Supongamos que estás enviando una métrica COUNT notifications.sent
, desde un único host que ejecuta el Datadog Agent. Este host emite los siguientes valores en un intervalo de tiempo de descarga: [1,1,1,2,2,2,3,3]
.
El Agent suma todos los valores recibidos en un intervalo de tiempo. A continuación, envía el número total, en este caso 15
, como el valor de métrica COUNT.
Supongamos que estás enviando una métrica RATE queue_messages.rate
, desde un único host que ejecuta el Datadog Agent. Este host emite los siguientes valores en un intervalo de tiempo de descarga: [1,1,1,2,2,2,3,3]
.
El Agent suma todos los valores recibidos en un intervalo de tiempo. A continuación, envía el número total dividido por el número total de segundos de este intervalo de tiempo. En este caso, si el intervalo de descarga es de 10 segundos, el valor enviado sería 1.5
como el valor de métrica RATE.
Supongamos que estás enviando una métrica GAUGE temperature
, desde un único host que ejecuta el Datadog Agent. Este host emite los siguientes valores en un intervalo de tiempo de descarga: [71,71,71,71,71,71,71.5]
.
El Agent envía el último número reportado, en este caso 71.5
, como el valor de métrica GAUGE.
Por ejemplo, supongamos que estás enviando una métrica HISTOGRAM, request.response_time.histogram
, desde un servidor web que informa de los valores [1,1,1,2,2,2,3,3]
en un intervalo de tiempo de descarga. Por defecto, el Agent envía las siguientes métricas a Datadog, que representan la distribución estadística de estos valores en este intervalo de tiempo:
Nombre de la métrica | Valor | Tipo dentro de la aplicación Datadog |
---|
request.response_time.histogram.avg | 1.88 | GAUGE |
request.response_time.histogram.count | 0.8 | RATE |
request.response_time.histogram.median | 2 | GAUGE |
request.response_time.histogram.95percentile | 3 | GAUGE |
request.response_time.histogram.max | 3 | GAUGE |
Supongamos que estás enviando una métrica DISTRIBUTION, request.response_time.distribution
, desde dos servidores web: webserver:web_1
y webserver:web_2
. Supongamos que en un periodo de descarga determinado, webserver:web_1
informa la métrica con los valores [1,1,1,2,2,2,3,3]
y que webserver:web_2
informa la misma métrica con los valores [1,1,2]
. Durante este intervalo de tiempo, las cinco agregaciones siguientes representan la distribución estadística global de todos los valores recopilados de ambos servidores web:
Nombre de la métrica | Valor | Tipo dentro de la aplicación Datadog |
---|
avg:request.response_time.distribution | 1.73 | GAUGE |
count:request.response_time.distribution | 11 | COUNT |
max:request.response_time.distribution | 3 | GAUGE |
min:request.response_time.distribution | 1 | GAUGE |
sum:request.response_time.distribution | 19 | COUNT |
Cálculo de agregaciones de percentiles
Al igual que otros tipos de métricas, como GAUGE or HISTOGRAM, el tipo de métrica DISTRIBUTION dispone de las siguientes agregaciones: count
min
, max
, sum
y avg
. Las métricas de distribución se etiquetan inicialmente del mismo modo que las demás métricas (con etiquetas (tags) personalizadas definidas en el código).
Se pueden añadir agregaciones de percentiles adicionales (p50
, p75
, p90
, p95
, p99
) a las métricas de distribución. Si se añadieran agregaciones de percentiles a tu métrica de distribución dentro de la aplicación, las siguientes cinco agregaciones adicionales estarían disponibles para consultas:
Nombre de la métrica | Valor | Tipo dentro de la aplicación Datadog |
---|
p50:request.response_time.distribution | 2 | GAUGE |
p75:request.response_time.distribution | 2 | GAUGE |
p90:request.response_time.distribution | 3 | GAUGE |
p95:request.response_time.distribution | 3 | GAUGE |
p99:request.response_time.distribution | 3 | gauge |
Es decir, para una métrica de distribución con agregaciones de percentiles añadidos durante un intervalo de tiempo determinado, están disponibles las 10 agregaciones siguientes: count
, sum
, min
, max
, avg
, p50
, p75
, p90
, p95
y p99
.
Personalización del etiquetado
Esta funcionalidad te permite controlar el etiquetado de métricas donde la granularidad a nivel de host no es necesaria. Consulta más información sobre Metrics without LimitsTM.
Nota: La exclusión de etiquetas con !
no se admite con esta función.