Grafana и Prometheus: что я забыл в DevOps-инструментах
В прошлом посте было три типа телеметрии для Observability: Metrics, Logs и Traces
Prometheus работает прежде всего с Metrics - числовыми показателями состояния системы во времени.
Например, метрика покажет: 12:03 → 2% запросов завершились ошибкой
Лог сохранит конкретное событие: 12:03:14 → / payment → ошибка 500
Поэтому метрики помогают увидеть, что с системой происходит по конкретным параметрам, а логи - разобраться, что именно происходило в конкретном случае.
Сервис может вести счетчики запросов и ошибок, а Prometheus регулярно забирать их значения.
Бывает и наоборот: показатель рассчитывают из множества логов - это logs-based metrics.
Grafana подключается к Prometheus и другим источникам и превращает эти данные в графики, дашборды с алертами.
Отсюда мой микроскоп для гвоздей:
Grafana хорошо показывает техническое здоровье системы во времени, но продуктовая аналитика часто требует восстановить поведение конкретного пользователя.
В следующем посте: почему для этого используют другие инструменты и причем тут BI
❤️ смотрю в Графану сам
😈 узнаю о проблемах от пользователей
#pm #product #словарик #grafana #prometheus #observability
В прошлом посте было три типа телеметрии для Observability: Metrics, Logs и Traces
Prometheus работает прежде всего с Metrics - числовыми показателями состояния системы во времени.
Например, метрика покажет: 12:03 → 2% запросов завершились ошибкой
Лог сохранит конкретное событие: 12:03:14 → / payment → ошибка 500
Поэтому метрики помогают увидеть, что с системой происходит по конкретным параметрам, а логи - разобраться, что именно происходило в конкретном случае.
Сервис может вести счетчики запросов и ошибок, а Prometheus регулярно забирать их значения.
Бывает и наоборот: показатель рассчитывают из множества логов - это logs-based metrics.
Grafana подключается к Prometheus и другим источникам и превращает эти данные в графики, дашборды с алертами.
Отсюда мой микроскоп для гвоздей:
Grafana хорошо показывает техническое здоровье системы во времени, но продуктовая аналитика часто требует восстановить поведение конкретного пользователя.
В следующем посте: почему для этого используют другие инструменты и причем тут BI
❤️ смотрю в Графану сам
😈 узнаю о проблемах от пользователей
#pm #product #словарик #grafana #prometheus #observability