Prometheus 是一个开源的监控系统,它使用 Go 语言编写,具有高度的可扩展性和可靠性,在 Prometheus 中,长期存储和历史数据查询是两个重要的功能,本文将详细介绍如何使用 Prometheus 处理长期存储和历史数据查询。,Prometheus 支持两种长期存储方式:本地存储和远程存储。,1、本地存储,Prometheus 默认使用本地存储,它将数据存储在本地的磁盘上,这种方式适用于短期的数据存储,但是随着数据量的增加,可能会导致磁盘空间不足,为了解决这个问题,可以使用 Prometheus 的追加写(Append Write)功能,将旧的数据从本地存储中删除。,2、远程存储,对于长期存储,Prometheus 支持将数据存储在远程存储系统中,如 Amazon S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage 等,这种方式可以有效地解决磁盘空间不足的问题,同时还可以将数据备份到多个存储系统中,提高数据的可靠性。,要将 Prometheus 配置为使用远程存储,需要在 Prometheus 的配置文件中添加以下内容:,<remotestorageurl>
需要替换为实际的远程存储系统的 URL。,Prometheus 提供了一个强大的查询语言 PromQL(Prometheus Query Language),用于查询历史数据,以下是一些常用的 PromQL 查询示例:,1、查询过去一小时内的 CPU 使用率:,2、查询过去一天内的内存使用情况:,3、查询过去一周内的网络流量:,Prometheus 提供了丰富的功能来处理长期存储和历史数据查询,通过使用本地存储或远程存储,可以有效地管理数据存储,PromQL 提供了强大的查询能力,使得用户可以方便地查询历史数据,希望本文能够帮助你更好地理解和使用 Prometheus。,
,remote_write: url: “https://<remotestorageurl>/api/v1/write” remote_timeout: 30s queue_config: capacity: 5000 max_shards: 100 min_shards: 1 max_samples_per_send: 100 min_backoff: 30s max_backoff: 10m min_sync_interval: 30s max_sync_interval: 1h,avg(rate(container_cpu_usage_seconds_total{container_name=”<containername>”, pod_name=”<podname>”}[1h])) * 100,sum(container_memory_working_set_bytes{container_name=”<containername>”, pod_name=”<podname>”}) by (container_name) / sum(kube_pod_info{pod_name=”<podname>”}) by (pod_name) * 100,sum(rate(container_network_receive_bytes_total{container_name=”<containername>”, pod_name=”<podname>”}[1w])) + sum(rate(container_network_transmit_bytes_total{container_name=”<containername>”, pod_name=”<podname>”}[1w])),
prometheus的存储
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文章名称:《prometheus的存储》
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