=+Inf 过滤正无穷的数据,如果容器没有定义限制内存,测container_spec_memory_limit_bytes值是0; 优化后的ProSQL公式: sum (container_memory_working_set_bytes{container !="",container!="POD"}) by (container, pod) / sum(container_spec_memory_limit_bytes{container !="",container!="POD"}) by (c...
下面是指标prometheus_http_response_size_bytes的数据,prometheus_http_response_size_bytes_bucket有九条记录,相当于按照每一次响应的大小一共准备了9个桶,第一个桶,le=100表示小于100的响应全部在这个桶里,一共有四条记录,注意第二条len=1000,其值也等于4,表示小于1000的总数是4个,这里是包含了len=100的那4...
通过这种方法,你可以丢弃任意的 bucket,但不能丢弃le="+Inf"的 bucket,因为histogram_quantile函数需要使用这个标签。 另外histogram 还提供了_sum指标和_count指标,即使你丢弃了所有的 bucket,仍然可以通过这两个指标值来计算请求的平均响应时间。 通过累积直方图的方式,还可以很轻松地计算某个 bucket 的样本数占所有...
详解Prometheus四种指标类型,谁还不是个监控老司机了 指标是用来衡量性能、消耗、效率和许多其他软件属性随时间的变化趋势。它们允许工程师通过警报和仪表盘来监控一系列测量值的演变(如CPU或内存使用量、请求持续时间、延迟等)。指标在IT监控领域有着悠久...
统计到的事件计数,显示为<basename>_count(与上述<basename>_bucket{le="+Inf"}相同) 尽管Summary非常有用,但是平均值会隐藏一些细节,上图中10与113的总和包含非常广的范围,如果我们想查看时间花在什么地方了,那么我们就需要直方图了。直方图以bucket桶的形式记录数据,所以我们可能有一个桶用于需要1s或更少的计算,...
{handler="/",le="10000"} 1prometheus_http_response_size_bytes_bucket{handler="/",le="100000"} 1prometheus_http_response_size_bytes_bucket{handler="/",le="1e+06"} 1prometheus_http_response_size_bytes_bucket{handler="/",le="+Inf"} 1prometheus_http_response_size_bytes_sum{handler="/"...
http_request_duration_seconds_bucket{api="add_product", instance="host1.domain.com", le="+Inf"} 27892 上面的例子包括sum、counter和12个桶。sum和counter可以用来计算一个测量值随时间变化的平均值。在PromQL中,过去5分钟的平均请求响应时间可以通过如下方式计算得到。
(注意:+Inf桶是默认添加的。) (由于直方图是累积频率,所有大于该值的桶的计数都会增加1) 端点“/ping”的请求2需要0.4秒。各个桶的计数值如下。 因为0.4低于0.5,所有桶直到该边界的桶都会增加它们的计数。 让我们从Prometheus UI中探索一个直方图指标,并应用一些函数。
exp(v instant-vector)函数,输入一个瞬时向量,返回各个样本值的 e 的指数值,即 e 的 N 次方。当 N 的值足够大时会返回 +Inf。特殊情况为: Exp(+inf) = +InfExp(NaN) =NaN 2.13floor() floor(v instant-vector)函数与ceil()函数相反,将 v 中所有元素的样本值向下四舍五入到最接近的整数。
样本总数,命名为_count。值和 _bucket{le=“+Inf”}相同。 // 实际含义:当前一共发生了 2 次 http 请求io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_count{path="/",method="GET",code="200",} 2.0 可以通过 histogram_quantile() 函数来计算 Histogram 类型样本的分位数。分位数可能不太好理解...