Да, при разработке системы сбора и анализа метрик важно учитывать несколько ключевых аспектов:

Сбор данных: интеграция с приложением или сервисом для получения нужных метрик (например, время отклика, количество запросов, ошибки).
Хранение: выбор подходящего хранилища (базы данных, time-series DB) для эффективного сохранения и последующего анализа.
Обработка: агрегация, фильтрация и вычисление статистик по собранным данным.
Визуализация и оповещения: создание дашбордов и настройка уведомлений при достижении пороговых значений.

Пример на Go — простой счётчик запросов с использованием встроенных структур:

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

type Metrics struct {
    mu      sync.Mutex
    counters map[string]int
}

func NewMetrics() *Metrics {
    return &Metrics{counters: make(map[string]int)}
}

func (m *Metrics) Inc(key string) {
    m.mu.Lock()
    defer m.mu.Unlock()
    m.counters[key]++
}

func (m *Metrics) Get(key string) int {
    m.mu.Lock()
    defer m.mu.Unlock()
    return m.counters[key]
}

func main() {
    metrics := NewMetrics()
    metrics.Inc("requests")
    fmt.Println("Requests count:", metrics.Get("requests"))
}

Это базовый пример, в реальных проектах используют специализированные библиотеки и системы (Prometheus, Grafana и т.п.).

Разрабатывали ли вы самостоятельно систему сбора и анализа метрик?