Счётчики и датчики

Любой, кто хотя бы раз сталкивался с системами мониторинга, знает, что существует два типа метрик: счётчики (counter) и датчики (gauge). Но не многие знают, зачем именно сделаны эти два типа.

Датчики

Тип “датчик” используется для измерения текущего состояния. Обычно это число, которое может как увеличиваться, так и уменьшаться. Например, это могут быть измерения температуры, количество подключенных пользователей, load average и так далее. По сути, измерение любого стохастического процесса, про которого заранее ничего неизвестно.

Счётчики

Тип “счётчик” обычно используется для метрик, значения которых постепенно увеличиваются. Примером таких метрик может быть количество байт, посланных по сети, количество обработанных запросов и так далее.

Практическое использование

Из этих определений по-прежнему непонятно зачем нужен тип “счётчик”. Зачем хранить общее количество переданных байт, если, зачастую, интересна скорость передачи данных по сети? А скорость передачи можно посчитать во время съёма информации и записать в базу с типом “датчик”.

А всё дело в способе отображения значений на графике. Допустим, есть метрика “Температура” типа “датчик”. Если нужно нарисовать график по минутам, то получится что-то вроде этого:

Всё просто: у нас есть 4 измерения, которые были сделаны раз в минуту.

А что если нам нужно отобразить данные за месяц? В месяце почти 43800 минут. Значит у нас есть 43800 значений, которые нужно отобразить на экране. Если каждое значение на графике будет занимать один пиксел, то потребуется картинка шириной 43800 пикселей. Это слишком много, да и смысла смотреть на каждый из этих 43800 пикселей нет. Поэтому нужно уменьшить количество данных. Есть несколько алгоритмов прореживания данных:

• Выбрать среднее/минимальное/максимальное. Например, в rrdtool для этого используется consolidation function (CF).
• Алгоритм Рамера — Дугласа — Пекера.

В любом случае график будет отображать приближённые данные. И в таком случае всегда нужно знать каким образом был нарисован график. График максимальных температур всегда будет непохож на график средних температур. Ещё это иногда приводит к достаточно забавным результатам. Например, полтора пользователя на сайте.

А теперь допустим, есть метрика “количество переданных байт” типа “счётчик”. Если построить график как-есть, то получится не очень информативно:

Общее количество переданных байт не очень интересно. Но, если взять производную, то получится скорость!

В примере выше производная приводится к скорости байт в секунду, потому что это стандарт измерения скорости передачи данных. Но ничто не мешает посчитать количество переданных байт в минуту или в месяц. Тип “счётчик” как раз позволяет это сделать. Для этого достаточно вычесть начальное значение из конечного значения:

Этот тип метрик позволяет строить достаточно точные графики и делает это максимально быстро.

Единственный недостаток случается, когда система перезапускается, и счётчик сбрасывается. В таком случае приложение должно само решить как интерпретировать такие события. В r2cloud я просто считываю последнее сохранённое значение и добавляю его к входящему. Таким образом всегда получается монотонно возрастающие значения.

Таким образом, разделение метрик по разным типам позволяет в некоторых случаях отобразить результаты более точно.