Errados

• Counter: Um Counter é uma métrica cumulativa que apenas aumenta (ou reseta para zero na reinicialização). É usado para valores que só sobem, como total de requisições ou erros. Counters não podem diminuir, portanto não são adequados para valores que podem cair.
• Histogram: Um Histogram amostra observações (como durações de requisição ou tamanhos de resposta) e as conta em buckets configuráveis. Também fornece uma soma de todos os valores observados. Histograms são usados para distribuições, não para um único valor que sobe e desce.
• Summary: Similar a um Histogram, um Summary amostra observações e calcula quantis configuráveis em uma janela de tempo deslizante. Também fornece uma contagem total e soma das observações. Summaries são usados para rastrear distribuições e não são projetados para um único valor flutuante.