试图了解两者之间的区别：聚合器与对齐器。 Docs 对我没有帮助。
我想要实现的是获取每个命名空间和容器组合在一周内生成的日志字节数。例如，我想查看命名空间 N 中的容器 C 在过去 7 天内生成了 10Gb 的日志。
这是我走了多远：
Resource type = Kubernetes Container
Metric = Log bytes
Group by = namespace_name and container_name
Aggregator = sum(?) mean(?)
Minimum alignment period = 1(?) 7(?) days
Aligner = sum(?) mean(?)
【问题讨论】：
标签： aggregate google-cloud-metrics
聚合器：
如果您想减少为某个指标返回的数据量，您可以通过组合不同的时间序列来实现。要组合多个时间序列，您通常会指定一个分组和一个函数。分组由标签值完成。该函数定义了一个组内的所有时间序列数据如何组合成一个新的时间序列。
聚合器决定了如何将具有相同标签值的时间序列组合成一个时间序列。该图表为 Group by 文本框中列出的标签的每个值显示一个时间序列。
如果您按多个标签进行分组，则聚合器会组合那些对指定标签具有相同值的时间序列。
如果您未指定分组选项并指定聚合器，则该函数将应用于所有选定的时间序列并生成单个时间序列。
例如如果 Group by 字段设置为 user_labels.version 并且聚合器设置为 sum，则标签 user_labels.version 的每个值都有一个时间序列。每个时间序列中的数据点是根据特定版本的各个时间序列的所有值的总和计算得出的。
对齐器：
对齐是将 Monitoring 接收到的时间序列数据转换为具有固定间隔数据点的新时间序列的过程。对齐的过程包括收集在固定时间长度内接收到的所有数据点，应用一个函数来组合这些数据点，并为结果分配一个时间戳。该函数可能会计算所有样本的平均值，也可能会提取所有样本的最大值。
Aligner 字段指定用于组合对齐周期中所有数据点的函数。大多数对准器执行常见的数学函数。例如，如果您选择 min，则对齐的数据点是对齐周期内所有数据点的最小值。一些对齐器执行更复杂的操作：
下一个较旧的：用于仅保留一个最近的样本 对齐周期。
百分位数：用于在图上显示分布度量 折线图、堆积面积图或堆积条形图的类型。
Delta：用于转换累积度量或增量度量
每个对齐周期一个样本的增量度量。
Rate：用于将累积或增量指标转换为 衡量指标。
您可以查看Aggregator and Aligner了解更多信息 信息。
日志字节数：
我们可以接收特定存储类型的命名空间相关日志。Sinks 控制 Cloud Logging 如何路由日志。您通常可以在 Cloud 项目级别 create sinks，但如果您想从 Google Cloud 组织或文件夹包含的资源中组合和路由日志，您可以创建 aggregated sinks。
无法检查一周的日志大小，但您可以通过查看存储大小来获取一个月的日志大小，因为用户有 30 天的保留期-定义的日志。
【讨论】：
我对此感到困惑，直到我意识到一个指标（例如 kubernetes.io/container/cpu/core_usage_time）在我的集群中的多个不同资源中都可用。
因此，当您搜索该指标时，您将获得大量发出该指标的不同资源。聚合是将来自这些不同资源的所有数据使用相同的指标相加。
所有这些都组合成该指标的一个“时间序列”，即来自每个不同资源的所有单独时间序列的聚合。
现在，对齐是使用该时间序列并将所有数据点放入一个函数（在一段时间内，称为对齐周期）的过程，这会导致 单个数据点（每个对齐周期)。
因此聚合将跨多个资源的相同指标组合在一起，而对齐将同一时间序列中的多个数据点组合成一个数据点（每个对齐周期，这就是使用对齐时需要该字段的原因）。
【讨论】：