Prometheus SDK (Python)使用说明 写在前面 Prometheus官方提供了上报 metric 的Python SDK, 用户可以自定义 metric,然后采用 push 或 pull 的方式上报 metric 数据。 下面介绍下这两个方式的使用说明。 使用示例 数据埋点示例 Counter类型 Registry = CollectorRegistry() # counter 类型对象, 可以添加 label counter...
这是因为客户端库必须保持一个有序的数据点列表,以进行这种计算。在Prometheus SDK中的实现限制了内存中保留和排序的数据点的数量,这降低了准确性以换取效率的提高。注意,并非所有的Prometheus客户端库都支持汇总指标中的量值。例如,Python SDK就不支持。...
下面是接入 Prometheus SDK 的主要步骤: 步骤详细说明 1. 安装依赖库 首先,我们需要安装prometheus_client这个库,可以通过 pip 在终端中执行以下命令: pipinstallprometheus_client# 安装 Prometheus 客户端库 1. 2. 初始化指标 在Python 代码中,我们需要导入prometheus_client并初始化指标对象。示例如下: fromprometheus...
push_to_gateway('192.168.0.106:30893', job='batchA', registry=registry) 首先引入了 Prometheus 的 Python SDK,然后创建了一个CollectorRegistry实例,分别创建了一个Gauge和Counter类型的指标,其中第一个参数为指标名称,第二个参数为指标的注释信息,第三个参数为相关的标签,然后为不同的标签值设置不同的指标值,...
上面的代码没有定义任何量化指标,只会产生总和和计数指标。Prometheus的Python SDK不支持Summary指标中的分位数计算。 Histogram还是Summary? 在大多数情况下,直方图是首选,因为它更灵活,并允许汇总百分位数。 在不需要百分位数而只需要平均数的情况下,或者在需要非常精确的百分位数的情况下,汇总是有用的。例如,在履行...
上面的代码没有定义任何量化指标,只会产生总和和计数指标。Prometheus的Python SDK不支持Summary指标中的分位数计算。 Histogram还是Summary? 在大多数情况下,直方图是首选,因为它更灵活,并允许汇总百分位数。 在不需要百分位数而只需要平均数的情况下,或者在需要非常精确的百分位数的情况下,汇总是有用的。例如,在履行...
首先引入了 Prometheus 的 Python SDK,然后创建了一个 CollectorRegistry 实例,分别创建了一个 Gauge 和 Counter 类型的指标,其中第一个参数为指标名称,第二个参数为指标的注释信息,第三个参数为相关的标签,然后为不同的标签值设置不同的指标值,最后通过 push_to_gateway 函数将指标数据发送到指定的 Pushgateway 服务...
目前支持: Java, JMX, Python, Go,Ruby, .Net, Node.js 等等语言的客户端SDK,基于这些 SDK 可以快速让应用程序纳入到 Prometheus 的监控当中,或者开发自己的监控数据收集程序。同时这些客户端收集的监控数据,不仅仅支持 Prometheus,还能支持 Graphite 这些其他的监控工具。同时 Prometheus 还支持与其他的监控系统进行...
SDK引入 SDK下载地址:http://www.rongcloud.cn/downloads 既然是学习,我就全勾选下载了。 汇总 另外一点疑问,如图: 一般来说Kit和Lib都下载,因为它lib里边的库不全,但你用的话可以选择性的用,但是一点,用Kit必用Lib,但Kit不是必须的。 引入后的项目目录结构 ...
Prometheus整体架构分为Server端和Exporter端,而Exporter通常是基于官方的SDK开发(例如Go SDK)。 这里要明确一个概念:数据指标类型只是Client端的一个概念,用于维护Metric的生产,以方便在业务上有所区分。 而Server端是不区分数据类型的,因为所有的数据都是一种格式,也即时间序列 Metric<Label01,Label02> value, time...