prometheus计算使用率的promql

使用Prometheus的PromQL语言可以计算使用率。使用率可以通过计算某个指标的平均值除以总数来得到。以下是一个示例查询：

rate(metric_name[5m]) / count(metric_name[5m])

其中，`metric_name`是你要计算使用率的指标名称。这个查询将返回过去5分钟内的平均使用率。

相关问题

prometheus计算内存使用率

可以使用Prometheus的Node Exporter来获取机器的内存使用情况，并通过PromQL查询语句计算内存使用率。

首先，确保你的机器上已经安装了Node Exporter并且已经被Prometheus监控。然后，在Prometheus的Web界面中，输入以下PromQL查询语句：

100 * (1 - ((node_memory_MemFree + node_memory_Cached) / node_memory_MemTotal))

这个查询语句会计算机器的内存使用率。你可以在Prometheus的Web界面中执行这个查询语句，或者在Grafana中创建一个Dashboard并将这个查询语句作为Panel的数据源。

prometheus PromQL

Prometheus PromQL（Prometheus Query Language）是用于查询和分析 Prometheus 时间序列数据的查询语言。它提供了丰富的功能和表达能力，使用户能够根据自己的需求灵活地检索、聚合和计算指标数据。

PromQL 支持以下主要操作：

1. 选择时间序列：通过指定指标名称和一组标签来选择特定的时间序列。例如，`http_requests_total{job="api-server", status="200"}` 选择 `http_requests_total` 指标的 `job` 标签值为 "api-server" 且 `status` 标签值为 "200" 的时间序列。

2. 聚合操作：可以对选择的时间序列进行各种聚合操作，如求和、平均值、最大值、最小值等。例如，`sum(http_requests_total)` 对 `http_requests_total` 指标的所有时间序列进行求和。

3. 算术操作：可以对选择的时间序列进行加减乘除等算术运算。例如，`http_requests_total{job="api-server"} - http_errors_total{job="api-server"}` 计算 `http_requests_total` 和 `http_errors_total` 之间的差值。

4. 函数操作：PromQL 提供了许多内置函数，如 `rate()`、`increase()`、`irate()` 等，用于计算速率和增长率等指标。例如，`rate(http_requests_total{job="api-server"}[5m])` 计算 `http_requests_total` 指标的 5 分钟速率。

5. 筛选操作：可以使用一些条件和操作符对时间序列进行筛选和过滤。例如，`http_requests_total > 100` 筛选出 `http_requests_total` 指标值大于 100 的时间序列。

通过组合和嵌套这些操作，用户可以编写复杂的查询语句来获取所需的指标数据，并支持可视化和告警等应用场景。