表达式语言数据类型 在Prometheus的表达式语言中,任何表达式或者子表达式都可以归为四种类型:
我们使用 Prometheus Go client library 在 Go 代码中埋点,将指标数据上报到 Prometheus server,接下来我们使用 PromQL 查询指标数据。
Prometheus 提供了一种功能表达式语言 PromQL,允许用户实时选择和汇聚时间序列数据。表达式的结果可以在浏览器中显示为图形,也可以显示为表格数据,或者由外部系统通过 HTTP API 调用。
描述: 在使用prometheus时常常会给导出器采集的数据配置一个指标名称,所以指标命名对于数据采集或者使用有一定的重要性,即构建指标标准名称可以按照以下规则进行。
PromQL基于时间序列模型,即将数据按时间序列进行存储和查询。Prometheus将所有时间序列数据存储为样本值(即某个指标在某个时间点的值),每个时间序列都由一个唯一的标识符(即指标名称和一组标签)来标识。PromQL通过使用这些标识符来查询和聚合时间序列数据。
当前主流TSDB的时序数据模型都是以标签(tag 或者称为label) 为主来唯一确定一个时间序列(一般也附加上指标名称,时间戳等).
返回度量指标名称为 http_requests_total,标签分别是 job="apiserver", handler="/api/comments" 的所有时间序列样本数据:
Prometheus 通过指标名称(metrics name)以及对应的一组标签(label)唯一定义一条时间序列。指标名称反映了监控样本的基本标识,而 label 则在这个基本特征上为采集到的数据提供了多种特征维度。用户可以基于这些特征维度过滤、聚合、统计从而产生新的计算后的一条时间序列。
通常来说,对于一个运行时的复杂系统,如果系统出了问题是很难排查的。因为你是不太可能在运行时一边检查代码一边调试的。因此,你需要在各种关键点加上监控,通过监控获取的数据,指导我们进一步工作,解决问题。
OpenTSDB 是基于 HBase 的可扩展、开源时间序列数据库(Time Series Database),可以用于存储监控数据、物联网传感器、金融K线等带有时间的数据。它的特点是能够提供最高毫秒级精度的时间序列数据存储,能够长久保存原始数据并且不失精度。它拥有很强的数据写入能力,支持大并发的数据写入,并且拥有可无限水平扩展的存储容量。目前,阿里云 HBase 产品是直接支持 OpenTSDB 组件的。
PromQL(Prometheus Query Language)为 Prometheus tsdb 的查询语言。是结合 grafana 进行数据展示和告警规则的配置的关键部分。
上篇文章【第04期:Prometheus 数据采集(三)】介绍了 Prometheus 数据采集流程,本文开始将介绍 Prometheus 数据查询。本文会介绍数据查询的基本使用。
<metric name>{<label name>=<label value>, ...},
《微信读书、多看阅读、京东读书的可视化》介绍了三个阅读APP的可视化效果,昨天介绍了多看卡片图如何在Power BI实现,今天分享京东和微信的模拟思路。
PromQL 是 Prometheus 提供的一个函数式的表达式语言,可以使用户实时地查找和聚合时间序列数据。表达式计算结果可以在图表中展示,也可以在 Prometheus表达式浏览器中以表格形式展示,或者作为数据源,以 HTTP API 的方式提供给外部系统使用。PromQL 虽然以 QL 结尾,但是它不是类似 SQL 的语言,因为在时间序列上执行计算类型时,SQL 语言相对缺乏表达能力。而 PromQL 语言表达能力非常丰富,可以使用标签进行任意聚合,还可以使用标签将不同的标签连接到一起进行算术运算操作。内置了时间和数学等很多函数可以使用。
作者:jimmiehan(韩金明) , 腾讯PCG后台开发工程师, Prometheus/Thanos contributor Prometheus 是目前最流行的开源监控系统之一, 这里以我在基于 Prometheus 构建天机阁 2.0Metrics 子系统的实践谈一谈 Prometheus 的一些最佳实践, 最佳实践的理念是 Prometheus 系统简单稳定高效运行的关键。(注: 天机阁 2.0 是新一代云原生可观测性系统) 埋点思路 最好将原始指标暴露给 Prometheus, 而不是在应用
例:查询 2023-01-18 19:08:59 的 jvm_memory_used_bytes 指标
作者:jimmiehan(韩金明) 腾讯PCG后台开发工程师 ,Prometheus/Thanos contributor Prometheus 是目前最流行的开源监控系统之一, 这里以我在基于 Prometheus 构建天机阁 2.0Metrics 子系统的实践谈一谈 Prometheus 的一些最佳实践, 最佳实践的理念是 Prometheus 系统简单稳定高效运行的关键。(注: 天机阁 2.0 是新一代云原生可观测性系统) PART ONE 埋点思路 最好将原始指标暴露给 Prometheus
以前用过nagios和zabbix,nagios用起来太过原始,配置文件维护得很累,监控的图表也比较难看;zabbix的主要开发语言是C和PHP,要暴露一些自定义的监控指标较困难。网上一些云原生的项目都是用prometheus+grafana方案的,刚好花时间研究一下这个。
我们在 树义带你学 Prometheus(三):Grafana 图表配置快速入门 - 陈树义 - 博客园 中提到可以针对业务指标做自定义监控,其中有一个设置属性为 Metrics,即:
爱可生上海研发中心成员,研发工程师,主要负责 DMP 平台监控告警功能的相关工作。
Prometheus 会定期去对数据进行采集,每一次采集的结果都是一次采样的样本(sample),这些数据会被存储为时间序列,也就是带有时间戳的 value stream,这些 value stream 归属于自己的监控指标。
在进入本文之前,我先问大家一个问题,你们公司或者业务系统上是如何对生产集群上的数据同步任务、实时计算任务或者是调度任务本身的执行情况和日志进行监控的呢?可能你会回答是自研或者ELK系统或者Zabbix系统。
