L’analyse des métriques dans Prometheus peut être complexe sans les bons outils.
Sans une méthode efficace, les données restent difficiles à manipuler et interpréter correctement.
Utiliser les opérateurs arithmétiques dans PromQL et l’interface PromLens permet une analyse plus dynamique et intuitive des données.
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Dans Prometheus, en plus des comparaisons, il est possible d’effectuer des opérations arithmétiques sur les métriques. Ces calculs permettent d’analyser les données de manière plus dynamique, de combiner des métriques, et de créer des indicateurs complexes en appliquant des opérations directement dans les requêtes PromQL. Avec PromLens, ces calculs peuvent être visualisés en temps réel, facilitant ainsi la compréhension et la manipulation des données.
Opérateurs Arithmétiques en PromQL
Prometheus permet l’utilisation des opérateurs arithmétiques de base pour effectuer des opérations sur les métriques ou entre des métriques et des valeurs constantes.
Opérateur | Description | Exemple d’utilisation |
|---|---|---|
+ | Addition | node_memory_MemAvailable_bytes + 500 |
– | Soustraction | scrape_samples_scraped – 100 |
* | Multiplication | up * 2 |
/ | Division | node_filesystem_avail / 100 |
% | Modulo (reste) | node_filesystem_files_free % 5 |
Utilisation de PromQL avec PromLens
Pour mieux comprendre ces opérateurs, voyons quelques exemples pratiques dans PromLens avec des captures d’écran à l’appui.
Requête simple : scrape_samples_scraped
Description : Affiche les valeurs brutes de la métrique scrape_samples_scraped, qui indique le nombre d’échantillons collectés par Prometheus.
Résultat : Affichage de la valeur actuelle de scrape_samples_scraped (fig1).
Soustraction : scrape_samples_scraped – 100
Description : Soustrait 100 à chaque valeur de la métrique scrape_samples_scraped. Cela peut être utile pour observer les variations par rapport à une référence.
Résultat attendu : Les valeurs de scrape_samples_scraped sont diminuées de 100, montrant la différence par rapport à une référence fixe (fig2).
Division : scrape_samples_scraped / 100
Description : Divise chaque valeur de scrape_samples_scraped par 100, ce qui permet d’examiner les valeurs à une échelle réduite.
Résultat attendu : Les valeurs de scrape_samples_scraped sont réduites à une centième de leur valeur initiale, facilitant la comparaison avec d’autres métriques de plus petite échelle (fig3).
Calculs et Résultats en Prometheus
Requête | Description | Résultat attendu |
|---|---|---|
node_memory_MemAvailable_bytes + 500 | Ajoute 500 octets à la mémoire disponible | Donne une valeur augmentée pour une réserve de mémoire supplémentaire |
up * 2 | Multiplie chaque instance active (up) par 2 | Double les valeurs de up pour indiquer des paires actives |
node_filesystem_avail / 1000 | Divise la taille disponible du système de fichiers par 1000 | Affiche la taille disponible en kilo-octets |
node_filesystem_files_free % 10 | Calcule le reste de la division des fichiers libres par 10 | Affiche le nombre de fichiers libres modulo 10 |
rate(http_requests_total[5m]) * 60 | Multiplie le taux de requêtes HTTP par minute | Convertit les requêtes par seconde en requêtes par minute |
Visualiser PromQL en Temps Réel
Dans PromLens, l’interface permet de tester et de voir les résultats de ces calculs instantanément. Voici quelques requêtes courantes et les captures d’écran associées :
Affichage de la métrique brute : scrape_samples_scraped
Soustraction d’une constante : scrape_samples_scraped – 100
Division de la métrique : scrape_samples_scraped / 100
Conclusion sur l'Analyse PromQL
L’utilisation des opérateurs arithmétiques dans Prometheus offre une flexibilité d’analyse des données, en permettant des ajustements, des comparaisons et des transformations simples des valeurs de métriques. Avec PromLens, les requêtes deviennent interactives, ce qui permet d’expérimenter en temps réel et de mieux comprendre l’impact de chaque opération. Ces opérations sont particulièrement utiles pour analyser les performances, ajuster des valeurs pour des comparaisons plus significatives, et élaborer des alertes précises.
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FAQ
Comment utiliser les opérateurs arithmétiques dans PromQL?
Quels sont les avantages d'utiliser PromLens avec PromQL?
Quelles opérations arithmétiques peuvent être effectuées avec PromQL?
Comment visualiser les résultats des calculs PromQL?
Pourquoi utiliser des opérations arithmétiques dans l'analyse des données Prometheus?
Conclusion
L’utilisation des opérateurs arithmétiques dans Prometheus est cruciale pour une analyse approfondie des métriques. En expérimentant avec PromLens, vous pouvez mieux comprendre et manipuler vos données. Quelle autre approche pourrait compléter l’utilisation de PromQL pour optimiser l’analyse de vos métriques?
