Prometheus の要約分位点誤差

Prometheus は、クラウド ネイティブ分野で広く使用されている強力なオープンソース監視システムです。しかし、最近、一部のユーザーがインジケーター統計に Prometheus を使用するときに「要約分位点エラー」と呼ばれる問題に遭遇しました。この問題により、指標データの計算結果に誤差が生じ、モニタリングデータの分析に支障をきたすことになります。この記事では、PHP エディターの Youzi がこの問題を詳細に分析し、ユーザーがこの問題を迅速に解決できるようにする解決策を提供します。

質問内容

GolangサービスでPrometheus 概要を作成したいと考えています。そしてそこに分位点を設定します。 Quantile は、分位点ランク プロットと対応する絶対誤差を設定します。つまり。 (例より)

リーリー

0.25 分位数を追加したいと考えています。正しいエラー値はどれですか?

回避策

私が理解しているところによると、ターゲットに 0.25 分位値を追加するだけです:

リーリー

これは誤差を伴う統計的近似であるため、最適な誤差値を見つけるための厳密な公式はありません。これは、(クエリ計算の) 精度とパフォーマンスの間のトレードオフです。 0.001、0.01、0.05 などが一般的ですが、 データ分散 (スキュー、ノーマルなど)、クライアントのパフォーマンス コスト、ユースケース、SLO などを考慮する必要があります。ベストを尽くすにはスパイラルが必要かもしれません。

以上がPrometheus の要約分位点誤差の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。