Эти два примера на самом деле не одинаковы под обложками, хотя в некоторых случаях они могут выглядеть одинаково.
Во-первых, у вас есть шаг 60 с, и ваш RRA хранит в среднем 5 PDP в каждом CDP.
Во втором у вас есть шаг 300 с, и ваш RRA сохраняет каждый PDP как CDP.
Вот некоторые отличия:
- В первом случае вам понадобится как минимум один образец (PDP) каждые 2 минуты; так три, чтобы покрыть каждый CDP в RRA. Во втором вам нужен один сэмпл на каждый CDP.
- Во-первых, нормализация данных каждой выборки происходит в течение 60-секундного окна. Во втором случае это происходит через окно 300 с. Это заставит вещи выглядеть иначе, когда образцы прибывают нерегулярно.
- Во-первых, у вас может быть до 120 секунд без данных, прежде чем вы получите Неизвестный; во втором - до 600 с.
Хотя результаты RRA во многом совпадают, выбор, который вы выберете, будет зависеть от характера ваших входящих данных (как часто вы получаете образцы, насколько они нерегулярны), а также от ваших требований к хранению и отображению (если вам нужно) более высокая степень детализации сохраняется или отображается). Первый вариант более точен, если у вас есть частые образцы; вторая - меньше памяти и меньше работы, но может пожертвовать некоторыми данными, если обновления выполняются чаще, чем шаг.
Обратите внимание, что если у вас есть другие типы RRA, кроме AVG, меньший шаг сделает вычисления более точными.
В целом, я бы порекомендовал установить шаг, близкий к ожидаемой средней частоте выборки, с настройкой задержки в соответствии с регулярностью данных. Настройте вашу поддержку RRA в зависимости от того, как вам нужно просматривать и отображать данные, и как долго вы должны хранить историю. Создайте RRA, соответствующие обычным сводкам отображения, чтобы минимизировать объем вычислений на лету.