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@scovl
scovl committed Apr 12, 2024
1 parent 57effee commit 4130b1f
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Expand Up @@ -7,15 +7,15 @@
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<div class="site-title-wrapper">

<h1 class="neurodev-title">
<a title="neurodev" href="https://neur0dev.github.io">$ /home/neurodev_</a>
<a title="neurodev" href="https://scovl.github.io/">$ /home/neurodev_</a>
</h1>

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Expand Down Expand Up @@ -110,11 +110,11 @@ <h1 class="post-title" itemprop="name headline">PromQL</h1>


<ul>
<li><strong><a href="#introdu%C3%A7%C3%A3o">Introdução</a></strong></li>
<li><strong><a href="#fun%C3%A7%C3%B5es">Funções</a></strong></li>
<li><strong><a href="#agregadores-e-operadores">Agregadores e Operadores</a></strong></li>
<li><strong><a href="#promql-na-pr%C3%A1tica">PromQL na prática</a></strong></li>
<li><strong><a href="#erros-comuns">Erros comuns</a></strong></li>
<li><strong><a href="/2023/03/19/promql/#introdução">Introdução</a></strong></li>
<li><strong><a href="/2023/03/19/promql/#funções">Funções</a></strong></li>
<li><strong><a href="/2023/03/19/promql/#agregadores-e-operadores">Agregadores e Operadores</a></strong></li>
<li><strong><a href="/2023/03/19/promql/#promql-na-prática">PromQL na prática</a></strong></li>
<li><strong><a href="/2023/03/19/promql/#erros-comuns">Erros comuns</a></strong></li>
</ul>
<h2 id="introdução">Introdução</h2>
<p>PromQL, a linguagem de consulta de métricas do Prometheus, é uma ferramenta poderosa baseada em expressões regulares que permite aos usuários realizar consultas e configurar alertas sobre dados coletados. Seu principal objetivo é possibilitar a análise e monitoramento de métricas, como requisições HTTP por segundo ou a média de utilização de CPU por servidor, por meio de expressões que definem cálculos específicos. Importante para os usuários do Prometheus, a PromQL suporta funções matemáticas, operações booleanas e de comparação, agrupamento de dados e agregações. Além disso, conta com recursos avançados como subconsultas e funções de séries temporais. As consultas PromQL podem ser executadas através da interface web do Prometheus, APIs ou bibliotecas de clientes.</p>
Expand Down Expand Up @@ -375,15 +375,15 @@ <h3 id="logicalset-operators">Logical/Set Operators</h3>
<hr>
<h2 id="promql-na-prática">PromQL na prática</h2>
<p>Acesse o <a href="https://prometheus.demo.do.prometheus.io/">https://prometheus.demo.do.prometheus.io/</a> onde contém um servidor Prometheus hospedado pela comunidade. Em seguida, execute a seguinte Query:</p>
<div class="highlight"><pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="ln">1</span><span class="cl"><span class="m">100</span> * <span class="o">(</span><span class="m">1</span> - <span class="o">((</span>avg_over_time<span class="o">(</span>node_memory_MemFree_bytes<span class="o">[</span>10m<span class="o">])</span> + avg_over_time<span class="o">(</span>node_memory_Cached_bytes<span class="o">[</span>10m<span class="o">])</span> +
<div class="highlight"><pre tabindex="0" class="chroma"><code class="language-bash" data-lang="bash"><span class="line"><span class="ln">1</span><span class="cl"><span class="m">100</span> * <span class="o">(</span><span class="m">1</span> - <span class="o">((</span>avg_over_time<span class="o">(</span>node_memory_MemFree_bytes<span class="o">[</span>10m<span class="o">])</span> + avg_over_time<span class="o">(</span>node_memory_Cached_bytes<span class="o">[</span>10m<span class="o">])</span> +
</span></span><span class="line"><span class="ln">2</span><span class="cl">avg_over_time<span class="o">(</span>node_memory_Buffers_bytes<span class="o">[</span>10m<span class="o">]))</span> / avg_over_time<span class="o">(</span>node_memory_MemTotal_bytes<span class="o">[</span>10m<span class="o">])))</span>
</span></span></code></pre></div><p><img src="https://raw.githubusercontent.com/neur0dev/neur0dev.github.io/master/post/images/tsdb/ui01.png#center" alt="img#center"></p>
</span></span></code></pre></div><p><img alt="img#center" src="https://raw.githubusercontent.com/scovl/scovl.github.io/master/post/images/tsdb/ui01.png#center"></p>
<p>O Prometheus acima está coletando métricas de diversos <strong><a href="https://prometheus.demo.do.prometheus.io/targets">targets</a></strong>. A métrica acima, se refere ao <strong><a href="http://demo.do.prometheus.io:9100/metrics">Node_Exporter</a></strong>. Isto é, sao métricas de Sistema Operacional e Hardware Linux. A Query está registrando o consumo médio de memória. Com a interface do Prometheus aberta em seu navegador, vá até a aba <strong>GRAPH</strong>. O Prometheus é focado no que está acontecendo agora em vez de rastrear dados ao longo de semanas ou meses. Isso se baseia na premissa de que a maioria das consultas e alertas de monitoramento são gerados a partir de dados recentes, geralmente, com menos de um dia. O Prometheus é responsável por armazenar suas métricas como dados de séries temporais, isto é, ao longo do tempo:</p>
<p><img src="https://raw.githubusercontent.com/neur0dev/neur0dev.github.io/master/post/images/tsdb/timeseries01.png#center" alt="img#center"></p>
<p><img alt="img#center" src="https://raw.githubusercontent.com/scovl/scovl.github.io/master/post/images/tsdb/timeseries01.png#center"></p>
<p>As métricas são armazenadas com o registro de data/hora, juntamente com pares de valores-chave opcionais chamados labels. Entenda labels como filtros que você aplica para trazer dados mais precisos a cerca de um ou mais endpoints. As métricas desempenham um papel importante para entender o comportamento da sua aplicação. Métricas são medidas de componentes de software ou hardware. Para tornar uma métrica útil, acompanhamos seu estado, geralmente registrando data points ao longo do tempo. Esses data points ou pontos de dados, são chamados de <strong>observations</strong> como mostra a imagem a seguir:</p>
<p><img src="https://raw.githubusercontent.com/neur0dev/neur0dev.github.io/master/post/images/tsdb/observation.png#center" alt="img#center"></p>
<p><img alt="img#center" src="https://raw.githubusercontent.com/scovl/scovl.github.io/master/post/images/tsdb/observation.png#center"></p>
<p>Um observation (o potinho no gráfico), consiste em um registro de data/hora bastante preciso em milissegundos e um valor float64. Uma coleção de observations registrados ao longo do tempo, é o que é denominado de série temporal. Um ou mais quadros atuais, ou seja, as séries temporais que voce está analizando atualmente, por sua vez, é chamado de <strong>samples</strong>:</p>
<p><img src="https://raw.githubusercontent.com/neur0dev/neur0dev.github.io/master/post/images/tsdb/samples01.png#center" alt="img#center"></p>
<p><img alt="img#center" src="https://raw.githubusercontent.com/scovl/scovl.github.io/master/post/images/tsdb/samples01.png#center"></p>
<p>Experimente executar cada uma das métricas abaixo em seu devido contexto:</p>
<h3 id="cpu-usage">CPU Usage</h3>
<ul>
Expand Down Expand Up @@ -471,30 +471,30 @@ <h3 id="referências">Referências</h3>

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Expand All @@ -506,7 +506,7 @@ <h3 id="referências">Referências</h3>

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