💻
Cheet Sheets
  • 🦁Başlarken
  • 🟧DevOps Pre-Requisite
    • ❤️Why Linux? | Linux Basics #1
    • 💛Vi Editor | Linux Basics #2
    • 💙Basics Commands | Linux Basics #3
    • 🧡Package Managers | Linux Basics #4
    • 💚Services | Linux Basics #5
    • 💛Networking Basics
    • 🤎DNS Basics
    • 🩶Applications Basics
    • 🟨Java introduction
    • 🟩NodeJS Introduction
    • 🟦Python Introduction
    • 🟪GIT Introduction
    • 🟧Apache Web Server Introduction
    • ⬛Apache Tomcat
    • 🟫Python Flask
    • 🟥Node.js Express App
    • 🟨Databases
    • 🟩MySQL
    • 🟪MongoDB
    • 🟨SSL & TLS
    • 🟦YAML & JSON - JSON Path
    • ⬛Labs Resources
  • 🍎Kubernetes
    • 🍏Kubernetes: Nedir ?
    • 🍒Bileşenler
    • 🍵Kubectl ve Versiyon
    • ❤️Pod
    • 🏷️Label ve Selector
    • 🔎Annotation
    • 📲Namespaces
    • 📦Deployments
    • 🔁ReplicaSet
    • 🔙Rollout & Rollback
    • 🌐Networking - 1
    • 🌏Service
    • 🛠️Liveness Probe & Readiness Probe
    • 🥐Resource Limits
    • 💰Environment Variables
    • 📃Ephemeral Volumes
    • 🔑Secrets
    • 🌂ConfigMap
    • 🖥️Node Affinity
    • 🔌Pod Affinity
    • ✍️Taint and Toleration
    • 🔦DaemonSet
    • 🧀PV/PVC
    • 🌜Storage Class
    • 🗿StatefulSet
    • 🕹️Job & Cronjob
    • 🔐Authentication
    • 📏Role-based access control (RBAC)
    • 🈷️Service Account
    • 📈Ingress
    • 📂ImagePullPolicy & ImageSecret
    • 📖Static Pods
    • 🌐Network Policy
    • 🫐Helm Nedir?
    • 📽️Prometheus Stack - Monitoring
    • 💼EFK Stack - Monitoring
    • 🥳CRD & Operator
  • 🧑‍⚕️GIT & GITHUB
    • 👉Girizgah
    • 🌴Branch
    • 🤝Merge
    • 🤔Conflict - Rebase
    • 🇸🇴Alias
    • 🛑Gitignore
    • 🥢Diff
    • ◀️Checkout
    • 🔦Stash
    • 👉Other
  • ☁️AWS
    • 🪣S3
    • 🚙EC2
    • ⚖️ELB
    • 🤝Auto Scaling
    • 🗄️EFS
    • 🔐VPC
    • 🎆CloudFront
    • ❤️Route53
    • 🦈RDS
    • 🏢ElastiCache
    • 🔭CloudWatch
    • 👀CloudTrail
    • 📃CloudFormation
    • 🔕SNS
    • 📬SQS
    • 🎇SWF
    • 📧SES
    • 📦Kinesis
    • 📐AWSConfig
    • 👩‍🏭OpsWork
    • 🚀Lambda - Api Gateway
    • 📌ECS - EKS
    • 🔑KMS
    • 📂Directory Service
    • 🏐Snowball
    • 💾Storage Gateway
    • 💽Volume Gateway
    • 📼Tape Gateway
    • 🏠Organizations
    • 🔙Backup-Transfer-CloudShell
    • 🆔IAM
    • 📀DataSync
    • 🗃️FSx
    • 🎒Aurora Serverless
    • 🌐Global Accelerator
    • 💪HPC
    • 🎰Outposts
    • 🗼Others
  • 👨‍🔬Ansible
    • 👉Girizhah
    • 📔YAML
    • ⚙️Komponentler
    • 🎒Inventory
    • 🏑ad-hoc
    • ▶️Playbook
  • 👨‍⚕️PROMETHEUS
    • 📈Terminoloji
    • 🦯Ubuntu 20.04 Prometheus Kurulum
    • 🗒️prometheus.yml dosyasına ilk bakış:
    • 🧭promQL up query
    • 📇Exporters
    • 🔦promQL Data Types
    • 🦯Selectors & Matchers
    • 🔢Binary Operators
    • 💀ignoring and on
    • ✍️Aggregation Operators
    • 🧠Functions
    • 🖊️Alıştırma
    • 💻Client Libraries
    • 🐍Examining the data of our Python application
    • 🐐Examining the data of our GO application
    • ⏺️Recording Rules
    • 💡rate functions
    • ⏰Alerting
    • ⌚Alert Routing
    • ⏰Slack integration with Prometheus
    • 🤯PagerDuty integration with Prometheus
    • ◼️BlackBox exporter
    • 📍Push Gateway
    • 🪒Service Discovery
    • 🧊kube cadvisor with external prometheus
    • 👉aws with prometheus
    • ☁️CloudWatch Exporter
    • 👨‍🚒mysql exporter
    • 🛃Custom exporter with Python
    • ⚙️Prometheus with HTTP API
    • 🤖Prometheus Federation For Kubernetes
    • 📺Grafana
    • ⁉️Prometheus: Ne zaman kullanılmalı? Ne zaman kullanılmamalıdır?
  • 🍪Sheets
    • 🛳️Docker Sheets
    • 🐐Kube Sheets
  • 🔢12 Factor APP
    • 🏗️Introduction
    • 1️⃣Codebase
    • 2️⃣Dependencies
    • 3️⃣Concurrency
    • 4️⃣Processes
    • 5️⃣Backing Services
    • 6️⃣Config
    • 7️⃣Build, release, run
    • 8️⃣Port binding
    • 9️⃣Disposability
    • 🔟Dev/prod parity
    • 🕚Logs
    • 🕛Admin processes
  • ☁️Azure 104
    • 👨‍👨‍👧‍👧Azure Active Directory ( Entra ID )
    • 💰Subscriptions
    • 🌎Virtual Network (VNET)
    • 💻Virtual Machines
    • 🧑‍🌾Load Balancing
    • 🥍Network Advanced
    • 🪡Automating Deployment and Configuration
    • 💂Securing Storage
    • 📓Administering Azure Blobs and Azure Files
    • 🔧Managing Storage
    • 🎁App Service
    • 🛳️Azure Container
    • 🥇Backup And Recovery
    • 🪐Network Watcher
    • ⏰Resource Monitoring And Alerts
  • ⛅AZURE 305
    • 🆔identity and access management
    • 💼Desing Azure AD (Entra ID)
    • 👨‍💼Desing for Azure B2B
    • 🛃Desing for Azure B2C
