PromQL 从⼊⻔到精通 对于 Prometheus 生态的监控系统，PromQL 是必备技能，本文着重点讲解这个查询语言，掺 杂一些生产实践场景，希望对你有所帮助。 ? 本文作者：秦晓辉，Open-Falcon、Nightingale 等开源项目创始人之一，极客时间《运 维监控系统实战笔记》作者；当前在创业（快猫星云联创），为客户提供监控/可观测性产品 方案，有需求的朋友欢迎联系我的微信 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 Prometheus 生态里，时序数据的标识，就是一堆标签集合，所以这里的过滤，就 (multiplication)  / (division)  % (modulo)  ^ (power/exponentiation) 1 1 举一个例子来演示真实环境下的算术运算符的应用，比如之前的例子，对于内存可用率的指标 mem_available_percent 这个指标是采集器直接计算好的，如果采集器没有计算，而是上报了 原始指标 mem_available 和 mem_total，我们仍然可以使用

devops • 热爱新技术,热爱开源 • ⼩小宅男 故事的开始 B站炸了了.舆情监控(括弧笑脸) 我们的挑战 • 技术栈多 • 产品模块复杂 • 业务爆发式增⻓长 • 运维要求⾼高 当前情况: • 覆盖率低 • 误报，漏漏报多 • 告警⻛风暴暴 监控问题爆发: 重新定义的监控系统 ✦ 完整的监控体系 ✦ 科学的告警策略略 ✦ 统⼀一的告警中⼼心 完整的监控体系 错误率 服务端监控 ⽤用户端监控 如何推进？ 服务端监控 场景 分析监控场景对应监控⼿手段 类型 metric类型 ⽇日志类型 ⾃自定义类型 ⼿手段 时间序列列数据 ⽇日志处理理流 ⾃自研 ⽤用户端监控 apm ⾃自研 客户端 播放器器 如何推进？ 服务端监控 场景 分析监控场景对应监控⼿手段 类型 metric类型 ⽇日志类型 ⾃自定义类型 ⾃自定义类型 ⼿手段 时间序列列数据 ⽇日志处理理流 ⾃自研 ⽤用户端监控 apm ⾃自研 客户端 播放器器 metric⽅方案选型 • 能覆盖⼤大部分监控场景 • 固定⼏几种数据类型 ✦ Counter ✦ Gauge ✦ 等.. • 时序数据 ✦ 具有统计特性 ✦ 具有规律律性 metric数据特征 选型原则 • 基于开源⽅方案，⼆二次开发

的 Zabbix，Kubernetes 的监控可能 用的 Prometheus（Kubernetes 可能有多套，以至于 Prometheus 可能有多套）或者 Nightingale， 日志的监控可能用的 Elastalert，如果上云了，可能还会有多套不同的云监控（尤其是多云场景下）。 监控系统的重心，通常是采集、存储、可视化、生成告警事件，但通常都不具有完备的事件后续处理能 级、协同闭环处理等等。监控系统或多或少都有一些这方面的能力，但是通常都不完备，而这，正是 PagerDuty FlashDuty 这种产品存在的价值。这些产品都是以 Duty 命名，核心就是支持告警 OnCall 值班处理的场景。 对于告警事件的后续处理，有哪些问题和需求以及何为最佳实践？我们从思路方法和工具实践两个方面分 别进行探讨，下面先行探讨思路方法，看看要解决这些问题和需求，我们有哪些可能的解法。 这种产品，一定程度上是可以解决一些告警过多的问题，但如果能从告警规 则的源头做好优化，自然是事半功倍。很多公司的告警规则配置没有原则可循，每次故障复盘先看告警是 否漏报，一线工程师为了不背锅，自然是尽量多地提高告警覆盖面，但这么做的后果，就是告警过多，无 效告警占多数，长此以往，工程师疲惫不堪。 那么告警规则的配置应该遵照一个什么原则呢？虽然每个公司业务不同，总有一些通用的原则可循吧？的

快『止损』来 实现。 监控痛点：全面完备、跨云 第二部分 端上、链路、资源、组件、应用多维度跨云监控，不管哪个 环节出问题都能及时感知 产品要求 01.端上、链路、资源、组件、应用多维度跨云监控 端上 卡顿 崩溃 链路 连通性 链路质量 服务端 硬件资源 组件服务 业务应用 夜莺介绍：国产开源监控系统 第三部分 国产开源监控产品相对比较匮乏，夜莺希望重新定义国产开 义国产开 源监控，支持云原生监控，经受了滴滴大规模生产检验 Nightingale 夜莺是新一代国产智能监控平台，既可以解决传统物理机虚拟机的场景，也可以解 决容器的场景。衍生自Open-Falcon和滴滴Odin监控，经受了包括小米、美团、滴滴 在内的数百家企业的生产环境验证，简单可依赖，好用到爆！ 3500+ 600+ 500+ star issue fork 项目：https://github 的 机制，轻量易用，无业务侵入性 • 内置集成了多种数据库中间件的采集以及网络设 备的采集，复用telegraf和datadog-agent的能力 • 支持statsd的udp协议，用于业务应用的apm监控 分析 夜莺数据采集 01.监控数据采集，all in one的agentd 夜莺数据采集 02. Autoconfig Forwarder 夜莺数据采集 02. Autoconfig