标签基数高但度量/标签计数低且采样不频繁是否是普罗米修斯可接受的用例？

Question

我有一个监视用例，我不确定它是否很好 是否适合普罗米修斯，我想在钻研之前征求意见 更深。

我要存储的数量：

仅1个指标。 该指标具有1个标签，具有1,000,000至2,000,000个不同的值。 值是标尺（但如果是计数器，会有所不同吗？） 采样率是每5分钟一次。保留数据180天。

如果我有100万个不同的标签值，则估算的存储大小：

（根据Prometheus文档中的公式：retention_time_seconds * ingested_samples_per_second * bytes_per_sample）

(24*60)/5=288 5-minute intervals in a day.

(180*288)           * (1,000,000)       * 2 = 103,680,000,000 ~= 100GB
samples/label-value   label-value-count   bytes/sample

所以我认为需要100-200GB。

1. 此估计正确吗？

2. 我在很多地方读过避免高基数标签，我会 想问这个。 考虑到我一次要查看一个时间序列，高基数标签是否存在问题？要么 有大量的时间序列？由于每个标签值都会产生另一个 时间序列？我还在Prometheus可以处理的多个地方阅读过 一次有数百万个时间序列，即使我有1个标签有1百万个 不同的值，在时间序列计数方面我应该没问题，我是否必须 担心标签在这种情况下具有高基数？我知道 这取决于服务器的强度，但假设平均容量，我 想知道Prometheus的实现在处理此问题时是否存在问题 案例有效。

3. 而且，如果这是时间序列的问题，我是否正确假设 在以下两者之间不会产生重大差异 选项？

   1. 1个指标，其中1个标签具有1,000,000个不同的标签值。
   2. 10个指标，每个指标有1个标签，具有100,000个不同的标签值。
   3. X个度量标准，每个度量标准都有1个标签，其中Y个标签值不同。 其中X * Y = 1,000,000

感谢您的帮助！

Answer 1

请注意，Victoria Metrics 是一个易于配置的 Prometheus 后端，可显着降低存储需求。

Answer 2

这可能有用，但是Prometheus并不是为它设计的，因此您可能会遇到问题。您可能需要数据库而不是监视系统，也许在这里是Cassandra。

基数如何跨指标划分不会影响接收性能，但是必须在查询中读取1M系列数据相对较慢。