Prometheus 数据类型

Prometheus 是一个开源的监控系统，它主要用于记录应用程序中的时间序列数据。在 Prometheus 中，有四种常见的数据类型，分别是 Counter、Gauge、Histogram 和 Summary。下面简单介绍一下这四种数据类型：

1. Counter：计数器，表示一个单调递增的计数器。它适用于需要统计某个事件发生的次数的情况，比如请求数、错误数等。

2. Gauge：仪表盘，表示一个可变的值。它适用于需要测量某个指标的情况，比如内存使用量、CPU 使用率等。

3. Histogram：直方图，表示观察到的值落在一系列桶（bucket）中的数量。它适用于需要统计某个指标的分布情况的情况，比如请求延迟、响应大小等。

4. Summary：摘要，类似于直方图，但它还会对观察到的值计算出指定百分比的排名。它适用于需要统计某个指标的分布情况和关键分位数的情况。

相关问题

prometheus数据类型

Prometheus有四种主要的数据类型，它们是Counter（计数器）、Gauge（仪表盘）、Histogram（直方图）和Summary（摘要）。每种数据类型都有不同的用途和特点。

1. Counter（计数器）：用于表示一个单调递增的值，常用于统计请求次数、事件发生次数等。计数器在每个样本点都增加，但可以被重置为0。例如，可以使用计数器来记录网站的总请求数。

2. Gauge（仪表盘）：用于表示一个可变的值，常用于表示当前状态或度量值。仪表盘可以增加或减少，并且可以在任何时间点设置新的值。例如，可以使用仪表盘来记录服务器的负载或内存使用情况。

3. Histogram（直方图）：用于表示一组观测值的分布情况，常用于统计和分析数据的分布情况。直方图将观测值按照指定的桶范围进行分组，并记录每个桶中的观测值数量。例如，可以使用直方图来记录请求的响应时间分布。

4. Summary（摘要）：类似于直方图，用于表示观测值的分布情况。不同之处在于，摘要还会计算出一些统计指标，如总数、均值和分位数等。摘要适用于需要对数据进行聚合和分析的情况。例如，可以使用摘要来记录请求的处理时间，并计算出平均处理时间和百分位数。

这些数据类型的使用取决于具体的监测需求和应用场景。根据不同的指标和需求，可以选择合适的数据类型来收集和分析数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [普罗米修斯笔记：初识Prometheus](https://blog.csdn.net/u011047968/article/details/114255036)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [prometheus的数据类型介绍](https://blog.csdn.net/polo2044/article/details/83277299)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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prometheus监控数据类型

Prometheus监控数据类型包括Gauges、Counters和Histograms。其中，Gauges是最简单、使用最多的指标，获取一个返回值，这个返回值没有变化规律，不能肯定它一定是增长或是减少的状态，采集回来是多少就是多少。比如硬盘容量、CPU内存使用率都适合使用Gauges数据类型。Counters是计数器类型，数据在理想状态下应该是从0开始永远递增或者是不变。比如系统运行时间、HTTP访问量等。这类型的数据通常要借助rate、irate、topk、increase等函数来获取一个变化状态，如增长率。Histograms和summary一样属于高级指标，用于统计数据的分布情况，避免长尾问题。这个类型不太好理解，比如说统计一天的日志，大部分用户响应时间都是正常的，只有少量用户异常，如果这个时候取平均值的话，这少量用户的异常情况就会被掩盖过去，而Histograms可以分别统计出全部用户的响应时间，比如0-1秒的用户有多少、1-2秒的用户有多少。