如何计算来自 Grafana 的普罗米修斯查询中的平均值
How to calculate the average value in a Prometheus query from Grafana
我试图在 Grafana 上创建一个 Prometheus 图，但找不到计算平均值的函数。
例如，为read_latency创建一个图表，结果包含很多标签。如果有 3 台机器，则分别有 3 个标签，分别为 machine1、machine2、machine3。这是一个图表（点击显示）
Prometheus
我想把这三个组合在一起，所以只有一个tag：machines，取值是这三个的平均值。
Prometheus查询函数好像没有average()之类的东西，所以我不知道该怎么做。
我以前在 InfluxDB 上工作，图表可以显示如下（点击显示）：
influxDB
我认为您正在搜索 avg() 操作。 see documentation
使用内置 $__interval 变量，其中 node, name 是自定义标签（取决于您的指标）：
sum(avg_over_time(some_metric[$__interval])) by (node, name)
或固定值，如 1m、1h 等：
sum(avg_over_time(some_metric[1m])) by (node, name)
您可以使用 Grafana 变量进行过滤：
sum(avg_over_time(some_metric{cluster=~"$cluster"}[1m])) by (node, name)
简短回答：使用 avg() 函数来 return 多个时间序列的平均值。例如，avg(metric) returns 名称为 metric 的时间序列的平均值。
长答案：Prometheus 提供了两个计算平均值的函数：
- avg_over_time 计算方括号中指定的回顾 window 上存储在数据库中的原始样本的平均值。平均值是根据每个匹配的时间序列独立计算的。例如，
avg_over_time(metric[1h]) 计算名称为 metric 的每个时间序列过去一小时内原始样本的平均值。
- avg 计算多个时间序列的平均值。平均值是根据图表上的每个点独立计算的。
如果您需要计算所有时间序列的原始样本的平均值，每个时间段都匹配给定的 selector，例如：
SELECT
time_bucket('5 minutes', timestamp) AS t,
avg(value)
FROM table
GROUP BY t
然后必须使用以下 PromQL 查询：
sum(sum_over_time(metric[$__interval])) / sum(count_over_time(metric[$__interval]))
不要使用 avg(avg_over_time(metric[$__interval]))，因为它 return 是平均值的平均值，不等于实际平均值。有关详细信息，请参阅 this explanation。
我试图在 Grafana 上创建一个 Prometheus 图，但找不到计算平均值的函数。
例如，为read_latency创建一个图表，结果包含很多标签。如果有 3 台机器，则分别有 3 个标签，分别为 machine1、machine2、machine3。这是一个图表（点击显示） Prometheus
我想把这三个组合在一起，所以只有一个tag：machines，取值是这三个的平均值。
Prometheus查询函数好像没有average()之类的东西，所以我不知道该怎么做。
我以前在 InfluxDB 上工作，图表可以显示如下（点击显示）： influxDB
我认为您正在搜索 avg() 操作。 see documentation
使用内置 $__interval 变量，其中 node, name 是自定义标签（取决于您的指标）：
sum(avg_over_time(some_metric[$__interval])) by (node, name)
或固定值，如 1m、1h 等：
sum(avg_over_time(some_metric[1m])) by (node, name)
您可以使用 Grafana 变量进行过滤：
sum(avg_over_time(some_metric{cluster=~"$cluster"}[1m])) by (node, name)
简短回答：使用 avg() 函数来 return 多个时间序列的平均值。例如，avg(metric) returns 名称为 metric 的时间序列的平均值。
长答案：Prometheus 提供了两个计算平均值的函数：
- avg_over_time 计算方括号中指定的回顾 window 上存储在数据库中的原始样本的平均值。平均值是根据每个匹配的时间序列独立计算的。例如，
avg_over_time(metric[1h])计算名称为metric的每个时间序列过去一小时内原始样本的平均值。 - avg 计算多个时间序列的平均值。平均值是根据图表上的每个点独立计算的。
如果您需要计算所有时间序列的原始样本的平均值，每个时间段都匹配给定的 selector，例如：
SELECT
time_bucket('5 minutes', timestamp) AS t,
avg(value)
FROM table
GROUP BY t
然后必须使用以下 PromQL 查询：
sum(sum_over_time(metric[$__interval])) / sum(count_over_time(metric[$__interval]))
不要使用 avg(avg_over_time(metric[$__interval]))，因为它 return 是平均值的平均值，不等于实际平均值。有关详细信息，请参阅 this explanation。