Erreur quantile récapitulative de Prometheus

Prometheus est un puissant système de surveillance open source largement utilisé dans le domaine du cloud natif. Cependant, récemment, certains utilisateurs ont rencontré un problème appelé « erreur de quantile récapitulatif » lors de l'utilisation de Prometheus pour les statistiques des indicateurs. Ce problème entraînera des erreurs dans les résultats de calcul des données des indicateurs, ce qui entraînera des problèmes pour les utilisateurs lors du suivi de l'analyse des données. Dans cet article, l'éditeur PHP Youzi analysera ce problème en détail et proposera des solutions pour aider les utilisateurs à résoudre rapidement ce problème.

Contenu de la question

Je souhaite créer Prometheus Summary en service Golang. Et définissez le quantile ici. Quantile configure mon tracé de rang quantile et l'erreur absolue correspondante. c'est à dire. (à partir d'un exemple)

map[float64]float64{0.5: 0.05, 0.9: 0.01, 0.99: 0.001}

Je souhaite ajouter 0.25 quantiles. Quelle valeur d'erreur est correcte ?

Solution de contournement

D'après ce que j'ai compris, vous souhaitez uniquement ajouter le quantile 0,25 à votre cible :

Objectives: map[float64]float64{0.25: 0.01, 0.5: 0.05, 0.9: 0.01, 0.99: 0.001},

Puisqu'il s'agit d'une approximation statistique avec erreur, il n'existe pas de formule stricte pour trouver la valeur d'erreur optimale. Il s'agit d'un compromis entre la précision (du calcul des requêtes) et la performance. 0,001, 0,01, 0,05, etc. sont courants, mais vous devez prendre en compte votre 数据分布 (asymétrie, normal, etc.), les coûts de performance du client, les cas d'utilisation, les SLO, etc. Peut-être avez-vous besoin de faire une spirale pour obtenir le meilleur de vous-même.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!