prometheus 内存规则

Prometheus 是一个开源的监控系统，用于收集和记录指标数据。内存规则是一种 PromQL 表达式，用于在 Prometheus 中计算和处理指标数据。这些规则可以被用来生成新的时序数据、聚合数据、过滤数据或者是触发警报。

以下是一些常见的 Prometheus 内存规则：

1. `sum()`：对多个时序数据进行求和操作。

2. `avg()`：对多个时序数据进行平均值计算。

3. `min()` 和 `max()`：分别计算多个时序数据的最小值和最大值。

4. `rate()`：计算一段时间内时序数据的变化率。

5. `increase()`：计算一段时间内时序数据的增量。

6. `topk()` 和 `bottomk()`：分别返回多个时序数据中前 k 个或后 k 个数据。

7. `count_values()`：统计指定标签的值出现的次数。

8. `quantile()`：计算一组数据中的分位数。

9. `histogram_quantile()`：根据某个时序数据的直方图计算分位数。

这些内存规则可以被用于创建自定义指标或者触发警报。在实践中，需要根据具体的监控需求来选择合适的内存规则，并设置合适的参数和阈值。

相关问题

Prometheus监控内存

Prometheus可以用于监控内存。它提供了丰富的功能和工具来收集、存储和分析指标数据，包括内存使用情况。使用Prometheus时，可以通过配置适当的指标和规则来监控和报警内存使用情况。

Prometheus的监控架构可以使用不同的存储扩展方案，其中一种是使用对象存储来进行海量时序存储。这种方案可以通过Thanos来实现，Thanos是一个对Prometheus进行增强的工具，它使用对象存储来存储大规模的时序数据。

此外，Prometheus还提供了其他存储扩展方案。一种常见的方案是使用远程存储，通过Remote Read/Write协议将数据存储到第三方存储系统中，比如M3DB、VictoriaMetrics等。其中，VictoriaMetrics是一个架构简单、可控性较高的存储方案。

对于大多数场景而言，使用单机版本的Prometheus已经足够监控内存使用情况了。只有当数据量非常大且需要长时间存储时，才需要考虑使用存储扩展方案。对于中小型公司来说，使用单机版本的Prometheus通常就能满足监控内存的需求，不需要过度设计和扩展。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Prometheus监控系统存储容量优化攻略，让你的数据安心保存！](https://blog.csdn.net/qq_33589510/article/details/130455868)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

kube-prometheus警告规则

kube-prometheus 是一个用于监控 Kubernetes 集群的项目，它包含了一系列的 Prometheus 规则用于检测集群中的问题和异常。其中一些常见的警告规则包括：

1. PodCrashLoopBackOff：当一个 Pod 处于 CrashLoopBackOff 状态时，表示该 Pod 在启动过程中遇到了问题并且多次重启失败。
2. HighMemoryUsage：当一个 Pod 的内存使用超过了设定的阈值时，会触发该警告规则。
3. HighCPUUsage：当一个 Pod 的 CPU 使用超过了设定的阈值时，会触发该警告规则。
4. HighNetworkTraffic：当一个 Pod 的网络流量超过了设定的阈值时，会触发该警告规则。
5. NodeNotReady：当一个节点处于 NotReady 状态时，表示该节点无法正常工作，可能存在网络或其他问题。

这些警告规则可以帮助管理员及时发现和解决集群中的问题，确保集群的稳定和可靠性。