すべてのメトリクスクエリには、標準的な評価順序があります (簡単な復習として、クエリの構造をご覧ください)。例えば、次のようなクエリは、次のように計算されます。 sum:kubernetes.cpu.requests{*} by {kube_container_name}.rollup(avg, 10)

  1. 時間集計 — 10 秒ロールアップの時間間隔ごとに、各時系列 (一意のタグ値の組み合わせで定義) の値を時間で合計します。一意のタグ値の組み合わせの数は、このメトリクスで最も揮発性の高い/高粒度のタグ (例えば container_id) によって決定されます。
  2. 次に、kube_container_name (空間集計) ごとに、すべての平均値の合計を 1 つの代表値として取得します。各 kube_container_name の平均値は、各ロールアップ間隔に存在する一意の container_id の数によって決まります。

このゲージメトリクスでは、kube_container_name で合計する際に、weighted() 関数が container_id タグの値の寿命の短さを考慮します。

このクエリを以下の前提で考えてみます。
sum:kubernetes_state.pod.uptime{*} by {version}.rollup(avg, 10)

  • ゲージメトリクスの送信間隔は、10 秒に定義されています。
  • データポイントは、時間にして 60 秒ごとにグラフ化されます。
  • Kubernetes のポッドには、常時 2 つのバージョンが存在します。各バージョンにはアプリのラベルが貼られ、1 アプリにつき 1 バージョンしか存在しません。

60 秒間の生データは、以下と似ているかもしれません。

時間0s10 秒20 秒30 秒40 秒50 秒
app:aversion:112NANNANNANNANNAN
app:bversion:1NAN121212NANNAN
app:cversion:1NANNANNANNAN1212
app:dversion:212NANNANNANNANNAN
app:eversion:2NAN161616NANNAN
app:fversion:2NANNANNANNAN1818
  1. 時間集計 – データのロールアップ 時間集計では、avg (加重なし) または提案されている weighted 平均のどちらかのデータをロールアップしています。

    時間集計.rollup(avg).weighted() 使用
    app:aversion:1122.0
    app:bversion:1126.0
    app:cversion:1124.0
    app:dversion:2122.0
    app:eversion:2168.0
    app:fversion:2186.0
  2. 空間集計 最後に、メトリクスをバージョンごとに集計し、以下の最終的な値を得ます。

    バージョン別の空間集計.rollup(avg).weighted() 使用
    version:13612
    version:24616

weighted() 関数は、送信率に対して関数を重み付けすることで、短命なタグの矛盾した挙動を改善します

参考資料

お役に立つドキュメント、リンクや記事:

PREVIEWING: mervebolat/span-id-preprocessing