topk 最值absent nodata报警offset 同环比分位值histogram_quantile成功的/总的 = 成功率agg_over_time 横向的聚合官方文档链接：Query functions | Prometheusagg 去掉/保留 label去掉举例：sum without(code) (rate(prometheus_http_requests_total[2m] )
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2024-10-09 21:51:25
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PromQL简介PromQL（Prometheus Query Language）是Prometheus 提供的函数式查询语言，可以查询实时数据和聚合时间序列的数据。在数据可视化和编写告警规则中使用。PromQL的表达式类型瞬时向量（Instant-Vector） - 一组时间序列，包含相同时间戳的单个样本；例如：http_requests_total可以通过向 {} 里附加一组标签来进一步过滤：
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2024-04-25 06:56:25
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目录简介安装部署环境准备安装配置环境变量配置启动简介prometheus存储的是时序数据，即按相同时序(相同名称和标签)，以时间维度存储连续的数据的集合。时序(time series)是由名字(Metric)以及一组key/value标签定义的，具有相同的名字以及标签属于相同时序。Metric类型:Counter: 一种累加的metric，如请求的个数，结束的任务数，出现的错误数等Gauge: 常
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2024-02-28 12:51:24
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# Python Prometheus Exporter Counter
## Introduction
Prometheus is a popular open-source monitoring toolkit that is widely used to collect and store time-series data. It provides various metrics and
原创
2023-09-09 08:10:32
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import requests
"""
官网位置
https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/querying/api/
1、 表达式查询
# 在单个时刻或者一定时间范围内查询
1.1、 即时查询
# 单个时间点内查询
GET /api/v1/query
POST /api/v1/query
curl 'http://localhost:9090
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2024-02-24 00:38:16
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Prometheus的四种数据类型counter （只增不减 计数）Gauge （常规数值 可变化大小）histogram （柱状图 小于上边界的 总数与次数）summary （分位数 小于自定义值的百分比 总数与次数） Counter类型（只增不减 重启清空）Counter是计数器类型：1、Counter 用于累计值，例如记录请求次数、任务完成数、错误发生次数。2、一直增加
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2024-03-19 13:27:47
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prometheus + grafana安装部署（centos6.8） 1.Grafana介绍 Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。它主要有以下六大特点：1、展示方式：快速灵活的客户端图表，面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志，官方库中具有丰富的仪表盘插件，比如热图、折线图、图表等多种展示方式； 2、数据源：Graphi
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2024-09-19 12:13:14
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# 如何实现python prometheus client Counter类型赋值
## 引言
在使用Python进行监控和度量时，Prometheus是一个非常常用的工具。Python Prometheus Client是一个Python库，用于生成Prometheus可以使用的指标。其中，Counter类型是一种常用的指标类型，用于计算某个事件的数量。
本文将介绍如何使用Python P
原创
2024-01-07 07:26:42
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目录 1 背景2 何为Counter类型？2.1 Counter定义3 何为Gauge类型？3.1 Gauge定义4 Counter和Gauge的对比1 背景Prometheus整体架构分为Server端和Exporter端，而Exporter通常是基于官方的SDK开发（例如Go SDK）。这里要明确一个概念：数据指标类型只是Client端的一个概念，用于维护Metric的生产，以方便在
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2024-05-03 13:18:40
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读取文件读文件方式一：利用ioutil.ReadFile直接从文件读取到[]byte中func Read0() (string){
