Original en inglés: https://argusic.com/subject/micrometer
micrometer
Una fachada de observabilidad de aplicaciones para las herramientas de observabilidad más populares. Piensa en SLF4J, pero para observabilidad.
Funcionafuente: GitHubsitio webJavaApache-2.0commit 85e64cfa1c4d
Java, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: cloud native, java, metrics, microservices, monitoring y observability.
micrometer funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 32 minutos y encontró 5 errores en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
Micrometer builds and all 4682 tests pass across 39 modules; 3 pre-existing test failures remain in Dynatrace LTT percentile export, Statsd intermittent-failure timing, and Jetty12 request counting race.
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 54 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- nebula.publish-verification plugin substitutes project(':micrometer-core') with external Maven Central artifact micrometer-core:1.17.0, causing NoSuchMethodError: DefaultMeterObservationHandler.builder() at test runtime20 minutos
- No Java JDK in container - JAVA_HOME not set, java command not found9 minutos
- DynatraceMeterRegistryTest.shouldTrackPercentilesWhenDynatraceSummaryInstrumentsNotUsed fails - LongTaskTimer percentile export wrong values
- StatsdMeterRegistryPublishTest.resumeSendingMetrics_whenServerIntermittentlyFails timeout
- TimedHandlerTest (jetty12) - expected 2 request count got 1
- Tiempo de instalación
- 32 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 30 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 5 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- ./gradlew test --continue exited BUILD SUCCESSFUL; 4682 tests across 39 modules, 3 pre-existing failures in dynatrace/statsd/jetty12
- Tokens de modelo usados
- 302.082
- Commit exacto probado
- 85e64cfa1c4d
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
Ver la sesión
La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.
Una grabación del intento 2, ejecutado el , el intento que decidió el veredicto anterior. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
### Errors Encountered | Error | Fix | Time | |---|---|---| | No JDK installed in container | Downloaded Adoptium JDK 17 from GitHub, set `JAVA_HOME` | 9 min | | `nebula.publish-verification` plugin substituted project dependencies with external Maven Central… | 3 pre-existing test failures (Dynatrace LTT percentile export bug, Statsd flaky timing, Jetty12 r… | `samples/micrometer-samples-spring-framework6` compile errors due to same dependency substitution… ### Test Results **4682 total tests, 3 failures, 0 errors** across all modules. The 3 failures are pre-existing bugs: - `DynatraceMeterRegistryTest` — LongTaskTimer percentile export reports `min=60000` instead of `mi… - `StatsdMeterRegistryPublishTest` — `resumeSendingMetrics_whenServerIntermittentlyFails` times out - `TimedHandlerTest` (Jetty12) — expected 2L request count but got 1L (race condition)
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia Apache-2.0, según su plataforma de origen.
- Medido 2 veces, así que el resultado no es algo puntual.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 32 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 4 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Encontró 5 errores durante la instalación, 3 de ellos sin resolver.
De los 5 proyectos de cloud-native que Argusic ha instalado y cronometrado, micrometer fue el 4.º más rápido en llegar a funcionar, y 2 de 5 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Funciona | 88,00 | 0,18 | |
| Argusic Runner | 1/3 | No funcionó | 20,00 | 0,38 |
Temas (de GitHub)
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/micrometer)Preguntas
- ¿Funciona micrometer?
- Sí. micrometer funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 32 minutos, con 5 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic micrometer?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 85e64cfa1c4d. Hay 2 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar micrometer?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,18 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda micrometer en instalarse?
- 32 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita micrometer una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar micrometer?
- En la ejecución registrada fallaron 5 cosas, y 2 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara micrometer con las alternativas?
- De los 5 proyectos de cloud-native que Argusic ha instalado y cronometrado, micrometer fue el 4.º más rápido en llegar a funcionar, y 2 de 5 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de micrometer?
- Las 2 ejecuciones registradas están en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.