夜莺-Nightingale
夜莺V7
夜莺V6
项目介绍
架构介绍
快速开始
黄埔营
安装部署
升级
采集器
使用手册
API
数据库表结构
users
target
user_group
user_group_member
task_tpl
task_tpl_host
task_record
sso_config
role
role_operation
recording_rule
notify_tpl
metric_view
datasource
configs
chart_share
busi_group
busi_group_member
builtin_cate
board
board_payload
alerting_engines
alert_subscribe
alert_rule
alert_mute
alert_his_event
alert_cur_event
alert_aggr_view
FAQ
转发数据给多个时序库
机器列表数据异常
数据流图
监控数据时有时无
查询原始监控数据
快捷视图详解
告警自愈模块使用
仪表盘里只展示我的机器
仪表盘里图表数据缺失
设置自定义告警通知方式
target_up指标的问题
夜莺可以监控 x 么
告警和恢复的判断逻辑
容量规划问题
connection refused
登录与认证
数据采集器Categraf
日志写到`/var/log/messages`
告警规则&告警模板如何引用变量
采集到的数据是字符串怎么处理
管理员密码忘记了
制作大盘如何添加图片
添加loki数据源报错
v6小版本升级有什么 sql 要执行吗
机器列表有展示,但采集数据查询不到
n9e 启动异常报错
n9e集群部署配置修改
推送 Promethus 报错 OOO
机器列表怎么忽略云资源
告警规则仅在本业务组生效失败
categraf 启动 oracle 插件报错
告警自愈不生效
n9e查询时序库EOF报错
手动编译项目报错
promQL 使用函数标签信息丢失
内存使用率+可用率不等于100
夜莺仪表盘有哪些内置变量
categraf配置文件支持热加载吗
导入 Grafana 仪表盘无效数据源
如何查看报错消息
采集器-Categraf
开源生态
Telegraf
Prometheus
版权声明
第1章:天降奇兵
第2章:探索PromQL
开篇
理解时间序列
Metrics类型
初识PromQL
PromQL操作符
PromQL聚合操作
PromQL内置函数
在HTTP API中使用PromQL
最佳实践:4个黄金指标和USE方法
小结
第3章:Prometheus告警处理
开篇
Prometheus告警简介
自定义Prometheus告警规则
部署Alertmanager
Alertmanager配置概述
基于标签的告警处理路由
使用Receiver接收告警信息
告警模板详解
屏蔽告警通知
使用Recoding Rules优化性能
小结
第4章:Exporter详解
第5章:数据与可视化
第6章:集群与高可用
第7章:Prometheus服务发现
第8章:监控Kubernetes
开篇
初识Kubernetes
在Kubernetes下部署Prometheus
Kubernetes下的服务发现
使用Prometheus监控Kubernetes集群
基于Prometheus的弹性伸缩
小结
第9章:Prometheus Operator
参考资料
PromQL聚合操作
Prometheus还提供了下列内置的聚合操作符,这些操作符作用域瞬时向量。可以将瞬时表达式返回的样本数据进行聚合,形成一个新的时间序列。
sum
(求和)min
(最小值)max
(最大值)avg
(平均值)stddev
(标准差)stdvar
(标准方差)count
(计数)count_values
(对value进行计数)bottomk
(后n条时序)topk
(前n条时序)quantile
(分位数)
使用聚合操作的语法如下:
<aggr-op>([parameter,] <vector expression>) [without|by (<label list>)]
其中只有count_values
, quantile
, topk
, bottomk
支持参数(parameter)。
without用于从计算结果中移除列举的标签,而保留其它标签。by则正好相反,结果向量中只保留列出的标签,其余标签则移除。通过without和by可以按照样本的问题对数据进行聚合。
例如:
sum(http_requests_total) without (instance)
等价于
sum(http_requests_total) by (code,handler,job,method)
如果只需要计算整个应用的HTTP请求总量,可以直接使用表达式:
sum(http_requests_total)
count_values用于时间序列中每一个样本值出现的次数。count_values会为每一个唯一的样本值输出一个时间序列,并且每一个时间序列包含一个额外的标签。
例如:
count_values("count", http_requests_total)
topk和bottomk则用于对样本值进行排序,返回当前样本值前n位,或者后n位的时间序列。
获取HTTP请求数前5位的时序样本数据,可以使用表达式:
topk(5, http_requests_total)
quantile用于计算当前样本数据值的分布情况quantile(φ, express)其中0 ≤ φ ≤ 1。
例如,当φ为0.5时,即表示找到当前样本数据中的中位数:
quantile(0.5, http_requests_total)