配置:metrics_relabel_configs和relabel_configs的配置是一样的,只是含义不一样,metrics_relabel_configs操作对象是时间序列,relabel_configs操作对象是target metric_relabel_configs
3. relabel_configs: relabel是功能强大的工具,可以在target被抓取之前动态重写目标的标签集,每个scrape可以配置多个relabel,对不同的标签进行不同的操作。relabel的过程可以分为:relabel之前、relabel期间、relabel之后。 relabel_configs 不能操作指标中的标签,只能操作relabel之前的标签,即__开头的和...
根据配置的抓取间隔时间(scrape_interval)抓取数据,拿到的每一条数据都需要通过metric_relabel_configs的应用。 针对于这里的drop_metrics来说,就是判断是否需要删除掉所有的Label。 如果可以匹配删除,那就不会写入存储。 其中的关键代码如下: 这里还有一个小细节,源码里判断的action是drop,而我们配置的是drop_metrics,...
其中metric_relabel_configs是 Prometheus 在保存数据前的最后一步标签重新编辑(relabel_configs)。所以,哪怕你将 metric_relabel_configs模块放在 job_name模块的最前端,Prometheus 解析编辑文件后,也会将 metric_relabel_configs放在最后。 ...
首先看下metric_relabel_configs配置生效的原因。 metric_relabel_configs配置的整体流程如上图: 启动VM 时加载配置到内存 根据配置的抓取间隔时间(scrape_interval)抓取数据,拿到的每一条数据都需要通过metric_relabel_configs的应用。 针对于这里的drop_metrics来说,就是判断是否需要删除掉所有的Label。
- action: drop_metrics regex: "^envoy_.*|^url\_\_\_\_.*|istio_request_bytes_sum" 1. 2. 与这两个容易引起误解的配置relabel_configs/metric_relabel_configs有关。 他们都是对抓取的数据进行重命名、过滤、新增、删除等操作,但应用场景却完全不同。
prometheus 高基 metric删除 metric_relabel_configs prometheus高可用部署,介绍Prometheus高可用的必要性在过去的几年里,Kubernetes的采用量增长了数倍。很明显,Kubernetes是容器编排的不二选择。与此同时,Prometheus也被认为是监控容器化和非容器化工作负载的绝佳选择
首先看下metric_relabel_configs配置生效的原因。 metric_relabel_configs配置的整体流程如上图: 启动VM 时加载配置到内存 根据配置的抓取间隔时间(scrape_interval)抓取数据,拿到的每一条数据都需要通过metric_relabel_configs的应用。 针对于这里的drop_metrics来说,就是判断是否需要删除掉所有的Label。
metric_relabel_configs: - source_labels: [__name__] action: drop regex: 'pre1_.*' #删除customJob_name1抓取的"pre1_"前缀的所有指标 - source_labels: [__name__] action: drop regex: 'metric_name1' #删除customJob_name1抓取的"metric_name1"名称的指标 增加指定标签 典型配置示例...
relabel_configs 与 metric_relabel_configs relabel_config 发生在采集之前,metric_relabel_configs 发生在采集之后,合理搭配可以满足很多场景的配置。 如: metric_relabel_configs: - separator: ; regex: instance replacement: $1 action: labeldrop - source_labels: [__meta_kubernetes_namespace, __meta_kuberne...