Prometheus Functions: инструменты работы с метриками и данными

Для кого эта статья:

• специалисты в области DevOps и мониторинга систем
• аналитики данных и инженеры по наблюдаемости
• разработчики и архитекторы, работающие с микросервисами и облачными решениями

Перед вами невидимое оружие профессионалов DevOps — функциональные возможности Prometheus для работы с метриками. В мире, где каждая миллисекунда отклика может стоить миллионы и каждый сбой системы — репутация компании, умение мастерски использовать инструменты анализа данных превращается из желательного навыка в критически необходимый. Prometheus с его мощным языком запросов PromQL — это не просто система мониторинга, а настоящая аналитическая платформа, позволяющая трансформировать поток метрик в осмысленную историю того, что происходит с вашей инфраструктурой прямо сейчас. 🚀

Стремитесь превратить океан метрик в структурированные знания? Курс «Аналитик данных» с нуля от Skypro научит вас мастерски оперировать данными любой сложности. Вы освоите не только базовые принципы анализа метрик, но и продвинутые техники работы с временными рядами, которые станут вашим козырем при настройке мониторинга на базе Prometheus. Реальные проекты под руководством экспертов превратят вас из наблюдателя в профессионала, диктующего данным свои правила.

Функциональные возможности Prometheus для анализа метрик

Prometheus — это не просто система мониторинга; это полноценная аналитическая платформа, предлагающая богатый инструментарий для работы с временными рядами. В основе его функциональности лежит мощный язык запросов PromQL, позволяющий не только получать сырые метрики, но и выполнять над ними сложные математические операции, агрегирование и трансформацию. 📊

Ключевые возможности Prometheus для анализа метрик включают:

• Выборка временных рядов — получение и фильтрация метрик по различным критериям
• Арифметические операции — выполнение математических вычислений над метриками
• Функции для работы со временем — анализ трендов, скорости изменения и исторических данных
• Агрегация данных — объединение множества временных рядов в обобщенные показатели
• Преобразование типов — конвертация между различными представлениями данных

Prometheus хранит все метрики как временные ряды, предоставляя мгновенный доступ к историческим данным и позволяя строить прогнозы на их основе. Важной особенностью является возможность динамически вычислять новые метрики, не хранящиеся явно, с помощью PromQL.

Максим Петров, Lead DevOps Engineer

Однажды мы столкнулись с критической ситуацией в высоконагруженном проекте — пользователи жаловались на спонтанные задержки, но традиционные метрики CPU и памяти не показывали проблем. Спасением стало использование функций Prometheus. Применив rate(http_request_duration_seconds_sum[5m]) / rate(http_request_duration_seconds_count[5m]), мы увидели, что 95-й перцентиль времени ответа рос, когда определённый бэкенд перегружался запросами к базе данных. Затем с помощью topk(10, sum by(endpoint) (rate(http_request_duration_seconds_count[1h]))) определили самые "горячие" эндпоинты. Благодаря этому анализу мы оптимизировали кэширование и увеличили пул соединений к базе данных, что полностью устранило проблему. Функции Prometheus буквально спасли нас от потери клиентов и репутации компании.

Одно из ключевых преимуществ функций Prometheus — возможность исследовать корреляции между разными метриками. Например, вы можете не просто наблюдать за CPU и памятью, а соотносить их с бизнес-показателями, такими как количество транзакций или время отклика пользовательского интерфейса.

В современных microservice-архитектурах особую ценность представляет способность Prometheus агрегировать метрики по различным экземплярам сервисов, что позволяет оценивать производительность системы в целом, а не только отдельных её компонентов.

Базовые операторы и функции Prometheus Query Language

PromQL — это мощный язык запросов, специально разработанный для анализа временных рядов в Prometheus. Он предоставляет ряд базовых операторов и функций, которые формируют основу для построения как простых, так и сложных аналитических запросов. Освоение этого инструментария — ключ к эффективному использованию Prometheus. 🔑

Основные арифметические операторы позволяют выполнять математические действия над метриками:

• + (сложение)
• - (вычитание)
• * (умножение)
• / (деление)
• % (остаток от деления)
• ^ (возведение в степень)

Например, для расчета процента использования CPU можно использовать следующий запрос:

100 * (1 – avg by(instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])))

Операторы сравнения необходимы для фильтрации и анализа пороговых значений:

• == (равно)
• != (не равно)
• > (больше)
• < (меньше)
• >= (больше или равно)
• <= (меньше или равно)

Эти операторы часто используются для создания алертов, например:

http_requests_total > 1000

Логические операторы позволяют объединять условия:

• and (логическое И)
• or (логическое ИЛИ)
• unless (логическое НЕ)

Основные функции PromQL можно разделить на несколько категорий:

Особое внимание стоит уделить функциям rate() и irate(), которые используются для анализа счетчиков. rate() вычисляет среднюю скорость изменения за указанный интервал времени, а irate() фокусируется на самых последних изменениях, что делает его более чувствительным к кратковременным скачкам.

// Средняя скорость запросов за последние 5 минут
rate(http_requests_total[5m])

// Мгновенная скорость запросов (основана на последних двух точках)
irate(http_requests_total[5m])

Функция histogram_quantile() особенно полезна для анализа распределения значений, таких как время ответа. Она позволяет вычислить, например, 95-й перцентиль времени ответа, что даёт более точное представление о пользовательском опыте, чем среднее значение:

histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))

Для эффективной работы