Технический вебинар «Сэмплирование в GMonit: как выбрать нужные данные и не потерять важное»

Ваши системы генерируют много данных? Хотите настроить сэмплирование так, чтобы собирать только нужную информацию и не перегружать инфраструктуру?

Тогда присоединяйтесь к нашему техническому вебинару «Сэмплирование в GMonit: как выбрать нужные данные и не потерять важное»!

Тезисы встречи:

Теоретические основы

Поговорим о роли сэмплирования в мониторинге и анализе данных. Объясним, как инструмент позволяет избежать избыточного накопления информации, а значит — экономить на инфраструктуре. Разберем особенности и преимущества основных типов — head-based и tail-based.

Ключевые алгоритмы

Расскажем про принципы работы случайного и «умного» сэмплирования, Latency-Based Sampling, Error-Based Sampling и Rarity-Based Sampling. Обсудим, какие алгоритмы подходят для отслеживания узких мест и проблем производительности, а какие — для устранения дефектов в работе системы и выявления аномалий.

Когда сэмплирование не работает

Рассмотрим сценарии, в которых попытка оптимизировать объем данных может выйти боком, и определим, когда от сэмплирования стоит отказаться. Для этого перечислим самые распространенные случаи, где пропуск данных приводит к потере критически важной информации или усложняет диагностику и устранение проблем.

Сэмплирование в GMonit

Продемонстрируем, как реализован подход в GMonit и какие функциональные возможности платформы помогают выбирать только те данные, которые действительно важны, и избавляться от лишнего. В завершении онлайн-мероприятия проведем Q&A-сессию, где вы сможете задать уточняющие вопросы.