Введение.
Prometheus и Grafana — популярные инструменты, используемые для мониторинга и визуализации данных временных рядов. PromQL — это язык запросов, используемый в Prometheus для получения данных метрик и управления ими, а Grafana — это мощный инструмент визуализации данных, интегрируемый с Prometheus. В этом руководстве мы рассмотрим различные советы и рекомендации по написанию запросов PromQL и SQL в Prometheus и Grafana, а также примеры кода.

Метод 1: базовые запросы PromQL
PromQL позволяет запрашивать данные метрик, хранящиеся в Prometheus. Вот пример базового запроса PromQL для получения средней загрузки ЦП за последние 5 минут:

avg_over_time(cpu_usage{job="webserver"}[5m])

Метод 2: фильтрация метрик с помощью PromQL
PromQL предоставляет различные операторы для фильтрации метрик на основе определенных критериев. Например, вы можете получить информацию об использовании ЦП для конкретного экземпляра:

cpu_usage{instance="192.168.0.1"}

Метод 3: агрегирование показателей с помощью PromQL
PromQL позволяет выполнять операции агрегирования данных метрик. Вот пример расчета максимального использования ЦП во всех экземплярах:

max(cpu_usage) by (instance)

Метод 4: SQL-подобные запросы с помощью PromQL
Прометей недавно представил экспериментальную поддержку SQL-подобных запросов. Это позволяет вам писать запросы, напоминающие синтаксис SQL. Например, вы можете использовать функцию topkдля получения первых 5 экземпляров с максимальной загрузкой ЦП:

SELECT * FROM cpu_usage ORDER BY value DESC LIMIT 5

Метод 5: использование редакторов запросов Grafana
Grafana предоставляет удобный редактор запросов, который упрощает процесс написания запросов PromQL. Вы можете использовать функции автозаполнения и визуализации запросов редактора для эффективного построения сложных запросов.

Метод 6: шаблоны и переменные в Grafana
Grafana позволяет использовать шаблоны и переменные для создания динамических панелей мониторинга. Вы можете определять переменные и использовать их в запросах PromQL для фильтрации и агрегирования данных на основе выбранных пользователем значений.

avg_over_time(cpu_usage{instance="$instance"}[5m])

Метод 7: использование функций PromQL
PromQL предлагает широкий спектр функций для управления данными метрик. Такие функции, как rate(), sum(), count()и histogram_quantile(), можно использовать для выполнять сложные вычисления и преобразования данных временных рядов.

Вывод:
Запросы PromQL и SQL играют решающую роль в эффективном запросе и визуализации данных временных рядов в Prometheus и Grafana. Освоив эти советы и рекомендации, вы сможете раскрыть весь потенциал этих инструментов для мониторинга и анализа ваших систем.