原文：https://medium.com/dm03514-tech-blog/sre-observability-metric-namespaces-and-structures-12ffcf5a5bdc
结构化的metric命名空间对于需要快速获取信息的故障场景非常重要。为了能支持广泛的查询和扩展场景，需要仔细考虑metric名称和维度。我发现其中一种为灵活metric建模的方式就是将他们认为是树。将metric想象成树可以有以下好处：查看特定子集的数据，根据其子集定义度量基准与设定阈值。这些度量命名空间的属性可以进一步回答更多具体的问题并可以下钻到数据的子集并像看度量指标一样观察度量指标的组成部分。这些概念很熟悉，因为他们是想Prometheus与DogStatsD这种云原生监控解决方案的第一级想法。
什么
度量空间是概念意义上的
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