prometheus 数据格式

Prometheus 使用一种被称为 "Prometheus 格式" 的数据模型来存储和表示时间序列数据。该格式包含以下几个重要的组件：

1. 时间序列（Time Series）：时间序列是一系列带有标识符和一组键值对的数据点，它们在相同的时间维度上进行采样。每个时间序列由指标名称（Metric Name）和一组标签（Labels）组成，用于唯一标识该时间序列。

2. 指标名称（Metric Name）：指标名称是标识时间序列的名称，它描述了所测量的特定指标。例如，cpu_usage、http_requests 等。

3. 标签（Labels）：标签是键值对，用于更详细地描述时间序列。它们提供了有关指标的附加信息，例如实例、环境等。标签使得在查询和聚合数据时可以更加灵活和精确。

4. 数据点（Data Point）：数据点包含了时间戳和具体的数值。它表示在某个特定的时间点上，某个时间序列的取值。

5. 样本（Sample）：样本是一个数据点的集合，它由一个时间戳和一个具体的数值组成。在 Prometheus 数据格式中，样本是用逗号分隔的两个值：时间戳和浮点数数值。

通过这种格式，Prometheus 收集、存储和查询时间序列数据，以便进行监控和性能分析。

相关问题

prometheus数据格式

Prometheus使用的是自定义的数据格式，被称为Prometheus数据模型。该数据模型由一组时间序列组成，每个时间序列都由一个唯一的指标名称和一组标签键值对标识。指标名称用于描述所测量的特定指标，而标签则提供了关于该指标的附加信息。这些标签可以用于在不同维度上对数据进行查询和处理。Prometheus数据模型支持使用不同的数据类型，包括计数器（counter）、测量（gauge）、直方图（histogram）和摘要（summary）。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【云原生监控系列第二篇】Prometheus进阶——PromQL数据类型](https://blog.csdn.net/qq_42327944/article/details/127761563)[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: 50%"]
- *2* *3* [Prometheus监控实战系列四：数据格式](https://blog.csdn.net/weixin_44268481/article/details/121302080)[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: 50%"]
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Prometheus 数据源格式

Prometheus 是一种开源的监控系统，它使用一种称为 Prometheus 数据模型的格式来存储和查询数据。该模型包括以下四个核心概念：

1. Metric：指标，即要监控的数据，通常由一个名称和一组标签组成。

2. Label：标签，用于标识 Metric 的特定实例，例如服务器名称、数据中心、应用程序版本等。

3. Timestamp：时间戳，指标的采集时间。

4. Value：指标的值。

在 Prometheus 中，数据以时间序列的形式存储，每个时间序列由 Metric 名称、一组 Label、时间戳和 Value 组成。Prometheus 提供了一个查询语言 PromQL，可以用于查询和聚合这些时间序列数据。