    • 💳Design for MFA and Conditional Access
    • ⛑️Design for Identity Protection
    • 🚶Access Reviews
    • 🚦Managed identity Demostration
    • 🔐Key Vault Demostration
    • 👑Governance hierarchy
    • 💠Design for Management Groups
    • 🔑Desing for Subscriptions
    • 🍇Desing for resource groups
    • 📟Design for resource tags
    • 🚷Azure Policy & RBAC
    • 🫐Desing For Blueprints
    • 🪡Desing for Virtual Networks
    • 🛫Design for on-premises connectivity to Azure
    • 🔽Design for network connectivity
    • 📦Design for application delivery
    • 🥞Design for network security and application protection
    • 📕Choose a compute solution
    • 🌊Design for virtual machines
    • 🔋Azure Batch Demostration
    • 🛰️Design for Azure App Service
    • ⛲Design for Azure Container Instances
    • 🎢Design for Azure Kubernetes Service
    • 📠Azure Functions Demostration
    • 💪Azure Logic Apps Demostration
    • 🧑‍💼Design for data storage
    • 🎞️Design for Azure storage accounts
    • 🌟Choose the storage replication
    • 📹Azure blob storage - Lifecycle & immutable demo
    • 🥌Azure Files Demostration
    • 🕸️Design Azure disks
    • 🦼Design for storage security
    • 🔮Azure Table Storage And Cosmos DB Demostration
    • 🟧Azure SQL Solutions
    • 🎡Azure SQL Database - Purchasing models
    • 🕯️Database availability
    • 📜Data security strategy
    • 🧮Azure SQL Edge
    • 🚲Azure Data Factory
    • 🔅Azure Data Lake Storage
    • 🧘‍♂️Azure Databricks
    • 🎒Azure Synapse Analytics
    • 🅰️Azure Stream Analytics
    • 📼Data flow strategy
    • 🍥Cloud Adoption Framework
    • ☣️Azure Migration Framework
    • 🦿Assessing workloads
    • 🪡Migration tools
    • 🤖Azure Database migration
    • 👥Storage migration
    • 👜Azure Backup
    • ⏲️Azure Blob Backup and Recovery
    • 💈Azure files backup and recovery
    • 🎞️Azure VM backup and recovery
    • 🧺Azure SQL backup and recovery
    • ⏰Azure Site Recovery
    • 📩Differentiate event and message
    • ✈️Azure messaging solutions
    • 🚜Event Hub
    • 🥍Application optimization solution
    • 🎁Application lifecycle
    • 📺Azure Monitor
    • 🅱️Log Analytics
    • 👥Azure workbooks and Insights
    • 🚌Azure Data Explorer
  • Github Actions
    • Github Actions Nedir?
    • Workflow & Schedule Triggers
    • Single and Multiple Events
    • Manuel Events
    • Webhook Events
    • Conditional Keywords For Steps
    • Expressions - 1
    • Expressions - 2
    • Runners
    • Workflow Commands
    • Workflow Context
    • Dependent Jobs
    • Encrypted Secrets
    • Configuration Variables
    • Default & Custom Env Varb
    • Set Env Varb with Workflow Commands
    • Github Token Secret
    • Add Script to workflow
    • Push Package #1
    • Push Package #2 Docker
    • Service Containers
    • Routing workflow to runner
    • CodeQL Step
    • Caching Package and Dependency Files
    • Remove workflow Artifact
    • Workflow Status Badge
    • Env Protection
    • Job Matrix Configuration
    • Disable & Delete Workflows
    • Actions type for Action
    • Inputs and Outputs for actions
    • Action Versions
    • Files and Directories for Actions
    • Exit Codes
    • Reusable Workflow & Reuse Templates for Actions and Workflows
    • Configure Self Hosted Runners for Enterprise
  • Loki
    • What is Loki?
    • Architecture of Loki
    • Install Loki For Ubuntu
    • Install Promtail For Ubuntu
    • Querying Logs
    • Loki in Kubernetes
    • Deploying Loki in Kubernetes
    • Connecting to Grafana
    • Viewing Kubernetes logs
    • Promtail Customize & Pipeline
  • Ansible
    • Ansible Introduction
    • Introduction to Ansible Configuration Files
    • Ansible Inventory
    • Inventory Formats
    • Ansible Variables
    • Variable Types
    • Registering Variables and Variable Precedence
    • Variable Scoping
    • Magic Variables
    • Ansible Facts
    • Ansible Playbooks
    • Verifying Playbooks
    • Ansible lint
    • Ansible Conditionals
    • Ansible Conditionals based on facts, variables, re-use
    • Ansible Loops
    • Ansible Modules
    • Introduction to Ansible Plugins
    • Modules and Plugins Index
    • Introduction to Handlers
    • Ansible Roles
    • Ansible Collections
    • Introduction to Templating
    • Jinja2 Templates for Dynamic Configs
  • 🅰️Ansible Advanced
    • Playbook run options
    • Facts
    • Configuration files
Powered by GitBook
On this page