Prometheus会将所有采集到的监控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,每条时间序列通过指标名称和一组标签集命名.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:
CNRDS 县域统计分为:基本情况,综合经济,农业、工业及投资,教育、卫生和社会保障,共计四张表。以基本情况分表为例,原始数据储存格式如下:
Prometheus(普罗米修斯)是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,它将所有信息都存储为时间序列数据;因此实现一种Profiling监控方式,实时分析系统运行的状态、执行时间、调用次数等,以找到系统的热点,为性能优化提供依据。
除了基于 CPU 和内存来进行自动扩缩容之外,我们还可以根据自定义的监控指标来进行。这个我们就需要使用 Prometheus Adapter,Prometheus 用于监控应用的负载和集群本身的各种指标,Prometheus Adapter 可以帮我们使用 Prometheus 收集的指标并使用它们来制定扩展策略,这些指标都是通过 APIServer 暴露的,而且 HPA 资源对象也可以很轻易的直接使用。
基于自定义指标 除了基于 CPU 和内存来进行自动扩缩容之外,我们还可以根据自定义的监控指标来进行。这个我们就需要使用 Prometheus Adapter,Prometheus 用于监控应用的负载和集群本身的各种指标,Prometheus Adapter 可以帮我们使用 Prometheus 收集的指标并使用它们来制定扩展策略,这些指标都是通过 APIServer 暴露的,而且 HPA 资源对象也可以很轻易的直接使用。
可以看到普罗米修斯是领先的、开源的、也是一种监控解决方案、支持用户指标和告警等需求。
Prometheus 的查询语言支持基本的逻辑运算和算术运算。对于两个瞬时向量, 匹配行为可以被改变。
普罗米修斯官网的首页简单的对普罗米修斯做了定义:从指标到洞察力 ,普罗米修斯通过领先的开源监控解决方案为用户的指标和告警提供强大的支持。
2016年,Prometheus被纳入了由谷歌发起的Linux基金会旗下的云原生基金会( Cloud Native Computing Foundation),并成为仅次于Kubernetes的第二大开源项目。自此,它成为了一个独立的开源项目,独立于任何公司进行维护。
指标是一种特定类型的元数据,公司的运营会围绕它进行工作,可以说,它是业务和数据的交汇点。
第4章 监控主机和容器 首先,我们将在每台主机上安装exporter,然后配置节点和Docker指标让Prometheus来抓取。基本主机资源监控 CPU 内存 磁盘 可用性 然后,我们利用收集的指标来构建一些聚合指标并保存为记录规则 最后,我们会简要介绍Grafana,并对收集的数据进行基本的可视化 回顾USE: 使用率(Utilization) 饱和度(Saturation) 错误(Error) USE方法可以概括为:针对每个资源,检查使用率、饱和度和错误。该方法对于监控那些受高使用率或饱和度的性能问题
想必都知道要使用Msql,必须会用SQL,同样要使用Prometheus 就要掌握PromQL(Prometheus Query Language),它可以实时选择和汇聚时间序列数据,从而很方便的在Prometheus中查询和检索数据,结果可以展示为图表或者表格。
该文件定义了规则引擎的接口和主要结构,包括Rule,Record,RuleGroup等。它提供了规则的加载、匹配、评估和结果记录的功能。
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发,是Google BorgMon监控系统的开源版本。
软件的开发不仅仅在于解决业务,它还需要程序尽可能的运行下去,这就涉及到了服务的稳定性。稳定性涉及很多因素,硬件软件都需要保证。为了能让这些条件更加充足,我们需要不断的收集数据,分析数据,监控数据,进而优化能优化的点。Prometheus 在这方面就为我们提供了很好的监控方案。
Prometheus 是一个开源监控系统,它前身是 SoundCloud的告警工具包。从 2012 年开始,许多公司和组织开始使用 Prometheus。该项目的开发人员和用户社区非常活跃,越来越多的开发人员和用户参与到该项目中。目前它是一个独立的开源项目,且不依赖于任何公司。为了强调这点和明确该项目治理结构,Prometheus 在 2016 年继Kurberntes 之后,加入了 Cloud Native Computing Foundation。
随着学习PBI的深入 ,各种操作技能也都逐渐被掌握,那么指标的动态化是必然会去尝试的一件事情。
它类似于 SQL 的语言,但是PromQL表现力非常丰富,并且内置函数很多,在日常数据可视化以及 rule 告警中都会使用到它。
实际工作场景中,会遇到需要处理时序表。对于少量的时点时序数据,明细数据+数据透视表,也是很快能处理完成。大量的话,可能会出现有一点慢,同时一些计算字段的每次都要设置,不太方便处理。整理一个思路:将系统的时点时序数据进行汇总整合,并形成时序表。
元数据在指标管理、模型设计、数据质量和成本治理四个领域都发挥作用,这些领域构成数据中台OneData 数据体系。今天逐一了解元数据在上述领域的应用
Prometheus(普罗米修斯)是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,起始是由SoundCloud公司开发的。随着发展,越来越多公司和组织接受采用Prometheus,社会也十分活跃,他们便将它独立成开源项目,并且有公司来运作。Google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prometheus。现在最常见的Kubernetes容器管理系统中,通常会搭配Prometheus进行监控。
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