💻
💻
💻
💻
Cheet Sheets
Ask or search…
K
🧠

Functions

PromQL, veri modelinde ölçümleri işlemek için birçok farklı işlev (function) sunar. PromQL işlevleri, ölçümleri filtrelemek, birleştirmek, gruplandırmak, işlemek ve daha pek çok işlevi yerine getirmek için kullanılır.
  • sum(): Belirli bir etiket kümesine göre ölçümleri toplar.
  • avg(): Belirli bir etiket kümesine göre ölçümlerin ortalamasını hesaplar.
  • max(): Belirli bir etiket kümesine göre ölçümlerin maksimum değerini hesaplar.
  • min(): Belirli bir etiket kümesine göre ölçümlerin minimum değerini hesaplar.
  • count(): Belirli bir etiket kümesine göre ölçümlerin sayısını hesaplar.
  • rate(): Bir ölçüm serisindeki artış oranını hesaplar.
  • irate(): Ölçüm serisindeki anlık artış hızını hesaplar.
  • delta(): Bir ölçüm serisindeki değişim miktarını hesaplar.
  • absent(): Belirli bir etiket kümesine göre ölçüm serisinde herhangi bir verinin eksik olup olmadığını kontrol eder.

Kullanımları,

  • Rate
rate(prometheus_http_requests_total[1m])
Yukarıdaki PromQL sorgusu, belirli bir ölçüm serisi için son 1 dakikadaki artış oranını hesaplamak için kullanılır. prometheus_http_requests_total ölçüm serisindeki ölçümlerin artış hızını hesaplamak için rate() işlevi kullanılır.
[1m] ifadesi, sorgu sonucunun son 1 dakikadaki artış hızını göstermesini sağlar. Bu ifade, rate() işlevine iletilen ölçüm serisindeki ölçümlerin aralığını belirler. Bu örnekte, son 1 dakikadaki ölçümler hesaplanacaktır.
Sonuç olarak, bu sorgu, son 1 dakika boyunca prometheus_http_requests_total ölçüm serisindeki ölçümlerin artış hızını hesaplar ve sorgu sonucunda artış hızı olarak ifade eder.
  • irate
irate(prometheus_http_requests_total[1m])
Bu sorgu, prometheus_http_requests_total metriğinin son 1 dakikadaki anlık artış hızını hesaplar. irate() fonksiyonu, bir aralık vektöründeki zaman serisi verilerinin anlık artış hızını hesaplar. Bu hesaplama son iki veri noktasına dayanır.
irate() fonksiyonu, bir aralık vektöründeki zaman serisi verilerinin anlık artış hızını hesaplar. Bu hesaplama son iki veri noktasına dayanır. Yani, irate() fonksiyonu aralık vektöründeki son iki veri noktasını alır ve bu iki nokta arasındaki artış hızını hesaplar.
Örneğin, irate(prometheus_http_requests_total[1m]) sorgusu, prometheus_http_requests_total metriğinin son 1 dakikadaki verilerini alır ve bu verilerin son iki noktası arasındaki artış hızını hesaplar.
"rate" fonksiyonunun hesaplamasında belirlenen zaman aralığına göre ("range" değeri) hesaplama yapılır. Bu nedenle, "rate" fonksiyonu sonucu, belirli bir zaman aralığındaki artış oranını hesaplar. "Irate" fonksiyonu ise, son örneklemeden itibaren belirli bir süreyi hesaba katarak sabit bir oran hesaplar. Bu nedenle, "irate" fonksiyonu daha anlık bir artış oranını verirken, "rate" fonksiyonu daha belirli bir zaman aralığındaki artış oranını verir.
  • changes
changes(process_start_time_seconds{job="node_exporter"}[1h])
changes() fonksiyonu, belirli bir zaman aralığı içindeki ölçüm serisindeki değişiklik sayısını hesaplar. Bu fonksiyon, zaman aralığındaki ölçüm serisindeki herhangi bir artış veya azalışı sayar ve sonucu döndürür.
process_start_time_seconds{job="node_exporter"} ifadesi, node_exporter işinin başlangıç süresi ölçüm serisini ifade eder. [1h] ifadesi, son bir saat içindeki ölçümleri filtreler.
Dolayısıyla changes(process_start_time_seconds{job="node_exporter"}[1h]) sorgusu, son bir saat içinde node_exporter işinin başlangıç süresi ölçüm serisindeki değişiklik sayısını hesaplar ve sonucu döndürür. Bu, node_exporter işinin son bir saat içinde kaç kez başladığını veya durdurulduğunu hesaplamak için kullanılır.
  • deriv
deriv(node_network_receive_bytes_total{device="ens160"}[1h])
deriv(node_network_receive_bytes_total{device="ens160"}[1h]) sorgusu, node_network_receive_bytes_total metriğini device="ens160" etiketi ile filtreler ve son bir saat içindeki değerlerini seçer. Daha sonra deriv işlevi bu metrikteki değişiklik oranını hesaplar. Bu sorgu, belirtilen süre boyunca ens160 interface'in ağ alım bayt sayısındaki değişiklik oranını saniye başına bayt cinsinden gösterir.
