sum_over_time(unwrapped-range):指定时间间隔内所有值的总和。 avg_over_time(unwrapped-range):指定间隔内所有点的平均值。 max_over_time(unwrapped-range):指定间隔内所有点的最大值。 min_over_time(unwrapped-range):指定间隔中所有点的最小值 stdvar_over_time(unwrapped-range):指定间隔内值的总体标准方差。
sum_over_time(unwrapped-range):指定时间间隔内所有值的总和。 avg_over_time(unwrapped-range):指定间隔内所有点的平均值。 max_over_time(unwrapped-range):指定间隔内所有点的最大值。 min_over_time(unwrapped-range):指定间隔中所有点的最小值 stdvar_over_time(unwrapped-range):指定间隔内值的总体标准方差。
sum_over_time(unwrapped-range):指定时间间隔内所有值的总和 avg_over_time(unwrapped-range):指定间隔内所有点的平均值 max_over_time(unwrapped-range):指定间隔中所有点的最大值 min_over_time(unwrapped-range):指定间隔中所有点的最小值 stdvar_over_time(unwrapped-range):指定间隔内值的总体标准方差 stdde...
sum_over_time(unwrapped-range):指定时间间隔内所有值的总和。 avg_over_time(unwrapped-range):指定间隔内所有点的平均值。 max_over_time(unwrapped-range):指定间隔内所有点的最大值。 min_over_time(unwrapped-range):指定间隔中所有点的最小值。 stdvar_over_time(unwrapped-range):指定间隔内值的总体标准...
sum_over_time(unwrapped-range):指定时间间隔内所有值的总和。 avg_over_time(unwrapped-range):指定间隔内所有点的平均值。 max_over_time(unwrapped-range):指定间隔内所有点的最大值。 min_over_time(unwrapped-range):指定间隔中所有点的最小值。
rules:-alert:xxx告警expr:sum(count_over_time({<日志标签>}|~"xx关键字或者正则匹配字符串"[1m]))by(xxx)>0for:0labels:service:xxx服务annotations:summary:"xxx服务出现xx错误{{ $labels.value }}次" 可以看到使用V1的语法将日志转成区间向量后,只保留日志流中原本的标签,而这里面的信息量极少,对于我...
熟悉PromQL的同学应该知道,常见的聚合查询包括sum、rate,count等等。那么在Loki中,也有两种常见类型的聚合操作 第一种类型,将日志条目作为一个整体来计算数值 支持的操作功能有: rate(log-range):计算每秒的日志条目数 count_over_time(log-range):计算给定范围内每个日志流的条目数 bytes_rate(log-range):计算每个...
sum(count_over_time({namespace=”loki-ops”,container=”querier”} |= “metrics.go” |= “org_id=233432”[$__auto]))sum(rate({namespace=”loki-ops”,container=”querier”} |= “metrics.go” |= “org_id=233432”[$__auto]))LOGQL ...
expr: sum(count_over_time({<日志标签>} |~ "xx关键字或者正则匹配字符串"[1m])) by (xxx) > 0 for: 0 labels: service: xxx服务 annotations: summary: "xxx服务出现xx错误{{ $labels.value }}次" 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.
count_over_time({filename="/var/log/message"} |~ "oom_kill_process" [5m])) 聚合函数 LogQL 也支持聚合运算,我们可用它来聚合单个向量内的元素,从而产生一个具有较少元素的新向量,当前支持的聚合函数如下: sum:求和 min:最小值 max:最大值 ...