f, err := ioutil.ReadFile("file/test")
if err != nil {
fmt.Println("read fail", err)
}
return string(f)
}读文件方
Prometheus安装部署以及主机监控1 .Prometheus的安装官网：https://prometheus.io/
下载地址：https://prometheus.io/download/
1.1下载linux安装包Prometheus2.35.0 server的二进制包，
解压并且添加基本的配置即可正常启Prometheus Server现在最新的是2.3.8Prometheus基于Go
动态服务发现Prometheus 提供了多种动态服务发现的功能，这里以consul为例。客户端的一个接口，需要调用服务A-N。客户端必须要知道所有服务的网络位置的，在服务很多时配置十分麻烦。***在加入服务发现模块之后，服务发现模块定时的轮询查看这些服务能不能访问。***客户端在调用服务A-N的时候，就跑去服务发现模块查看它们的网络位置，然后再调用它们的服务。客户端完全不需要记录这些服务网络位置，
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2024-08-08 19:35:10
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目录时序 4 种类型CounterGaugeHistogramSummaryHistogram vs Summary操作符时序 4 种类型Prometheus 时序数据分为 Counter, Gauge, Histogram, Summary 四种类型。CounterCounter 表示收集的数据是按照某个趋势（增加／减少）一直变化的，我们往往用它记录服务请求总量、错误总数等。
例如 Promet
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2024-05-11 19:25:58
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本讲内容prometheus命令行格式rate函数使用increase函数使用sum函数使用(一)prometheus命令行格式我们选一个新的key来做讲解count_netstat_wait_connections #TCP wait_connect数这个key值不少我们熟悉的node_exporter挖掘而来而是我们自定义并使用bash脚本+pushgateway的方式推送到 promethe
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2024-02-04 00:09:21
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在prometheus监控系统，prometheus的职责是采集，查询和存储和推送报警到alertmanager。本文主要介绍下prometheus的配置文件。全局配置文件简介 默认配置文件按 Ctrl+C 复制代码按 Ctrl+C 复制代码global： 此片段指定的是prometheus的全局配置， 比如采集间隔，抓取超时时间等。rule_files： 此片段指定报警规则文件， pr
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2023-09-14 13:45:04
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# 使用Python的Prometheus Client自定义Counter（不加后缀）
在进行性能监测时，Prometheus是一个非常强大的工具，而`prometheus_client`库使得与Python应用程序集成变得更为简单。对于刚刚入门的小白来说，了解如何实现Counter（计数器）并且在指标名称中不加后缀是一个很好的练手机会。下面我们将逐步学习如何实现这个需求。
## 整体流程
# Java 使用 Prometheus 计数器Counter
在软件开发过程中，我们常常需要监控应用程序的性能和运行状态。而 Prometheus 是一款开源的监控和报警系统，它可以帮助我们实时监测应用程序的指标。在 Prometheus 中，Counter 是一种常用的指标类型，用于记录累计计数值。
## 什么是Counter
Counter 是一种只增不减的指标类型，通常用于统计某个事
原创
2024-03-14 03:32:49
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talib安装方式：pip install Ta-libTushare数据获取请参考：金融量化分析基础环境搭建数据获取代码请参考：Talib技术因子详解（一）36、STOCH - Stochastic KDJ指标中的KD指标，调用方式如下：slowk, slowd = talib.STOCH(high, low, close, fastk_period, slowk_period)K线是快速确认线
背景单个Prometheus Server可以轻松的处理数以百万的时间序列。但当机器规模过大时，需要对其进行分区，Prometheus也提供了集群联邦的功能，方便对其扩展。我们采用Prometheus来监控k8s集群，节点数400，采集的samples是280w，Prometheus官方的显示每秒可抓取10w samples。当集群规模扩大到上千节点时，单个Prometheus不足以处理大量数据，
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2024-04-25 10:04:59
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非侵入式负荷监测（non-intrusive load monitoring,NILM）0 引言电力负荷设备检测和分解方法分为：侵入式和非侵入式。侵入式在每个用户的电气设备上都安装传感器以获得用户的电器用电数据。好处：测量数据真实反映电器的实际情况缺点：不实际、成本高、用户难以接受非侵入式在用户的电表加NILM模块优点：不需安装大量的传感器和测量装备，节约成本1 非侵入式负荷分解的基本原理NILM
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2024-07-04 05:26:22
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