Özetle, Örneğin, son bir saat içinde ens160 interface gelen ağ trafiği byte miktarı 10 MB arttıysa, deriv(node_network_receive_bytes_total{device="ens160"}[1h]) sorgusu sonucu 10 MB/saniye verir.
  • predict_linear
predict_linear(node_memory_MemFree_bytes{job="node_exporter"}[1h], 2*60*60)/1024/1024/1024
predict_linear(node_memory_MemFree_bytes{job="node_exporter"}[1h], 2*60*60)/1024/1024/1024 sorgusu, node_memory_MemFree_bytes metriğini job="node_exporter" etiketi ile filtreler ve son bir saat içindeki değerlerini seçer. Daha sonra predict_linear işlevi bu metrikteki değişiklik oranını kullanarak gelecekteki bir değeri tahmin eder. Bu sorgu, 2 saat sonra boş bellek miktarını gigabayt cinsinden tahmin eder.
2*60*60 ifadesi 2 saat sonrasını saniye cinsinden ifade eder. predict_linear işlevi ikinci parametre olarak gelecekteki bir zamanı saniye cinsinden alır ve bu zaman için bir tahmin yapar. Bu durumda, 2*60*60 ifadesi 2 saat sonrasını saniye cinsinden ifade eder ve predict_linear işlevi 2 saat sonra boş bellek miktarını tahmin eder.
2*60*60 ifadesi 2 saat sonrasını saniye cinsinden ifade eder. Bir saat 60 dakikadır ve bir dakika 60 saniyedir. Bu nedenle, bir saat 60 * 60 = 3600 saniyedir. 2 saat ise 2 * 3600 = 7200 saniyedir. Dolayısıyla, 2*60*60 ifadesi 2 saat sonrasını saniye cinsinden ifade eder.
  • max_over_time
max_over_time işlevi, bir zaman serisi metriğinin belirtilen bir süre boyunca en yüksek değerini döndürür.
max_over_time(node_cpu_seconds_total[1h])
max_over_time(node_cpu_seconds_total[1h]) sorgusu, node_cpu_seconds_total metriğinin son bir saat içindeki en yüksek değerini döndürür. Bu sorgu, belirtilen süre boyunca bir sunucunun CPU kullanımının en yüksek değerini gösterir.
  • min_over_time
min_over_time(node_cpu_seconds_total[1h])
min_over_time(node_cpu_seconds_total[1h]) sorgusu, node_cpu_seconds_total metriğinin son bir saat içindeki en düşük değerini döndürür. Bu sorgu, belirtilen süre boyunca bir sunucunun CPU kullanımının en düşük değerini gösterir.
  • avg_over_time
avg_over_time(node_cpu_seconds_total[1h])
Bu sorgu, 1 saatlik bir zaman dilimi boyunca bir dizi işlemci metriklerinin ortalama değerini hesaplar. "node_cpu_seconds_total" işlemci metrikleri için varsayılan bir Prometheus metrik adıdır ve toplam işlemci süresini saniye cinsinden ölçer. "avg_over_time" işlevi, belirtilen bir zaman aralığı boyunca verilerin ortalamasını hesaplar.
  • sort
sort(node_cpu_seconds_total)
sort(node_cpu_seconds_total) sorgusu, node_cpu_seconds_total metriğinin değerlerini artan sıraya göre sıralar.
  • sort_desc
sort_desc(node_cpu_seconds_total)
sort_desc(node_cpu_seconds_total) sorgusu, node_cpu_seconds_total metriğinin değerlerini azalan sıraya göre sıralar.
  • time
time()
time() sorgusu, PromQL'deki işlevlerden biridir ve sorgunun çalıştırıldığı zamanın tam zaman damgasını (unix timestamp) döndürür.
time() - process_start_time_seconds{job="node_exporter"}
time() - process_start_time_seconds{job="node_exporter"} sorgusu, process_start_time_seconds metriğindeki bir işlemin ne kadar süredir çalıştığını hesaplamak için kullanılır.
Bu sorgu, time() işlevi ile process_start_time_seconds işlevi arasındaki zaman farkını hesaplayarak, bir işlemin ne kadar süredir çalıştığını hesaplar. Sonuç olarak, bu sorgu node_exporter işleminin çalışma süresini saniye cinsinden döndürür.
  • day_of_week
day_of_week()
day_of_week() PromQL işlevi, bir zaman damgası (timestamp) değerinin haftanın hangi gününe denk geldiğini döndürür.
day_of_week() işlevi, bir zaman damgasının haftanın kaçıncı gününe denk geldiğini 0'dan 6'ya kadar olan bir sayı olarak ifade eder. 0 Pazar'ı temsil ederken, 1 Pazartesi'yi, 2 Salı'yı vb. temsil eder.
  • day_of_month
day_of_month()
day_of_month() PromQL işlevi, bir zaman damgasının ayın kaçıncı gününe denk geldiğini döndürür.
day_of_month() işlevi, bir zaman damgasının ayın kaçıncı gününe denk geldiğini bir tam sayı olarak ifade eder. Örneğin, 1 Ocak tarihi 1, 2 Ocak tarihi 2, vb. şeklinde ifade edilir.