이번 글에서는 프로메테우스와 그라파나를 활용한 Observability 구성 시리즈의 네 번째 포스트로, 히스토그램 메트릭의 심층적 이해와 이를 활용한 효율적인 메트릭 관리 방안에 대해 알아보겠습니다.📌 히스토그램이란?히스토그램은 값의 분포를 측정하고 시각화하는 데 사용되는 통계적 도구입니다. 프로메테우스에서 히스토그램은 측정된 값을 미리 정의된 구간(버킷)으로 분류하여 값의 분포를 파악할 수 있게 해줍니다.✅ 히스토그램의 기본 개념▶️ 히스토그램의 구성요소:버킷(Bucket): 측정값의 범위를 나타내는 구간카운터(Counter): 각 버킷에 해당하는 값의 개수합계(Sum): 모든 측정값의 합개수(Count): 전체 측정값의 개수▶️ 히스토그램의 유용성:분포 파악: 데이터가 어떻게 분포되어 있는지 시각..
