然而,计算特定时间序列的平均数、最大值、最小值或百分比的函数经常与Gauge一起使用。在Prometheus中,这些函数的名称是avg_over_time、max_over_time、min_over_time和quantile_over_time。要计算过去10分钟内在host1.domain.com上使用的平均内存,你可以这样做: avg_over_time(node_memory_used_bytes{hostname="h...
在Prometheus 中,这些函数的名称是avg_over_time、max_over_time、min_over_time和quantile_over_time。要计算过去10分钟内在host1.domain.com 上使用的平均内存,你可以这样做: avg_over_time(node_memory_used_bytes{hostname="host1.domain.com"}[10m]) 要使用 Prometheus 客户端库在 Python 中创建一个 Gau...
在Prometheus中,这些函数的名称是avg_over_time、max_over_time、min_over_time和quantile_over_time。要计算过去10分钟内在http://host1.domain.com上使用的平均内存,你可以这样做: avg_over_time(node_memory_used_bytes{hostname="host1.domain.com"}[10m]) 要使用Prometheus客户端库在Python中创建一个Gauge...
在Prometheus中,这些函数的名称是avg_over_time、max_over_time、min_over_time和quantile_over_time。要计算过去10分钟内在host1.domain.com上使用的平均内存,你可以这样做: avg_over_time(node_memory_used_bytes{hostname="host1.domain.com"}[10m]) 1. 要使用Prometheus客户端库在Python中创建一个Gauge指标...
min_over_time(): 找出指定时间范围内所有数据点的最小值。 count_over_time(): 计算指定时间范围内数据点的数量。 quantile_over_time(): 计算指定时间范围内数据点的分位数。 这些聚合函数可用于对时间序列数据进行统计和分析,提供了丰富的功能来处理和汇总数据。
min_over_time() #指定间隔中所有点的最小值。 max_over_time() #指定间隔内所有点的最大值。 sum_over_time() #指定时间间隔内所有值的总和。 1. 2. 3. 4. 案例1 avg_over_time #查询一天空闲空间的平均值 avg_over_time(node_filesystem_files_free[1d]) ...
要让巡检使用 PromQL ,就必须要修改告警中的 PromQL。这里需要介绍一个函数:max_over_time(range-vector),它是获取区间向量内每个指标的最大值。其实还有其他这类时间聚合函数,比如avg_over_time、min_over_time、sum_over_time等等,但是我们只需要获取到最大值,来提醒 dba 就行了。
max,用于计算 vector 内最大值,典型算子如 max_over_time; min,用于计算 vector 内的最小值,典型算子如 min_over_time; sum,用于计算 vector 内的和值,典型算子如 sum_over_time; count,用于统计 ventor 内的点数,典型算子如 count_over_time;
例如,`min_over_time(cpu_usage{instance="web001"}[5m])`将计算过去5分钟内`web001`服务器的最小CPU使用率。 10. `rate()`函数:计算时间范围内时间序列数据的速率。例如,`rate(request_count{instance="web001"}[5m])`将计算过去5分钟内`web001`服务器的请求速率。 11. `sum_over_time()`函数:计算...
三十九、<aggregation>_over_time() 以下函数允许聚合给定范围向量的每个系列随时间的变化并返回具有每系列聚合结果的即时向量: avg_over_time(range-vector): 范围向量内每个度量指标的平均值。 min_over_time(range-vector): 范围向量内每个度量指标的最小值。