Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Auto-smooth noisy metrics to reveal trends» автора Yassine Benazzou.
Datadog упрощает сопоставление, сравнение и визуализацию метрик вашей инфраструктуры и приложений. Однако некоторые метрики по своей природе настолько шумны, что графики становятся нечитаемыми (ужасная проблема спагеттификации), и вы теряете способность извлекать важную информацию о тенденциях и крупномасштабных отклонениях. Специально для таких случаев, мы предоставляем несколько функций сглаживания, которые помогут вам определить тенденции в ваших метриках. Но выбор сглаживающего фильтра, который хорошо работает для всех уровней масштабирования и точек во времени, может быть трудным до невозможности. Вот почему мы создали функцию Auto Smoother, которая автоматически удаляет шум временных рядов при сохранении их формы.
Давайте рассмотрим несколько примеров, показывающих, как функция Auto Smoother может помочь вам получить больше информации из ваших графиков.
Вышеприведенные графики показывают одну и ту же метрику — простой CPU на одном из наших производственных кластеров — до (слева) и после (справа) применения функции Auto Smoother. Данная метрика часто колеблется между очень высокими и очень низкими значениями, что затрудняет просмотр тенденций использования CPU до тех пор, пока мы не применим функцию Auto Smoother. На обоих графиках мы видим, что пара узлов перестала работать около 11:20 утра. Но только сглаженный график дает понять, что после этого оставшиеся узлы в итоге сократили время своего простоя вдвое.
Читать полностью »
