结果以 instant vector 的形式出现,现在可以用于进一步绘制图表或汇总(aggregated)。 用于Range Vector 的函数 类似于increase(range-vector),下面的 PromQL 函数只可用于 range vectors: changes(range-vector) absent_over_time(range-vector) delta(range-vector) deriv(range-vector) holt_winters(range-vector, sca...
时间序列是按照时间戳和值的序列顺序存放的,我们称之为向量(vector),每条时间序列通过指标名称(metrics name)和一组标签集(labelset)命名。如下所示,可以将时间序列理解为一个以时间为 X 轴的数字矩阵: ^ │ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . node_cpu_seconds_total{cpu="cpu0",mode...
区间向量 (Range vector): 特定或全部的时间序列集合上,在指定的同一时间范围内的所有样本值 区间向量选择器可以返回0个、1个或多个时间序列上在给定时间范值围内的各自的一组样本。 区间向量选择器的不同之处在于,需要通过在瞬时向量选择器表达式后面添加包含在 [] 里的时长来表达需在时间时序上返回的样本所处...
Prometheus核心概念:一图了解瞬时向量Instant vector和区间向量Range vector的区别 Prometheus核心概念:一图了解Counter和Gauge两种数据指标类型的区别 此处截图,仅供记录: 一对一: 一对多和多对一: 多对多:
irate(range-vector) predict_linear(range-vector, scalar) rate(range-vector) resets(range-vector) avg_over_time(range-vector) min_over_time(range-vector) max_over_time(range-vector) sum_over_time(range-vector) count_over_time(range-vector) ...
由于Prometheus 是一个时序型的数据库,所以所有的数据都在基于时间戳的上下文中被定义。由时间戳到记录数据的映射(map)序列(series)被称之为时间序列(timeseries)。在 Prometheus 的术语中,关于时间序列的集合(即一组时序数据)被称之为 vector。让我们用一个示例去更好的说明这一点。
time-series是按照时间戳和值的序列顺序存放的,我们称之为向量(vector). 每条time-series通过指标名称(metrics name)和一组标签集(labelset)命名。如下所示,可以将time-series理解为一个以时间为Y轴的数字矩阵: ^ │ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . node_cpu_seconds_total{cpu="cpu...
Prometheus 会将所有采集到的样本数据以时间序列的方式保存在内存数据库中,并且定时保存到硬盘上。时间序列是按照时间戳和值的序列顺序存放的,我们称之为向量(vector),每条时间序列通过指标名称(metrics name)和一组标签集(labelset)命名。如下所示,可以将时间序列理解为一个以时间为 X 轴的数字矩阵: ...
namespace=~"{{Namespace}}.*",container!="",container!="POD"}[1m])) by (namespace,pod) / sum(container_spec_cpu_quota{pod=~"{{PodName}}.*",namespace=~"{{Namespace}}.*",container!="",container!="POD"}/100000) by (namespace,pod) * 100 <= 100 or on() vector(0) >= ...
Vector 相当于一组同名同类型的 Metrics，以 Label 做区分。Label 可以有多个，Prometheus 实际会为每个 Label 组合创建一个 Metric。Vector 类型记录数据时需先打 Label 才能调用 Metrics 的方法记录数据。如对于 HTTP 请求延迟这一指标，由于 HTTP 请求可在多个地域的服务器处理，且具有不同的方法，于是，可定义名...