函数列表 一些函数有默认的参数,例如:year(v=vector(time()) instant-vector).v是参数值,instant-vector是参数类型.vector(time())是默认值. abs() abs(v instant-vector)返回输入向量的所有样本的绝对值. absent() absent(v instant-vector),如果赋值给它的向量具有样本数据,则返回空向量:如果传递的瞬时向量参数没有样本数据,则返回不带度量指标名称且带有标签的样本值为1的结果 当监

一 函数介绍 gauge类型的数据  属于随机变化数值,并不像counter那样 是 持续增长 1 increase() increase 函数 在promethes中,是⽤来 针对Counter 这种持续增 长的数值,截取其中⼀段时间的增量 . increase(node_cpu[1m])   => 这样 就获取了 CPU总使⽤时间 在1分钟内的增量,得到的是一个cpu在一分钟内的增量,increase和rate很相似 rate(1m) 是取⼀段时间增量的平均每秒数量 increase(1m)

官方文档 Prometheus基础文档 从零开始:Prometheus 进阶之路:Prometheus —— 技巧篇 进阶之路:Prometheus —— 理解篇 prometheus的数据类型介绍 Prometheus 查询语言 Prometheus 函数 Prometheus的架构及持久化 基于Prometheus的数据库监控 Prometheus源码分析(三)Prometheus常用服务架构 如何以优雅的姿势监控kubernetes grafana----alert 简介 TSDB是什么?

prometheus函数常用 时数据 (Instant vector): 包含一组时序,每个时序只有一个点,例如:http_requests_total区间数据 (Range vector): 包含一组时序,每个时序有多个点,例如:http_requests_total[5m]纯量数据 (Scalar): 纯量只有一个数字,没有时序,例如:count(http_requests_total) Element Value{} 5scalar NaN prometheus函数常用 increase(

前言 Grafana允许查询,可视化,警报和了解指标,无论它们存储在哪里. 可视化:具有多种选项的快速灵活的客户端图.面板插件提供了许多不同的方式来可视化指标和日志. 动态仪表盘:使用模板变量创建动态且可重复使用的仪表盘,这些模板变量显示在仪表盘顶部. 浏览指标:通过即席查询和动态明细浏览数据.拆分视图并排比较不同的时间范围,查询和数据源. 浏览日志:体验使用保留的标签过滤器从指标切换到日志的魔力.快速搜索所有日志或实时流式传输. 警报:直观地定义最重要指标的警报规则.Grafana将持续评估并

概述 Prometheus 提供了其它大量的内置函数,可以对时序数据进行丰富的处理.某些函数有默认的参数,例如:year(v=vector(time()) instant-vector).其中参数 v 是一个瞬时向量,如果不提供该参数,将使用默认值 vector(time()).instant-vector 表示参数类型. abs() abs(v instant-vector) 返回输入向量的所有样本的绝对值. absent() absent(v instant-vector),如果传递给它的向

PromQL基础     http_request_total{} 瞬时向量表达式,选择当前最新的数据 http_request_total{}[5m] 区间向量表达式,选择以当前时间为基准,5分钟内的数据 http_request_total{} offset 5m http_request_total{}[1d] offset 1d 分钟前的瞬时样本数据 昨天一天的区间内的样本数据 PromQL聚合操作     sum () by (cluster_name)  每个结果里的value值的求

本节讨论 Prometheus 的核心,多维数据模型.我们先来看一个例子. 比如要监控容器 webapp1 的内存使用情况,最传统和典型的方法是定义一个指标 container_memory_usage_bytes_webapp1 来记录 webapp1 的内存使用数据.假如每1分钟取一次样,那么在数据库里就会有类似下面的记录. 好,现在需求发生了点变化,我们需要知道所有 webapp 容器的内存使用情况.如果还是采用前面的方法,就不得不增加新的指标 container_memory_usage

1 什么是 Kubernetes? Kubernetes 是 Google 开源的容器集群管理系统,其管理操作包括部署,调度和节点集群间扩展等. 如下图所示为目前 Kubernetes 的架构图,由 master 和 node 端构成,调度部署和扩展由 master 发起,node 协助 master 实现这些功能.  使用 Kubernetes 可以做到: 自动化容器的部署和复制:随时扩展或收缩容器规模:将容器组织成组,并且提供容器间的负载均衡:提供容器弹性,如果容器失效就替换它等等. 2 P

序言 Prometheus是一个开源的监控系统,拥有许多Advanced Feature,他会定期用HTTP协议来pull所监控系统状态进行数据收集,在加上timestamp等数据组织成time series data,用metric name和label来标识不同的的time series,用户可以将数据用可视化工具显示出来,并设置报警阈值进行报警. 本文将介绍Primetheus client的使用,基于golang语言,golang client 源码参见github,相关的文档参见GoD