Was this helpful?

  1. PROMETHEUS

Aggregation Operators

Previousignoring and onNextFunctions

Last updated 2 years ago

Was this helpful?

Prometheus'ta, verileri işlemek ve analiz etmek için kullanılan bir dizi operatör vardır. Bu operatörlerden biri de aggregation (toplama) operatörleridir. Toplama operatörleri, birden fazla zaman serisi verisi içinden toplama, ortalama alma, maksimum veya minimum değeri bulma gibi işlemleri gerçekleştirmek için kullanılır.

  1. sum(): Belirtilen zaman aralığı boyunca belirtilen metriklerin toplamını hesaplar.

  2. avg(): Belirtilen zaman aralığı boyunca belirtilen metriklerin ortalamasını hesaplar.

  3. min(): Belirtilen zaman aralığı boyunca belirtilen metriklerin en küçük değerini hesaplar.

  4. max(): Belirtilen zaman aralığı boyunca belirtilen metriklerin en büyük değerini hesaplar.

  5. count(): Belirtilen zaman aralığı boyunca belirtilen metriklerin sayısını hesaplar.

  6. stdvar(): Belirtilen zaman aralığı boyunca belirtilen metriklerin standart sapmasını hesaplar.

  7. stdvarp(): Belirtilen zaman aralığı boyunca belirtilen metriklerin örneklem standart sapmasını hesaplar.

