使用单个指标跟踪DataDog中的成功和失败
当前，我们的代码库跟踪两个单独的指标，可以说abcsuccess和abcfailure。我们始终每次将指标递增1个值。
是否有必要分开这些指标？或者，我们可以通过错误的值“递增”度量标准，而1获得成功，如果我们想要总失败计数，我们可以减去总和在总数的时间段？
我试图通过查看这两个sum：abcsuccess {*}。AS_COUNT（） and count：abcsuccess {*} as_count（as_count（）。由于我总是将值增加1个，我希望这些值相同，但是Count值显着更高（并且始终为每次切片10的增量？）
Currently our codebase tracks two separate metrics, lets say a.b.c.success and a.b.c.failure. We always increment the metric by a value of 1 each time.
Is it necessary to separate these metrics? Or can we "increment" the metric by a value of 0 for errors, and 1 for success, and if we wanted a total count of failures, we could subtract the sum in a time period from total count?
I tried to confirm this could work through the metric explorer by looking at graphs for both sum:a.b.c.success{*}.as_count() and count:a.b.c.success{*}.as_count(). Since I'm always incrementing the value by 1, I would expect these values to be the same but the count value is significantly higher (and always in increments of 10 per time slice?)
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