个点，但如果是 Range Query，相当于在某个时刻返回多个点，这就无所适从了。 Prometheus 文档中有一个章节专门介绍函数，各个函数的介绍中，都会写明是用于 instant- vector，还是用于 range-vector，如果不理解查询类型，就无法很好的应用这些函数。 查询选择器 PromQL大括号里的部分是 selector，查询选择器，用于从一大堆监控数据中，过滤出真正关心 的数据，在 series，比如100台机器的 mem_available_percent，可能会有一些聚合 需求，比如想查看这100台机器的平均内存可用率，或者排个序，取数值最小的10台。这种需求 使用promql内置的聚合函数来做。  sum (calculate sum over dimensions)  min (select minimum over dimensions)  max (select avg(mem_available_percent{app=~"clickhouse|canal"}) by (app) 函数 Prometheus 函数非常多，具体文档参考：https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/ querying/functions/ 这一节我们举例说明一些常用的函数。 absent_over_time 接收一个 range-vector，如果rang

Storage backend Caveat: Prometheus 2.0 comes with storage v3 Staleness handling Remote read & write API is now stable-ish Links to in-depth talks about these features are at the end Richard Hartmann & to 2.2.1 2.4 - 2.6 Beyond Outro Remote read API Playing nicely with others We now have a stable-ish remote read/write API Twelve integrations for this API Ongoing work to send write-ahead-log over the e.g. Cortex On storage level, there are object storage backends for Prometheus, e.g. Thanos Remote API can now send WAL over the wire to fill gaps in data There are twelve different systems which are able

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(How much time does this subroutine take?) Every service should have its own metrics endpoint Hard API commitments within major versions No built-in TLS yet, use reverse proxies for now Richard Hartmann

夜莺数据采集 06. Serializer 夜莺数据采集 07. Forwarder 夜莺设计实现 Server 数据处理 第五部分 夜莺Server数据处理 01. 服务器 02. API 夜莺Server数据处理 03. AlarmRule Control 夜莺Server数据处理 04. CollectRule Control 夜莺Server数据处理 04. CollectRule