cc, _ := cpu.Percent(time.Second, false) nv, _ := net.IOCounters(true) ip := ip.GetOutboundIP() diskTotal := float64(d.Total/1024/1024/1024) diskFree := float64(d.Free/1024/1024/1024) diskUsage := float64(d.UsedPercent) memTotal := float64(v.Total/1024/1024) memFree :=...
PodCpu75(Pod的CPU使用率大于75%) container!=“POD”, container!=“”}[2m] {name=~“.+”}:筛选,避免重复指标 round(100*(sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total {name=~“.+”}[2m])) by (namespace,pod) / sum(kube_pod_container_resource_limits{resource=“cpu”}) by (namespace,po...
g.add_metric(['minutes'], minutes)yieldg## CPU usage#g = GaugeMetricFamily('gpu_usage_cpu','CPU % schedutil', labels=['cpu']) g.add_metric(['cpu_1'], self._jetson.stats['CPU1']if('CPU1'inself._jetson.statsandisinstance(self._jetson.stats['CPU1'],int))else0) g.add_metric...
avg(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100 ```该查询语句中的 `{mode="idle...
$ kubectl get cm -n monitoring prometheus-core -o yaml 创建prometheus rules配置文件,使用ConfigMap方式创建prometheus rules配置文件,包含的内容是两个文件,分别是node-up.yml和cpu-usage.yml。使用以下命令创建Prometheus的另外两个配置文件: $ kubectl create -f prometheus-rules-cm.yaml prometheus-rules-cm.ya...
$ kubectl get cm -n monitoring prometheus-core -o yaml创建prometheus rules配置文件,使用ConfigMap方式创建prometheus rules配置文件,包含的内容是两个文件,分别是node-up.yml和cpu-usage.yml。使用以下命令创建Prometheus的另外两个配置文件:$ kubectl create -f prometheus-rules-cm.yamlprometheus-rules-cm.yaml...
cpu_usage{job="1", instance="128.0.0.2"}PromQL: prometheus query language,prometheus提供了内置的数据查询语言,支持用户进行实时的数据查询及聚合操作; PromQL支持处理2种向量,并内置提供了一组用于数据处理的函数; instant vector即时向量(最近一次的时间戳上跟踪的数据指标)|range vector时间范围...
memory_usage_bytes{host="master-01"}100memory_usage_bytes{host="master-01"}30memory_usage_bytes{host="master-01"}50memory_usage_bytes{host="master-01"}80 对于Gauge 类型的监控指标,通过 PromQL 内置函数delta()可以获取样本在一段时间内的变化情况,例如,计算 CPU 温度在两小时内的差异: ...
(node_namespace_pod_container:container_cpu_usage_seconds_total:sum_irate{namespace=\"${PROJECT_CPD_INST_OPERANDS}\"}) by (pod) / sum(kube_pod_container_resource_limits{resource=\"cpu\",unit=\"core\",namespace=\"${PROJECT_CPD_INST_OPERANDS}\",pod=~\"(spark|zen|rstudio|spawner|...
cpu_usage{core="1",ip="130.25.175.171"}14.041618137750metric labels value timesample 倒排索引 索引是支持多维搜索的主要手段,时序中的索引结构和搜索引擎的类似,是个倒排索引,可参考下图 在一次查询中,会对涉及到的 label 分别求对应的 postings lists(即时间线集合),然后根据 filter 类型进行集合运算,最后根据...