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

На онлайн-встрече расскажем, как снизить затраты на мониторинг, улучшить наблюдаемость сложных распределенных систем и выбрать оптимальную стратегию сэмплирования для своего приложения.

Ваши системы генерируют много данных? Хотите настроить сэмплирование так, чтобы собирать только нужную информацию и не перегружать инфраструктуру? Тогда присоединяйтесь к нашему техническому вебинару!

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.
• Определим, когда от сэмплирования стоит отказаться.
• 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.