Consultando com PromQL

Um dashboard exibe 0,3 % de erros. O serviço produz 4 %. A consulta não tem nenhum erro de sintaxe, o Prometheus a executa sem o menor aviso, e o número exibido está errado desde que foi criado. A causa está em um único caractere: a janela do rate é mais curta que o intervalo de coleta, e a expressão não encontra pontos suficientes para calcular coisa alguma em metade das séries. O PromQL não protege você desse tipo de erro: não existe nenhuma mensagem de aviso para uma consulta tecnicamente válida, mas semanticamente absurda.

Essa é a particularidade da linguagem: os erros não se manifestam como exceções, e sim como números plausíveis. Somar gauges de duas instâncias, aplicar rate a uma métrica que não é um counter, calcular um percentil sobre buckets de histograma mal escolhidos: cada um desses erros produz uma curva suave e crível, que ninguém vai questionar até o próximo incidente. Esta lição apresenta as cinco construções de que você precisará no dia a dia e dedica o resto do tempo às armadilhas, porque é aí que se decide a confiabilidade de tudo o que você construirá depois.