测验：采集预算与信息损失

业务 HTTP 为 200，up=0，最近的错误是超出样本限制。应用限制为8个，重新贴标后的样品数量为13个，哪种解释是正确的？

• 整个抓取失败，业务失败会单独排查。
• 前8个正常收集，仅剩下5个推迟到下次收集。
• 业务流程必须先终止并重新启动。
• 该限制仅适用于搜索结果的数量，因此与收集失败无关。

当我们将限制增加到 16，up=1 时，当前请求时间序列变为 12。这个观察在多大程度上证明了这一点？

• 通过永久限制用户标签的增长解决了衡量问题。
• 该响应在新的限制范围内，但标签组合的数量保持不变。
• 查询结果会自动聚合，所以TSDB中只存储一个时间序列。
• 由于收集限制取代了内存上限，因此不需要单独的资源测量。

用户特定值 1 到 12 的不同标签已使用 labeldrop 删除。在这个实际实验中，up=1，和为1，什么是合理的判断呢？

• 由于 up=1，它报告原来的和 78 已被准确保留。
• 由于 labeldrop 等于 sum，因此 1 的结果被解释为 78 的总和。
• 存在永久链接冲突，标签删除不应被视为聚合。
• 总和为 1 意味着请求吞吐量正好是每秒 1 个请求。

我们排除请求指标族 up=1，但请求查询是一个空向量。什么是最合适的报告？

• 由于没有样本且值0相同，因此记录为0个请求。
• 既然up正常，说明所有业务指标都被保存下来了。
• 要重新创建示例，请将仪表板中的所有空值替换为 0。
• 滤波器检查所需信号是否消失并区分零和缺陷。

在消息来源中，每条路线总共有 78 个计数器被暴露为一个计数器。两个样本和 8 个限制是正常的。正确的限制是什么？

• 尽管我们保留了请求总数，但仅用此指标无法回答每个用户的详细问题。
• 由于当前时间序列已减少，之前的用户特定样本也立即被删除。
• 我们验证了sample_limit=8对于所有服务都是最佳的。
• 当前总数为 78，可显示为 78 个请求/秒。

改进后，当前count为1，但过去评估时间的查询为count=12且sum=78。你确认了什么？

• 当前总和查询实际上将过去的时间序列合并为一个。
• 即使更改当前测量值后，也可以查看过去的样本。
• 这意味着该系列 API 中的所有标签当前都是活动样本。
• 要删除过去的信息，只需从仪表板上隐藏用户 ID 标签即可。