PromQL PromQL 是 Prometheus 内置的数据查询语言，其提供对时间序列数据丰富的查询，聚合以及逻辑运算能力的支持。并被广泛应用在 Prometheus 的日常数据查询、可视化、告警处理当中。 可以这么说，PromQL 是 Prometheus 所有应用场景的基础，理解和掌握 PromQL 是 Prometheus 入门的第
指标（Metrics） Prometheus 会将所有采集到的样本数据以时间序列（time-series）的方式保存在内存数据库中，并且定时保存到硬盘上。 时间序列按照时间戳和值的序列顺序存放，每条时间序列通过 指标名称（metrics name）和一组 标签集（labelset）命名。 在时间序列中的每一个点称为一个 样本（sample），
Prometheus之PromQL-基本语法 Prometheus通过指标名称（metrics name）以及对应的一组标签（labelset）唯一定义一条时间序列。指标名称反映了监控样本的基本标识，而label则在这个基本特征上为采集到的数据提供了多种特征维度。用户可以基于这些特征维度过滤，聚合，统计从而产生新的计算后的一
容器-promQL语法之内存指标 在容器内进行内存监控的常用指标包括 1、 内存中的cache用量 container_memory_cache 2、 常驻的内存用量 container_memory_rss 3、 交换分区用量 container_memory_swap 4、 内存的总占用量 container_memory_usage_bytes
1、prometheus后台启动 [root@VM-0-9-centos system]# cat /usr/lib/systemd/system/prometheusd.service [Unit]Description=Prometheus[Service]ExecStart=/usr/local/prometheus/prometheus --config.file=/usr/local/prometheus/prometheus.yml --web.enable-lifecycle
pod 处于running状态并不代表可以正常接收请求，只有当pod对应的status中condition为true才代表能正常接收请求。 以下表达式是在1分钟之内pod处于非ready状态的promql min_over_time(sum by (namespace, pod, prometheus_replica, instance, node) (kube_pod_status_ready{con
新建展示页面 node_filesystem_free_bytes{instance="192.168.192.152:9100",device="/dev/sda2"} node_load15 选中一台点击展示想看那一台的负载
参考文档：https://blog.csdn.net/qq_35753140/article/details/105121525 --------------cpu使用率-------------- 100 * (1 - sum by (instance)(increase(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) / sum by (instance)(increase(node_cpu_seconds_total[5m]))) 会将所有主机
一 PromQL简介 Prometheus基于指标名称（Metrics name）以及附属的标签集（labelset）唯一定义一条时间序列； 指标名称代表着监控目标上某类可测量属性的基本特征标识； 标签则是这个基本特征上再次细分的多个可测量维度； 基于PromQL表达式，用户可以针对指定的特征及其细分的维度进行过滤、
Prometheus的聚合函数 一般说来，单个指标的价值不大，监控场景中往往需要联合并可视化一组指标，这种联合机制即是指“聚合”操作，例如，将计数、求和、平均值、分位数、标准差及方差等统计函数应用于时间序列的样本之上生成具有统计学意义的结果等； 对查询结果事先按照某种分类机制进行
PromQL就如同SQL中有一些内置函数，PromQL中也存在一些函数，我们可以在进行PromQL表达式进行使用，完成一些数据的处理，进而在Grafana等显示页面展示动态数据，下面我们分模块具体分析。 一、聚合函数 1、sum (求和) 2、min (最小值) 3、max (最大值) 4、avg (平均值) 5、stddev (
函数 某些函数具有默认参数，例如year(v=vector(time()) instant-vector). 这意味着有一个参数v是一个即时向量，如果没有提供，它将默认为表达式的值 vector(time())。 abs() abs(v instant-vector) 返回所有样本值转换为其绝对值的输入向量。 absent() absent(v instant-vector)
