Эффективно ли Prometheus сжимает серии идентичных сэмплов?

Эффективно ли Prometheus сохраняет и устраняет дубликаты длинных повторов идентичных выборочных значений для метрики?

Я работаю с системой, в которой некоторые входные данные меняются с низкой частотой, скажем, каждые 30 минут, а другие меняются с высокой частотой, например, 1 секунду или непрерывно. Мне нужно захватить высокое временное разрешение на высокочастотных сэмплах, и я хотел бы знать, как Prometheus будет обрабатывать низкочастотные сэмплы.

Скажем, у меня есть одна серия, которая меняется с интервалом в 30 минут, а другая — с интервалом в 1 секунду. Прометей царапает со скоростью 1/сек. Итак, у меня есть 600 одинаковых выборок медленной серии для каждого измененного значения.

Что Прометей будет делать с идентичными образцами? Он просто слепо хранит все 600 с их уникальными временными метками и «да, все то же значение»? Или он достаточно умен, чтобы опускать дубликаты и избегать хранения всех бессмысленных временных меток?

Я не могу найти в документации Prometheus ничего, что ясно объясняет, как Prometheus обрабатывает метрики с разной частотой дискретизации.

Допустим, я копаю что-то, где я не могу определить отдельные конфигурации парсинга для разных скоростей метрик. Как Prometheus будет хранить мои 600 одинаковых метрик между изменениями значений?

Нужно ли использовать правило записи для сжатия метрик после сбора и удаления старых? Скажем, сопоставить их по меткам и сделать временную субдискретизацию при постобработке? Или пром достаточно умен, чтобы сделать это сам?

метрики прометея

0

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.