对于普罗米修斯来说，高标签基数但低度量/标签计数和不频繁的采样是可接受的用例吗？
我有一个监控用例，我不完全确定它是否适合普罗米修斯，我想在深入研究之前征求意见。
我要存储的内容的数字：
只有1米。该指标有1个标签，其中有1,000,000到2,000,000个不同值。这些值是量规（但如果它们是计数器，会有什么不同吗？）采样率为每5分钟一次。保留数据180天。
如果我有100万个不同的标签值，估计存储大小：
（根据普罗米修斯文档中的公式:retention_time_seconds*ingested_samples_per_second*bytes_per_sample)
(24*60)/5=288 5-minute intervals in a day.
(180*288) * (1,000,000) * 2 = 103,680,000,000 ~= 100GB
samples/label-value label-value-count bytes/sample
所以我假设需要100-200GB。
>
这个估计正确吗？
我在多个地方读到关于避免高基数标签的文章，我想问一下这个问题。考虑到我将一次看一个时间序列，高基数标签的问题是什么？或者有大量的时间序列？因为每个标签值产生另一个时间序列？我还在多个地方读到，普罗米修斯可以同时处理数百万个时间序列，所以即使我有一个标签，有一百万个不同的值，就时间序列计数而言，我应该没有问题，在这种情况下，我需要担心标签有高基数吗？我知道这取决于服务器的强度，但假设平均容量，我想知道普罗米修斯的实现是否有问题有效地处理这种情况。
而且，如果这是一个时间序列计数的问题，我假设它不会在以下选项之间产生显著差异，这是正确的吗？
- 1个度量值，其中1个标签为1,000,000个不同标签值。
- 10个指标，每个指标有一个标签，每个标签有100,000个不同的标签值。
- x个度量，每个度量具有Y个不同标签值的1个标签。其中X*Y=1,000,000
谢谢你的帮助！
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