  8. topk(): Belirtilen zaman aralığı boyunca belirtilen metriklerin en yüksek k değerini döndürür.

  9. bottomk(): Belirtilen zaman aralığı boyunca belirtilen metriklerin en düşük k değerini döndürür.

Bu aggregation operatörleri, Prometheus kullanıcıları tarafından sık sık kullanılır ve verilerin analizi ve görselleştirilmesinde önemli bir rol oynarlar.

Kullanımları,

sum(prometheus_http_requests_total)

Yukarıdaki sorgu, Prometheus'ta "prometheus_http_requests_total" adında bir metriğin toplam sayısını hesaplar. Bu metrik, Prometheus sunucusunun kendisi tarafından toplanır ve HTTP isteklerinin toplam sayısını tutar. Bu sorgu, bir zaman aralığı belirtilmediği sürece tüm zaman serisi verileri kapsar ve bu nedenle sunucunun başlatıldığından bu yana geçen tüm süre boyunca toplam HTTP istek sayısını döndürür.

sum(prometheus_http_requests_total) by (code)

Yukarıdaki sorgu, Prometheus'ta "prometheus_http_requests_total" adlı bir metriğin farklı HTTP yanıt kodlarına göre gruplandırılmış toplam sayısını hesaplar. Bu sorguda by kelimesi kullanılarak, code etiketi ile gruplama yapılır. Bu sorgu, her bir kod için ayrı ayrı HTTP istek sayısını hesaplayacaktır.

topk(3, sum(node_cpu_seconds_total) by (mode))

Yukarıdaki sorgu, Prometheus veritabanında toplanan node_cpu_seconds_total metrik verilerini kullanarak, CPU kullanımını modlara (user, system, idle, iowait, irq, softirq) göre gruplayarak, toplam CPU zamanlarının en yüksek üç değerini getirmek için kullanılır. topk() fonksiyonu, sıralama işlevi sağlar. İlk parametre olarak, sorguda kaç sonuç döndürüleceği belirtilir. Bu sorguda topk(3) ifadesi kullanılmıştır. Bu, en yüksek 3 CPU zaman değerini getirecektir.

bottomk(3, sum(node_cpu_seconds_total) by (mode))

Yukarıdaki sorgu, Prometheus veritabanındaki node_cpu_seconds_total metrik verilerini kullanarak, CPU kullanımını modlara (user, system, idle, iowait, irq, softirq) göre gruplandırarak, toplam CPU zamanlarının en düşük üç değerini getirmek için kullanılır. bottomk() fonksiyonu, sıralama işlevi sağlar. İlk parametre olarak, sorguda kaç sonuç döndürüleceği belirtilir. Bu sorguda bottomk(3) ifadesi kullanılmıştır. Bu, en düşük 3 CPU zaman değerini getirecektir.

max(node_cpu_seconds_total)

Yukarıdaki sorgu, Prometheus veritabanındaki node_cpu_seconds_total metrik verilerini kullanarak, tüm sunuculara (instance) ait maksimum CPU kullanım süresini getirmek için kullanılır.

max() fonksiyonu, tüm etiket değerleri aynı olan ölçümlerden en yüksek değeri getirir. Bu sorguda max(node_cpu_seconds_total) ifadesi kullanılarak, tüm CPU zamanlarının en yüksek değeri hesaplanır.

min(node_cpu_seconds_total)

Yukarıdaki sorgu, Prometheus veritabanındaki node_cpu_seconds_total metrik verilerini kullanarak, tüm sunuculara (instance) ait minimum CPU kullanım süresini getirmek için kullanılır.

min() fonksiyonu, tüm etiket değerleri aynı olan ölçümlerden en düşük değeri getirir. Bu sorguda min(node_cpu_seconds_total) ifadesi kullanılarak, tüm CPU zamanlarının en düşük değeri hesaplanır.

count(node_cpu_seconds_total)

Yukarıdaki sorgu, Prometheus veritabanındaki node_cpu_seconds_total metrik verilerini kullanarak, tüm sunuculara (instance) ait CPU kullanım süresi ölçümlerinin sayısını hesaplamak için kullanılır. count() fonksiyonu, ölçümlerin sayısını hesaplar.

Bu sorguda count(node_cpu_seconds_total) ifadesi kullanılarak, ölçüm serilerindeki ölçümlerin sayısı hesaplanır.

👨‍⚕️
✍️