Consultar con PromQL

Un panel muestra un 0,3 % de errores. El servicio produce un 4 %. La consulta no tiene ningún error de sintaxis, Prometheus la ejecuta sin la menor advertencia, y la cifra mostrada es errónea desde el primer día. La causa se reduce a un carácter: la ventana de rate es más corta que el intervalo de recolección, y la expresión no encuentra suficientes puntos para calcular nada en la mitad de las series. PromQL no le protege de este tipo de error: no existe ningún mensaje de advertencia para una consulta técnicamente válida pero semánticamente absurda.

Esa es la particularidad de este lenguaje: los fallos no se manifiestan mediante excepciones, sino mediante números plausibles. Sumar medidores (gauges) de dos instancias, aplicar rate a una métrica que no es un contador, calcular un percentil sobre cubos de histograma mal elegidos: cada uno de estos errores produce una curva suave y creíble que nadie cuestionará hasta el próximo incidente. Esta lección presenta las cinco construcciones que necesitará a diario y dedica el resto del tiempo a las trampas, porque ahí es donde se juega la fiabilidad de todo lo que construya después.