Metrics
from Observability
メトリクス
参考
/mrsekut-book-4814400128/079 (5.2 構成要素としてのメトリクスの限界)
#wip
こんな感じの整理かなmrsekut.icon
Telemetryは、広義のデータ収集のこと
Metrics, Logsなども全て包含する
「リクエストにN秒かかった」みたいな実際のデータなども含む
Metricsはそれらのデータを集計した数値的な意味合い？
リクエスト数、エラー率、平均レスポンスタイムみたいな
1つのデータの値というよりは、複数のデータを集計した結果の値
SLIは、そのMetricsが異常かどうかを判断する基準みたいな
GPT-4.icon
何か？
数値的な集計データ・パフォーマンス指標
時系列で可視化・集約される（例：CPU使用率 = 65%、リクエスト数 = 120/分）
主な特徴
table:_
構造化されている 数値データ（タグ/ラベル付き）
軽量かつ高速 集約しやすく、リアルタイム性が高い
アラート向き SLO/SLIのベースになりやすい
代表的なメトリクス
Request latency（応答時間）
Error rate（エラー率）
Throughput（処理量）
Resource usage（CPU, Memory）
ツールの例
Prometheus, Grafana, Datadog