A
а киньте ссылку плиз как пром хранит данные готовые для query?
Size: a a a
2019 December 15
AS
это ?
A
для начала хватит, спс
A
Если ты отдаешь бакеты с персентилями, как трефик, например, то все ок
Это не бакеты ;)
GG
Это не бакеты ;)
Спасибо за уточнение
A
есть лямбда-функция которая получает логи aws alb, задача строить SLA без saas
сейчас в docker-compose у меня: prom/statsd-exporter, prom/prometheus, victoriametrics/victoria-metrics, grafana/grafana
пора остановиться, или это только начало? :)
сейчас в docker-compose у меня: prom/statsd-exporter, prom/prometheus, victoriametrics/victoria-metrics, grafana/grafana
пора остановиться, или это только начало? :)
A
есть лямбда-функция которая получает логи aws alb, задача строить SLA без saas
сейчас в docker-compose у меня: prom/statsd-exporter, prom/prometheus, victoriametrics/victoria-metrics, grafana/grafana
пора остановиться, или это только начало? :)
сейчас в docker-compose у меня: prom/statsd-exporter, prom/prometheus, victoriametrics/victoria-metrics, grafana/grafana
пора остановиться, или это только начало? :)
Тебе капец. Продолжай.
GG
есть лямбда-функция которая получает логи aws alb, задача строить SLA без saas
сейчас в docker-compose у меня: prom/statsd-exporter, prom/prometheus, victoriametrics/victoria-metrics, grafana/grafana
пора остановиться, или это только начало? :)
сейчас в docker-compose у меня: prom/statsd-exporter, prom/prometheus, victoriametrics/victoria-metrics, grafana/grafana
пора остановиться, или это только начало? :)
В смысле без саас?
GG
Типа полностью в лямбде? Я тебе более скажу - тебе половина твоего стека не нужна, это можно на всратой базенке и твоей лямбде собрать
GG
Единственное показание к указанному стеку - готовые компоненты и если ты их применишь ещё для чего-то
AV
с lsp можно сделать удобную составлялку алертов с автодополнением и подсказками, а не как щас
создал feature request - https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics/issues/267
A
ok
AV
в пром я посылаю метрику "api_requests{...tags} latency"
я так понимаю это gauge - расскажите как мне на ее основании квантили высчитывать по задержке? как-то в гистограмму надо сначала превратить, или еще что?
я так понимаю это gauge - расскажите как мне на ее основании квантили высчитывать по задержке? как-то в гистограмму надо сначала превратить, или еще что?
нужно использовать
quantile_over_time(0.99, api_requests[5m]) - это вернет 99 персентиль для показаний api_requests за последние 5 минутAV
есть лямбда-функция которая получает логи aws alb, задача строить SLA без saas
сейчас в docker-compose у меня: prom/statsd-exporter, prom/prometheus, victoriametrics/victoria-metrics, grafana/grafana
пора остановиться, или это только начало? :)
сейчас в docker-compose у меня: prom/statsd-exporter, prom/prometheus, victoriametrics/victoria-metrics, grafana/grafana
пора остановиться, или это только начало? :)
Список сервисов можно сократить, заменив связку
Конечно, это справедливо только в случае, если прометеус больше нигде не используется.
statsd-exporter+prometheus на statsd, который бы записывал данные напрямую в victoria-metrics по протоколу Graphite - см. https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics/blob/master/README.md#how-to-send-data-from-graphite-compatible-agents-such-as-statsd .Конечно, это справедливо только в случае, если прометеус больше нигде не используется.
A
спасибо, это интересная инфа, в моем случае скрапиться будут еще другие таргеты
A
нужно использовать
quantile_over_time(0.99, api_requests[5m]) - это вернет 99 персентиль для показаний api_requests за последние 5 минутто есть таки gauge можно в квантили, круто
A
тогда можно statsd-exporter выкинуть и слать метрики напрямую в victoriametrics
A
дополнительный плюс в том что можно указать таймстамп события
2019 December 16
AV
тогда можно statsd-exporter выкинуть и слать метрики напрямую в victoriametrics
все зависит от частоты отправки метрик. Если они будут приходить раз в секунду или реже, то нормально. Если чаще, то лучше все-таки использовать statsd для предварительной агрегации, чтобы не засорять базу слишком большим количеством показаний