解析PromQL 目前对Prometheus 的promQL 的解析文章比较少，且Prometheus官方也没有提供一个公共的库来对齐进行解析。下面实现对promQL的解析，并实现注入label功能。 表达式类型 AggregateExpr 对应聚合操作，如sum without (instance) (http_requests_total)，定义可以查看Aggregation o
目录一、查询结果类型1.瞬时数据（lnstant vector）2.区间数据（range vector）1）.查询五分钟前到目前的数据2）查询30分钟之前的数据3）查询30到前25分钟的数据3.纯量数据（scalar）二、数据类型三、查询条件1.标签等值查询2.标签不等值查询3.查询条件支持正则匹配1）正则匹配2）正则剔除3）匹配两个值四
转自：https://www.prometheus.wang/promql/prometheus-aggr-ops.html Prometheus还提供了下列内置的聚合操作符，这些操作符作用域瞬时向量。可以将瞬时表达式返回的样本数据进行聚合，形成一个新的时间序列。 sum (求和) min (最小值) max (最大值) avg (平均值)
PromQL介绍 1. 瞬时向量与范围向量查询 2. 常用操作符 3. 常用函数 PromQL(Prometheus Query Language) 是 Prometheus 自己开发的数据查询 DSL 语言，语言表现力 非常丰富，支持条件查询、操作符，并且内建了大量内置函数，供我们针对监控数据的各种维度进行查 询。 瞬时查询与范围
原文：https://www.section.io/blog/prometheus-querying/ https://www.cnblogs.com/wayne-liu/p/9273452.html 这篇文章里面讲的还有些没弄懂？？到底有些运算有什么用，什么应用场景？ --------------------------------------------------------------------- Prometheus ha
prometheus中的record规则 – IPCPU-网络之路 groups: - name: record:cpu_load1 rules: - record: record:node_load1 expr: sum(node_load1)by(instance, Server, Module, APP, Leader) > count(node_cpu_seconds_total)by(instance, Server, Module, APP, Lead
CPU使用率：100-(avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle",module="node_exporter"}[5m])) by(asset)* 100) 内存使用率：((node_memory_MemTotal_bytes{module="node_exporter"} - node_memory_MemFree_bytes{module="node_exporter"}
目录探索PromQLMetrics类型Prometheus监控数据的两个重要概念查询匹配范围查询时间位移操作使用聚合操作PromQL操作符数学运算使用布尔运算过滤时间序列使用bool修饰符改变布尔运算符的行为使用集合运算符操作符优先级PromQL聚合操作使用聚合操作的语法如下： 探索PromQL Metrics类
1、什么是 PromQL？ PromQL（Prometheus Query Language）是 Prometheus 内置的数据查询语言，它能实现对事件序列数据的查询、聚合、逻辑运算等。它并且被广泛应用在 Prometheus 的日常应用当中，包括对数据查询、可视化、告警处理当中。 简单地说，PromQL 广泛存在于以 Prometheus 为核心的
Prometheus 作为现在最火的云原生监控工具，它的优秀表现是毋庸置疑的。但是在我们使用过程中，随着时间的推移，存储在 Prometheus 中的监控指标数据越来越多，查询的频率也在不断的增加，当我们用 Grafana 添加更多的 Dashboard 的时候，可能慢慢地会体验到 Grafana 已经无法按时渲染图表，并且
通过PromQL可以实时对Prometheus中采集到的样本数据进行查询，聚合以及其它各种运算操作。而在某些PromQL较为复杂且计算量较大时，直接使用PromQL可能会导致Prometheus响应超时的情况。 这时需要一种能够类似于后台批处理的机制能够在后台完成这些复杂运算的计算，对于使用者而言只需要
PromQL PromeQL是prometheus内置的数据查询语言，其提供对时间序列数据丰富的查询，聚合以及逻辑运算能力的支持。并且被广泛应用在prometheus的日常应用当中，包括数据查询，可视化，告警处理当中，grafana绘图就是利用了prometheus里面的PromQL的功能 查询时间序列 当prometheus通过exporter
