Analyser et manipuler les métriques de manière efficace est crucial pour la surveillance des systèmes.
Sans les bons outils, les tendances critiques et les prévisions peuvent passer inaperçues, entraînant des risques pour l’infrastructure.
Découvrez comment les fonctions PromQL, avec l’aide de PromLens, offrent des solutions puissantes pour transformer les données brutes en informations exploitables.
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Les fonctions de PromQL offrent une puissance supplémentaire pour manipuler et analyser les métriques collectées par Prometheus. En utilisant ces fonctions, vous pouvez extraire des tendances, effectuer des prédictions, manipuler les valeurs brutes, et bien plus encore. Avec PromLens, ces fonctions peuvent être testées et visualisées en temps réel, ce qui facilite leur compréhension et leur application.
Utilisation des Fonctions PromQL
Les fonctions dans PromQL sont conçues pour résoudre des problèmes spécifiques et se classent dans plusieurs catégories. Voici un aperçu des principales catégories et leur utilité :
Références PromQL et Prometheus
PromQL propose un large éventail de fonctions adaptées aux besoins courants en surveillance et en analyse des données métriques. Ces fonctions permettent de :
- Analyser des tendances temporelles.
- Effectuer des prévisions sur des valeurs futures.
- Limiter les valeurs pour éviter les anomalies.
- Agréger des données sur des plages temporelles spécifiques.
Catégories des Fonctions d'Analyse
Les fonctions en PromQL sont organisées en catégories pour répondre aux différents besoins d’analyse et de manipulation des données. Chaque catégorie est conçue pour traiter des cas spécifiques, allant de l’analyse temporelle des tendances aux ajustements des valeurs en passant par les calculs avancés. Cette structuration permet aux utilisateurs de choisir les outils adaptés à chaque situation.
Voici un aperçu détaillé des principales catégories, leurs objectifs, et leur utilité dans le cadre de la surveillance des systèmes et des infrastructures.
La temporalité : Analyse des tendances sur des plages de temps. Exemple : delta(), rate().
Les arrondis : Manipulation des valeurs numériques pour obtenir des résultats arrondis. Exemple : clamp_min(), clamp_max().
Les calculs de taux : Évaluation de la vitesse de changement d’une métrique sur un intervalle. Exemple : rate(), irate().
Les agrégations sur des range vectors : Résumé des métriques sur une plage temporelle. Exemple : avg_over_time(), sum_over_time().
Ces catégories offrent une base solide pour analyser et manipuler les données métriques selon les besoins spécifiques de votre infrastructure.
Démonstration des Fonctions PromQL
Dans cette section, nous allons explorer certaines fonctions clés de PromQL en les appliquant à des métriques réelles. Chaque exemple est accompagné d’une explication pour mieux comprendre son utilité et son fonctionnement dans un contexte pratique. Ces démonstrations illustrent comment les fonctions peuvent transformer les données brutes en informations exploitables.
Analyse temporelle avec delta() : La fonction delta() calcule la différence entre les premières et dernières valeurs d’un vecteur temporel sur une plage donnée. Cela permet de visualiser les changements dans une métrique au fil du temps.
delta(node_filesystem_avail_bytes[2h])
- Retourne la variation du nombre de bytes disponibles dans le système de fichiers sur les 2 dernières heures.
- Utile pour identifier les tendances de consommation d’espace disque.
Prévision avec predict_linear() : La fonction predict_linear() effectue une prédiction linéaire basée sur une plage temporelle passée. Elle est utilisée pour anticiper les valeurs futures en fonction des tendances historiques.
predict_linear(node_filesystem_avail_bytes[4h], 3600)
- Prédit la valeur du stockage disponible dans le système de fichiers dans une heure (3600 secondes).
- Idéal pour anticiper des situations critiques, comme le manque d’espace disque.
Limitation des valeurs avec clamp_min() : La fonction clamp_min() fixe une limite minimale pour les valeurs d’une métrique. Cela est particulièrement utile pour éviter d’afficher des valeurs négatives ou aberrantes.
clamp_min(scrape_samples_scraped, 20)
- Toutes les valeurs inférieures à 20 sont remplacées par 20.
- Pratique pour standardiser les métriques ou éliminer les fluctuations excessives.
Requêtes PromQL et Applications
Fonction | Description | Exemple d’utilisation |
|---|---|---|
delta() | Calcule la variation entre les premières et dernières valeurs d’un vecteur temporel. | Identifier les augmentations ou diminutions d’une métrique, comme l’espace disque disponible. |
predict_linear() | Prédit une valeur future en utilisant une régression linéaire basée sur des données historiques. | Anticiper une pénurie d’espace disque ou un dépassement de seuil critique. |
clamp_min() | Impose une limite minimale pour une métrique, évitant les valeurs inférieures à un seuil donné. | Empêcher les valeurs aberrantes ou négatives dans les visualisations. |
Conclusion sur PromQL en Surveillance
Les fonctions de PromQL sont des outils essentiels pour tirer le meilleur parti des métriques collectées par Prometheus. Grâce à leur flexibilité, elles permettent non seulement de surveiller l’état actuel de votre infrastructure, mais aussi de prévoir des événements futurs et de manipuler les données pour des analyses plus approfondies. Avec PromLens, ces fonctions deviennent encore plus accessibles, car vous pouvez voir leurs résultats en temps réel, comprendre leur impact, et les ajuster pour répondre à vos besoins spécifiques.
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FAQ
Comment utiliser les fonctions de PromQL pour analyser des tendances ?
Quelles fonctions de PromQL peuvent être utilisées pour faire des prévisions ?
Comment limiter les valeurs aberrantes avec les fonctions PromQL ?
Quelles sont les principales catégories de fonctions en PromQL ?
Comment visualiser les résultats des fonctions PromQL en temps réel ?
Conclusion
Les fonctions PromQL sont des alliées précieuses pour optimiser votre gestion des métriques. Quelles autres stratégies utilisez-vous pour améliorer la surveillance de vos systèmes ?
