Metrics

Resumen

Una métrica es un valor numérico medido en intervalos regulares: requests por segundo, latencia p99, uso de CPU, espacio en disco. A diferencia de los logs —que registran eventos individuales—, las métricas agregan datos en el tiempo, ocupando menos espacio y permitiendo visualizar tendencias.

Las métricas se organizan en tipos: counters —valores que solo crecen, como requests totales—, gauges —valores que suben y bajan, como uso de memoria—, histograms —distribución de valores, como latencia en buckets—. Los cuatro golden signals de Google SRE —latencia, tráfico, errores, saturación— son métricas.

Alcance y supuestos

Cubre metricas como pilar de observabilidad, tipos y golden signals. Asume familiaridad con monitoreo.

Modelo mental

El velocímetro, el cuentakilómetros y el medidor de nafta del auto. No registran cada revolución del motor —eso sería un log—. Muestran valores agregados en tiempo real. Si la aguja de temperatura pasa de 90, sabés que hay un problema.

Uso práctico

• ✅ Monitoreo, alertas, dashboards, SLOs.
• ❌ Debugging de un request específico: usar logs o traces.

Ejemplo trabajado: alertas con Prometheus

Prometheus recolecta http_request_duration_seconds de la API. Una regla de alerta dispara si p99 supera 500ms por 5 minutos. Grafana muestra el dashboard con la latencia en tiempo real. On-call recibe la alerta en PagerDuty.

Evidencia

• Prometheus, Datadog, Grafana y CloudWatch son las plataformas de métricas más usadas.