Prometheus के irate के spike कैप्चर न कर पाने की वजह

• PromQL में per-second rate की गणना के लिए इस्तेमाल होने वाले rate और irate
• यह गलतफ़हमी मौजूद है कि irate [range] के दौरान आने वाले spike को पकड़ता है, और rate इन spike का औसत निकालता है
• irate केवल आख़िरी दो data points का per-second rate गणना करता है
• query_range की हर query में कौन-से आख़िरी दो data points दिखेंगे, यह start, end, step parameters पर निर्भर करता है
  • इसलिए irate पर निर्भर dashboard zooming और scrolling के अनुसार काफ़ी बदल सकता है
• तेज़ी से बदलने वाले counter में irate से सभी spike पकड़ना मुश्किल है

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• MetricsQL (PromQL के साथ अधिकांशतः compatible Query Language) इसके लिए rollup_rate function को support करता है
• यह function हर आस-पास के data point pair के बीच rate निकालता है और उसका min, avg, max लौटाता है
• इसलिए सभी spike को लगातार min और max में पकड़ा जा सकता है
• अगर इसे सीधे dashboard में visualize करें, तो rollup_rate(min) <= irate <= rollup_rate(max) को संतुष्ट करने वाला एक band देखा जा सकता है

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• irate के बारे में एक और गलतफ़हमी यह है कि यह rate से तेज़ है
• शायद ऐसा इसलिए लगता है क्योंकि यह [range] interval में दिए गए data points में से केवल आख़िरी दो को देखता है?
  • लेकिन वास्तव में Prometheus सबसे ज़्यादा CPU time तब खर्च करता है जब query_range API का उपयोग करते समय [start...end] interval से data points निकाले जाते हैं
  • कौन-सा function इस्तेमाल किया जा रहा है, इसका performance पर बहुत बड़ा असर नहीं पड़ता

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ब्लॉग पोस्ट में यह बात समझाई नहीं गई है, इसलिए जोड़ दें कि rollup_rate के rollup="avg" value का उपयोग करने और rate पर साधारण avg लगाने के बीच का अंतर MetricsQL डेवलपर के एक अन्य जवाब में देखा जा सकता है।