5、OpenTelemetry 信号：追踪、指标和日志

OpenTelemetry 信号：追踪、指标和日志

1. 指标的价值与数据点类型

观察指标随时间的变化，我们可以推断出关于服务的额外信息，如服务的启动时间或使用趋势。可视化指标还有助于识别异常情况。

指标是一个更通用的术语，涵盖了不同的测量值，可用于表示广泛的信息。因此，数据通过各种数据点类型进行捕获。以下是不同数据点类型的对比：
| 数据点类型 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 总和（Sum） | 测量记录值的增量变化，增量变化可以是单调的或非单调的，并且必须与聚合时间性相关联。 |
| 仪表盘（Gauge） | 表示非单调值，仅测量观察时的最后或当前已知值。 |
| 直方图（Histogram） | 通过将数据分组到一个分布中并进行汇总，提供对大量数据点的压缩视图。 |
| 摘要（Summary） | 提供与直方图类似的功能，但专门用于提供分布的分位数。 |

1.1 总和（Sum）

总和测量记录值的增量变化，该增量变化可以是单调的或非单调的，并且必须与聚合时间性相关联。聚合时间性有以下两种：
- 增量聚合（Delta aggregation） ：报告的值包含与上一次记录相比的变化值。
- 累积聚合（Cumulative aggregation） ：报告的值包括之前报告的总和以及当前报告的增量。

需要注意的是，当应用程序重启时，累积总和将重置。这有助于识别应用程序中的事件，但如果没有考虑到这一点，可能会让人感到意外。总和数据点还包括计算总和的时间窗口。