StackSpot.Metrics 1.0.0

StackSpot metrics

Este componente foi projetado para padronizar métricas das aplicações com Prometheus library.

Versões suportadas

• net5.0
• net6.0

Uso

1. Adicione o pacote NuGet StackSpot.Metrics ao seu projeto.

dotnet add package StackSpot.Metrics

2. Adicione ao seu IServiceCollection via services.ConfigureMetrics() no Startup da aplicação ou Program.

services.ConfigureMetrics();

3. Adicione ao seu IApplicationBuilder via app.UseMetrics() no Startup da aplicação ou Program.

app.UseMetrics();

Sua aplicação irá expor um endpoint /metrics.

Definindo o nome da métrica

Para definir o nome da métrica, siga a convenção definida na documentação do prometheus.

Criando métricas de negócio para sua aplicação

Agora, basta escolher qual será o tipo da sua métrica. Nossa stack disponibiliza a criação dos seguintes tipos:

• Counter
• Gauge
• Summary
• Histogram

Counter

Counter é a interface de criação para métricas do tipo "contador". A interface Counter permite que uma métrica seja incrementada por um valor fixo, que deve ser positivo. Um contador deve ser utilizado quando você precisa saber o valor absoluto de alguma coisa, como o número de novos clientes inseridos, a quantidade de logins, etc.

Exemplo:

    public class CounterExample
    {
        private readonly ICounter _weatherForecastCallsCounter;

        public CounterExample(IMetricsFactory metricsFactory)
        {
            _weatherForecastCallsCounter = metricsFactory.CreateCounterBuilder("api_calls_total")
                .WithTag("uri", "WeatherForecast")
                .WithNamespace("stackspot")
                .WithDescription("Quantidade de chamadas para a API")
                .Build();

            _weatherForecastCallsCounter.Increment();
        }
    }

Saída da métrica criada acima no padrão de coleta do Prometheus:

# HELP stackspot_api_calls_total Quantidade de chamadas para a API
# TYPE stackspot_api_calls_total counter
stackspot_api_calls_total{uri="WeatherForecast"} 1

Gauge

Gauge é a interface de criação para métricas do tipo medida instantânea. Ela é usada para obter o valor atual de uma definição. Por exemplo, podemos utilizar o Gauge para mostrar a quantidade de tarefas em execução ou tamanho de uma fila de processos.

Exemplo:

    public class GaugeExample
    {
        private readonly Random _rnd = new Random(Environment.TickCount);
        private static readonly string[] Summaries = new[]
        {
            "Freezing", "Bracing", "Chilly", "Cool", "Mild", "Warm", "Balmy", "Hot", "Sweltering", "Scorching"
        };

        private readonly IGauge _lastNumberOfweatherForecastReturned;

        public GaugeExample(IMetricsFactory metricsFactory)
        {
            _lastNumberOfweatherForecastReturned = metricsFactory.CreateGaugeBuilder("last_quantity_returned")
                .WithNamespace("stackspot")
                .Build();

            var weatherForecast = Summaries
                .OrderBy(f => _rnd.NextDouble())
                .Take(_rnd.Next(1, Summaries.Length))
                .ToArray();

            _lastNumberOfweatherForecastReturned.Set(weatherForecast.Length);
        }
    }

Saída da métrica criada acima no padrão de coleta do Prometheus:

# HELP stackspot_last_quantity_returned 
# TYPE stackspot_last_quantity_returned gauge
stackspot_last_quantity_returned 7

Summary

Uma métrica do tipo Summary é utilizada para rastrear eventos distribuídos. Basicamente, o sumário entrega um contador, a soma dos registros e o valor máximo de um valor registrado.

Como exemplo de uso do Summary, há o registro de tamanhos de payloads que são enviados ao servidor. Podemos fazer isso de duas formas:

Exemplo

    public class SummaryExample
    {
        private readonly Random _rnd = new Random(Environment.TickCount);
        private static readonly string[] Summaries = new[]
        {
            "Freezing", "Bracing", "Chilly", "Cool", "Mild", "Warm", "Balmy", "Hot", "Sweltering", "Scorching"
        };

        private readonly ISummary _weatherForecastReturnedSummary;

        public SummaryExample(IMetricsFactory metricsFactory)
        {
            _weatherForecastReturnedSummary = metricsFactory.CreateSummaryBuilder("weatherForecast_returned_total")
                .WithQuantiles(0.1, 0.5, 0.98, 0.99)
                .WithNamespace("stackspot")
                .Build();

            var weatherForecast = Summaries
                .OrderBy(f => _rnd.NextDouble())
                .Take(_rnd.Next(1, Summaries.Length))
                .ToArray();

            _weatherForecastReturnedSummary.Observe(weatherForecast.Length);
        }
    }

Saída da métrica criada acima no padrão de coleta do Prometheus:

# HELP stackspot_weatherforecast_returned_total 
# TYPE stackspot_weatherforecast_returned_total summary
stackspot_weatherforecast_returned_total_sum 7
stackspot_weatherforecast_returned_total_count 1
stackspot_weatherforecast_returned_total{quantile="0.1"} 7
stackspot_weatherforecast_returned_total{quantile="0.5"} 7
stackspot_weatherforecast_returned_total{quantile="0.98"} 7
stackspot_weatherforecast_returned_total{quantile="0.99"} 7

Histogram

O Histogram é uma interface de criação de sumário. Ele é feito com base em uma determinação e faz uma contagem de registro de acordo com níveis de serviço ("SLA") definidos.

Exemplo:

    public class HistogramExample
    {
        private readonly Random _rnd = new Random(Environment.TickCount);
        private static readonly string[] Summaries = new[]
        {
            "Freezing", "Bracing", "Chilly", "Cool", "Mild", "Warm", "Balmy", "Hot", "Sweltering", "Scorching"
        };

        private readonly IHistogram _processingTimeHistogram;

        public HistogramExample(IMetricsFactory metricsFactory)
        {
            _processingTimeHistogram = metricsFactory.CreateHistogramBuilder("processing_time_seconds")
                .WithBuckets(0.1, 0.5, 0.7, 0.9, 1)
                .WithNamespace("stackspot")
                .Build();

            var weatherForecast = Summaries
                .OrderBy(f => _rnd.NextDouble())
                .Take(_rnd.Next(1, Summaries.Length))
                .ToArray();

            _processingTimeHistogram.Observe(() =>
            {
                Task.Delay(_rnd.Next(90, 1099)).Wait();
            });
        }
    }

Saída da métrica criada acima no padrão de coleta do Prometheus:

# HELP stackspot_processing_time_seconds 
# TYPE stackspot_processing_time_seconds histogram
stackspot_processing_time_seconds_sum 0.2964567
stackspot_processing_time_seconds_count 1
stackspot_processing_time_seconds_bucket{le="0.1"} 0
stackspot_processing_time_seconds_bucket{le="0.5"} 1
stackspot_processing_time_seconds_bucket{le="0.7"} 1
stackspot_processing_time_seconds_bucket{le="0.9"} 1
stackspot_processing_time_seconds_bucket{le="1"} 1
stackspot_processing_time_seconds_bucket{le="+Inf"} 1