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。

相关问题

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。

prometheus 四个数据类型

Prometheus 是一个开源的时间序列数据库和监控系统，它主要用于收集、存储和查询网络服务的度量数据。Prometheus 支持四种基本的数据类型：

1. **标量 (Scalar)**：最基本的类型，表示单个数值，例如 CPU 使用率、系统负载等。

2. **标量整数 (Integer)**：与标量类似，但是值只能是整数，用于存储计数器或定时器的计数。

3. **聚合函数 (Histograms and Summaries)**：它们不是具体的数值，而是对一组数值进行统计分析，如计算平均值、50th百分位数（即中值）、最大值和最小值。Histogram 用于跟踪一系列时间间隔内的值分布，而 Summary 则更专注于估计延迟时间和卡方分散程度。

4. **度量组 (Time Series)**：每个度量都有一个唯一的标签集合，这被称为“标签”，使得数据可以根据需要进行筛选和分组。例如，你可以有一个名为 "requests_total" 的度量，标签可以包括 "method", "status_code", "endpoint" 等。

这些数据类型允许用户有效地组织和检索监控指标，并通过 Prometheus Query Language (PromQL) 进行灵活的查询。