監控第一步 - 了解取樣點（Sample）
更新於 發佈於 閱讀時間約 1 分鐘
我發現從統計學、電子、電腦繪圖的角度來看取樣，在說法上有點不同，但我認為大致上的概念是相同的。
資料實在是「太多了」，沒辦法拿這麼多的資料處理，但我們可以降低資料的數量，但和原本的資料大致上差不多，我們就可以做分析，得到我們想要的結果。
取樣是什麼？
在電子的領域中，取樣用在聲音上，將人的聲音轉換成數位訊號（mp3 等等的數位聲音檔案），之後可以透過數位訊號再轉換成類比訊號，接著讓喇叭發出聲音來。在這段主要談的是將類比的人聲透過取樣轉換成數位訊號的過程。
藍線就是類比訊號（連續、不間斷的訊號），電腦沒辦法直接儲存類比訊號（留聲機可以），電腦只能紀錄 0、1 的數值，所以取樣就是「固定時間取一個值」。
註 - 在電子的領域要注意取樣的頻率，若是取樣率過低，聲音還原時會失真（和原本的聲音差很多）。
Reference:
取樣和監控的關係
做監控的時候也需要做取樣，是對 Application 做取樣。比如每 10 秒鐘對 Application 發出請求，得到一組資料，然後儲存在資料庫上。之後就可以對此資料庫做查詢，得知系統的情況，比如一週的哪幾天流量較高？一天當中的哪個時段流量較高？
當知道這基本概念後，就比較容易理解 Prometheus 的 instance vector 是什麼東西。
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前面說明了所謂「假設檢定」的邏輯，也就是推論統計的基礎。但前面都還只是概念的階段，目前沒有真正進行任何的操作──還沒有提到推論統計的技術。
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