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Apigee metrics from GCP - bucket type prometheus metrics value is not increasing monotonically

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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
gcp, go, helm, kubernetes, prometheus
Ambito
cloud, infrastructure, observability-sre

Direzione di ricerca

Nel report non sono identificati né un file sorgente né un test. Inizia riproducendo il comportamento della metrica _bucket di Apigee con Helm chart v4.5.0 ed exporter v0.15.0, quindi traccia il modo in cui la metrica viene esportata e confrontalo con le aspettative di Prometheus sugli istogrammi. Il lavoro è completato quando i valori dei bucket aumentano monotonicamente e histogram_quantile non segnala più l'errore mostrato.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

We've been introduced to this stackdriver_exporter recently and started using it to export metrics from GCP infra to our prometheus. Specifically the metrics of Apigee proxy provided as a managed service in GCP. We found a specific type of metric which got exported through the stackdriver exporter is not increasing monotonically in its value over the time. This metric type is used to bucket the range of values in different buckets which then can be used to calculate quantiles using histogram_quantile function with prometheus.
Here is an example for metric which is used for calculating latency whose value didn't increase monotonically

test

Error got from prometheus while calculating histogram quantile using the above metric

test1

This is a helm based deployment in a kubernetes cluster.

Helm Chart version deployed - v4.5.0
Exporter app version deployed - v0.15.0

Expected:
The metric _bucket value has to be increasing always like a counter type metric

Help needed . Thanks

Lingua principale
Go
Stelle
299
Fork
119
Merge medio
4g 8h
PR unite (30g)
8

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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