本文大纲: • prometheus metrics的概念• k/v的数据形式• prometheus exporter的使⽤(pull形式采集数据)• prometheus pushgateway的⼊门介绍(push形式采集数据) 1)prometheus metrics的概念promethes监控中对于采集过来的数据统⼀称为metrics数据当我们需要为某个系统某个服务做监控.做统计,就需要⽤到Metrics.metrics是⼀种对采样数据的总称(metrics 并不代表某⼀种具体的数据格式

使用Spring Boot Actuator将指标导出到InfluxDB和Prometheus   Spring Boot Actuator是Spring Boot 2发布后修改最多的项目之一.它经过了主要的改进,旨在简化定制,并包括一些新功能,如支持其他Web技术,例如新的反应模块 - .它还为 添加了开箱即用的支持,这是一个开源时间序列数据库,旨在处理大量带时间戳的数据.与 使用的版本相比,它实际上是一个很大的简化.您可以通过阅读我之前的一篇文章使用Grafana和InfluxDB自定义指标

原文链接:https://www.ibm.com/developerworks/cn/cloud/library/cl-lo-prometheus-getting-started-and-practice 随着容器技术的迅速发展,Kubernetes 已然成为大家追捧的容器集群管理系统.Prometheus 作为生态圈 Cloud Native Computing Foundation(简称:CNCF)中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes, 现已广泛用于 Kubernetes 集群

Prometheus是一个非常优秀的监控工具.准确的说,应该是监控方案.Prometheus提供了监控数据搜集,存储,处理,可视化和告警一套完整的解决方案 Prometheus架构如盗图: 官网上的原始架构要复杂些. Prometheus server prometheus server负责从exporter拉取和存储监控数据,并提供一套灵活的查询语句(promQL)供用户使用 exporter: exporter负责收集目标对象(host,container...)的性能数据,并通过HTTP接

一个监控及告警的系统,内含一个TSDB(时序数据库).在我而言是一个数采程序 重要成员分三块 exploter:实际是外部接口,让各个程序实现这个接口,供普罗米修斯定时从此接口中取数 alert:告警模块 prometheus:实际上是数采模块+存储模块,但是它的存储不是持久化的 普罗米修斯的数据是一个值时间序列,例如 website_request_count{method="GET",path="/home/index",query="id=2&quo

一.Prometheus中的基本概念 Prometheus将所有数据存储为时间序列,这里先来了解一下prometheus中的一些基本概念 指标名和标签每个时间序列都由指标名和一组键值对(也称为标签)唯一标识. metric的格式如下: <metric name>{<label name>=<label value>, ...} 例如: http_requests_total{host="192.10.0.1", method="POST&q

Prometheus的主要特点 Prometheus 属于一站式监控告警平台,依赖少,功能齐全.Prometheus 支持对云的或容器的监控,其他系统主要对主机监控.Prometheus 数据查询语句表现力更强大,内置更强大的统计函数.Prometheus 在数据存储扩展性以及持久性上没有 InfluxDB,OpenTSDB,Sensu 好. Prometheus的核心组件 Prometheus Server, 主要用于抓取数据和存储时序数据,另外还提供查询和 Alert Rule 配置管理.c

0x00 简单的时间序列选择 返回度量指标 http_requests_total 的所有时间序列样本数据: http_requests_total 返回度量指标名称为 http_requests_total,标签分别是 job="apiserver", handler="/api/comments" 的所有时间序列样本数据: http_requests_total{job="apiserver", handler="/api/comm

0x00 概述 Prometheus 提供了一种功能表达式语言 PromQL,允许用户实时选择和汇聚时间序列数据.表达式的结果可以在浏览器中显示为图形,也可以显示为表格数据,或者由外部系统通过 HTTP API 调用. 0x01 表达式语言数据类型 在 Prometheus 的表达式语言中,表达式或子表达式包括以下四种类型之一: 瞬时向量(Instant vector) - 一组时间序列,每个时间序列包含单个样本,它们共享相同的时间戳.也就是说,表达式的返回值中只会包含该时间序列中的最新的一个样

0x00 概述 Prometheus 是一个开源监控系统,它本身已经成为了云原生中指标监控的事实标准,几乎所有 k8s 的核心组件以及其它云原生系统都以 Prometheus 的指标格式输出自己的运行时监控信息.我在工作中也比较深入地使用过 Prometheus,最大的感受就是它非常容易维护,突出一个简单省心成本低.当然,这当中也免不了踩过一些坑,下面就总结一下. # 假如你没有用过 Prometheus,建议先看一遍 官方文档 0x01 接受准确性与可靠性的权衡 Prometheus 作为一个