メトリクス

数値データの時系列監視

メトリクスの種類

タイプ	説明	例
Counter	単調増加する値	リクエスト数、エラー数
Gauge	増減する現在値	CPU使用率、メモリ使用量
Histogram	値の分布（バケット）	レスポンスタイムの分布
Summary	パーセンタイル計算済み	p50, p90, p99レイテンシ

Prometheus

オープンソースの監視システム。Pull型でメトリクスを収集。PromQLで柔軟なクエリ。

prometheus.yml

yaml

1 global:
2   scrape_interval: 15s
3 
4 scrape_configs:
5   - job_name: 'app'
6     static_configs:
7       - targets: ['app:8080']
8     metrics_path: /metrics

PromQL

1 # 現在値
2 http_requests_total
3 
4 # レート（1秒あたりの増加率）
5 rate(http_requests_total[5m])
6 
7 # ステータスコード別
8 sum by (status) (rate(http_requests_total[5m]))
9 
10 # エラー率
11 sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m]))
12 / sum(rate(http_requests_total[5m])) * 100
13 
14 # パーセンタイル（ヒストグラム）
15 histogram_quantile(0.99, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m]))

アプリケーション計装

metrics.go

1 import "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
2 
3 var (
4     requestsTotal = prometheus.NewCounterVec(
5         prometheus.CounterOpts{
6             Name: "http_requests_total",
7             Help: "Total HTTP requests",
8         },
9         []string{"method", "path", "status"},
10     )
11 
12     requestDuration = prometheus.NewHistogramVec(
13         prometheus.HistogramOpts{
14             Name:    "http_request_duration_seconds",
15             Help:    "HTTP request latency",
16             Buckets: []float64{.005, .01, .025, .05, .1, .25, .5, 1},
17         },
18         []string{"method", "path"},
19     )
20 )
21 
22 func init() {
23     prometheus.MustRegister(requestsTotal, requestDuration)
24 }

カーディナリティ

カーディナリティ = ラベルの組み合わせ数。高すぎるとメモリ・ストレージを圧迫。

• ❌ ユーザーID、リクエストIDをラベルにしない
• ❌ 無制限の値を取るラベルを避ける
• ✅ 有限の値（method, status, endpoint）を使用

1	global:
2	scrape_interval: 15s
3
4	scrape_configs:
5	- job_name: 'app'
6	static_configs:
7	- targets: ['app:8080']
8	metrics_path: /metrics

1	# 現在値
2	http_requests_total
3
4	# レート（1秒あたりの増加率）
5	rate(http_requests_total[5m])
6
7	# ステータスコード別
8	sum by (status) (rate(http_requests_total[5m]))
9
10	# エラー率
11	sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m]))
12	/ sum(rate(http_requests_total[5m])) * 100
13
14	# パーセンタイル（ヒストグラム）
15	histogram_quantile(0.99, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m]))

1	import "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
2
3	var (
4	requestsTotal = prometheus.NewCounterVec(
5	prometheus.CounterOpts{
6	Name: "http_requests_total",
7	Help: "Total HTTP requests",
8	},
9	[]string{"method", "path", "status"},
10	)
11
12	requestDuration = prometheus.NewHistogramVec(
13	prometheus.HistogramOpts{
14	Name: "http_request_duration_seconds",
15	Help: "HTTP request latency",
16	Buckets: []float64{.005, .01, .025, .05, .1, .25, .5, 1},
17	},
18	[]string{"method", "path"},
19	)
20	)
21
22	func init() {
23	prometheus.MustRegister(requestsTotal, requestDuration)
24	}