如何计算来自 Grafana 的普罗米修斯查询中的平均值

Question

我试图在 Grafana 上创建一个普罗米修斯图，但我找不到计算平均值的 function。

例如，为 read_latency 创建一个图，结果包含许多标签。 如果有 3 台机器，则分别有 3 个标签，分别为 machine1、machine2、machine3。 这是一张图（点击显示）普罗米修斯

我想把这三者结合起来，那么就只有一个tag：machines，取值为这三者的平均值。

似乎普罗米修斯查询 function 没有像 average() 这样的东西，所以我不知道该怎么做。

我曾经在 InfluxDB 上工作，图表可以显示为（点击显示）： influxDB

Answer 1

我认为您正在寻找 avg() 操作。 查看文档

Answer 2

简短回答：使用avg() function 返回多个时间序列的平均值。 例如， avg(metric)返回具有metric名称的时间序列的平均值。

长答案：Prometheus 提供了两个计算平均值的函数：

• avg_over_time计算在方括号中指定的 lookbehind window 上存储在数据库中的原始样本的平均值。 平均值是根据每个匹配的时间序列独立计算的。 例如， avg_over_time(metric[1h])计算每个具有metric名称的时间序列的最后一小时内原始样本的平均值。
• avg计算多个时间序列的平均值。 平均值是根据图表上的每个点独立计算的。

如果您需要计算每个时间桶中所有时间序列的原始样本的平均值，这些样本与给定的selector相匹配，例如：

SELECT
  time_bucket('5 minutes', timestamp) AS t,
  avg(value)
FROM table
GROUP BY t

然后必须使用以下 PromQL 查询：

sum(sum_over_time(metric[$__interval])) / sum(count_over_time(metric[$__interval]))

不要使用avg(avg_over_time(metric[$__interval])) ，因为它返回平均值的平均值，这不等于实际平均值。 有关详细信息，请参阅此说明。

Answer 3

使用内置的$__interval变量，其中node, name是自定义标签（取决于您的指标）：

sum(avg_over_time(some_metric[$__interval])) by (node, name)

或固定值，如1m 、 1h等：

sum(avg_over_time(some_metric[1m])) by (node, name)

您可以过滤特定指标：

或使用 Grafana 变量：

sum(avg_over_time(some_metric{cluster=~"$cluster"}[1m])) by (node, name)