Métricas vs eventos en observabilidad MELT
Contenido del curso
¿Cómo funciona la web moderna?
Observabilidad y monitoreo
Telemetría y tipos de datos
Reto: Monoliths y Microservices
Cierre y despedida
Métricas vs eventos en observabilidad MELT
Métricas vs eventos en observabilidad MELT
Contenido del curso
Diego Geovanny Bracero
Renzo Valentin
Brayan Estiben Rodallega Saavedra
Hernando Vela
Ana Karina Serrano Romero
Ivan Chavez
Daniel Fernando Murcia Perdomo
Emmanuel Rodríguez
Leandro Espino Espino
uRieL Martinez Bautista
Gildder Guerrero Ramirez
Eugenio Condori
Gualberto Montiel
Silvia Veronelli
Métricas
Evento: capturas todo lo que ocurre Métrica: puedes observas que está pasando
Mi primer aporte :D , un breve resumen.
++Evento:++ Registra un resumen de cada cosa que sucede. (Ejemplo) Cada compra que se hace en una maquina registradora.
++Métrica:++ Usando los eventos, puede calcular información que puede ser de mayor interés. (Ejemplo) Ventas de la maquina expendedora por día.
¿Qué es MELT? ++M-etrics: es un valor agregado y calculado al observar muchos eventos diferentes durante un periodo de tiempo. E-vents: es una acción distintiva que ocurre en un momento especifico en el tiempo.++ L-ogs T-races
5 Ejemplos de métricas de ventas:
Se necesitan eventos para realizar métricas.
Eventos: son los sucesos y sus fechas exactas en que se se hicieron.
**Métricas: **suma de sucesos y tiempos que se realizaron, dentro de un intervalo de tiempo.
El concepto de evento se utiliza también en:
Es muy importante aplicar el metodo cientifico con nuestro datos, no tiene mucho sentido calcular por ejemplo para nuestra maquina expendedora la venta de alimentos/hora , si esta nuestra maquina en una universidad, no tiene mucho sentido calcular por hora para todas las 24 horas, o por ejemplo nuestro sitio de luces navideñas, como calculas esa clase de eventos temporales. Por eso es importante plantear nuestras hipotesis y observar como se puede rechazar/aprobar a traves de nuestras metricas.
Si sacamos metricas debe tener algun sentido y no generar un dashboard lleno de metricas que no generen valor real.
¡Fantástico! 🤟 . Con una métrica acotamos nuestra población y con un evento, definimos banderas de observación.
MELT: una mirada más cercana a Metrics
Las métricas se generan a través del tiempo con un valor calculado, obtenido de la observación de eventos durante mucho tiempo.
Como se menciono anteriormente los eventos son muy específicos, por lo que cuando se tiene una gran cantidad de eventos es mas complicado tener conocimiento de lo que ocurre, aquí es donde las métricas entran, puesto que al definirlas desde manera clara sabemos lo que estas expresaran, es decir, sabemos con que frecuencia ocurre un tipo de evento, la cantidad de veces que ocurre un evento durante el día, el evento que tiene mayor ocurrencias, por dar algunos ejemplos.
Uso metricas para conocer la disponibilidad, el rendimiento, etc, de mis micros, todo con OpenSource. Como se clasifican la metricas a nivel del negocio y nivel del sistema?
Diferencia entre Métricas y Eventos en MELT
Métricas:
Eventos:
Metric
Evento: Registro con marca de tiempo de una acción
Métrica: Representación de datos medidos durante un intervalo de tiempo
Métricas:
Usar data de los eventos recolectados nos puede servir para calcular métricas (valor calculado al observar muchos eventos diferentes durante un período de tiempo)
Las métricas no permiten hacer preguntas relevantes para el negocio.
5 Ejemplos de métricas de ventas:
Duración media del ciclo del cliente. Tasa de cierre o de conversión. Leads para un cliente. Tasa de ventas de cada vendedor. Costo de adquisición del cliente (CAC).
Se necesitan eventos para realizar métricas.
Eventos: son los sucesos y sus fechas exactas en que se se hicieron.
**Métricas: **suma de sucesos y tiempos que se realizaron, dentro de un intervalo de tiempo.
Métricas:
Usar data de los eventos recolectados nos puede servir para calcular métricas (valor calculado al observar muchos eventos diferentes durante un período de tiempo)
Las métricas no permiten hacer preguntas relevantes para el negocio.
No importan los datos de cada transacción individual obtenida en los eventos, sino un cálculo de datos cruzados que nos van a dar una información más compleja. Consolidar los eventos es más eficiente para comprender los datos de nuestro negocio.