Grafana Mimir 中 OpenTelemetry 指数直方图的采集与发送指南

Grafana Mimir 中 OpenTelemetry 指数直方图的采集与发送指南

mimir Grafana Mimir provides horizontally scalable, highly available, multi-tenant, long-term storage for Prometheus. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mimir/mimir

前言

在现代可观测性体系中，直方图是衡量系统性能指标的重要工具。Grafana Mimir 作为高性能的时序数据库，支持接收 OpenTelemetry 的指数直方图(Exponential Histogram)数据格式。本文将深入解析如何在 Mimir 中使用这一特性。

指数直方图简介

指数直方图是 OpenTelemetry 规范中定义的一种高效直方图实现，与 Prometheus 原生直方图相比具有以下特点：

1. 显式存储极值：直接记录最小(min)和最大(max)观测值，无需通过分位数估算
2. 动态桶分布：采用指数增长的桶边界，能够更好地适应不同量级的数据
3. 存储效率高：相比固定桶直方图，在保持精度的同时减少存储需求

功能状态说明

目前该功能在 Grafana Mimir 中处于实验阶段，建议在生产环境使用时进行充分测试。

数据采集方案

OpenTelemetry Collector 作为数据管道，支持多种采集和发送方式：

1. OTLP over HTTP

保持指数直方图原始格式直接发送到 Mimir，这种方式保留了完整的原始数据结构。

2. Prometheus Remote Write

将指数直方图转换为 Prometheus 原生直方图格式发送，兼容性更好。

Go 应用接入实践

环境要求

• OpenTelemetry SDK 1.17.0 或更高版本

配置步骤

1. 基础配置：按照标准流程设置资源、计量提供者、计量器和仪表
2. 视图配置：添加指数直方图聚合视图

Aggregation: metric.AggregationBase2ExponentialHistogram{
    MaxSize:  160,   // 最大桶数量
    MaxScale: 20,    // 最大缩放比例
}

关键参数说明：

• MaxSize：控制直方图的精度和内存使用
• MaxScale：影响桶边界的动态范围

从显式桶直方图迁移

迁移过程需要谨慎操作以确保数据连续性：

分阶段迁移方案

1. 并行采集阶段：

   • 保留原有显式桶配置
   • 新增指数直方图视图
   • 使用不同指标名区分（如添加_exp后缀）

2. 仪表板适配：

   • 推荐方案：创建新版仪表板专门展示指数直方图数据
   • 过渡方案：使用变量切换查询逻辑

   <显式桶查询> < ($metrics_type * +Inf)
   <指数直方图查询> < ($metrics_type * -Inf) 
   

3. 告警规则迁移：

   • 先添加基于指数直方图的新规则
   • 保持旧规则至少最长计算周期+1天
   • 验证无误后再移除旧规则

注意事项

• 避免直接使用or合并查询，可能导致数据计算异常
• 确保足够的并行采集时间覆盖所有告警规则的最长计算区间

桶边界计算原理

指数直方图的桶边界计算公式为：

(2^(2^-schema))^index < v ≤ (2^(2^-schema))^(index+1)

其中：

• schema 决定桶的疏密程度
• index 为桶索引号
• v 为观测值

这种计算方式确保了桶边界呈指数增长，能够高效覆盖从极小到极大的各种观测值。

最佳实践建议

1. 性能调优：根据实际数据分布调整MaxSize和MaxScale
2. 监控验证：迁移过程中密切监控新旧数据的一致性
3. 文档维护：记录迁移时间点以便后续数据分析参考
4. 渐进式部署：先在测试环境验证，再逐步推广到生产环境

通过合理配置和使用 OpenTelemetry 指数直方图，可以在 Grafana Mimir 中实现更高效、更精确的指标监控和分析。

mimir Grafana Mimir provides horizontally scalable, highly available, multi-tenant, long-term storage for Prometheus. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mimir/mimir