本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
查詢 Prometheus 指標
既然已將指標擷取至工作區，便可對其進行查詢。
若要建立具有指標視覺化呈現的儀表板，您可以使用 Amazon Managed Grafana 等服務。Amazon Managed Grafana （或 Grafana 的獨立執行個體） 可以建置圖形界面，以各種顯示呈現樣式顯示您的指標。如需 Amazon Managed Grafana 的詳細資訊，請參閱《Amazon Managed Grafana 使用者指南》。
您也可以建立一次性查詢、探索資料，或使用直接查詢撰寫使用指標的自有應用程式。直接查詢使用 Amazon Managed Service for Prometheus API 和標準 Prometheus 查詢語言 PromQL，從您的 Prometheus 工作區取得資料。如需有關 PromQL 和其語法的詳細資訊，請參閱 Prometheus 說明文件中的查詢 Prometheus
主題
PromQL 欺騙工作表
在 Amazon Managed Service for Prometheus 工作區中查詢指標時，請使用此 PromQL (Prometheus 查詢語言） 備忘單作為快速參考。使用 PromQL，您可以透過其功能查詢語言即時選取和彙總時間序列資料。
如需 PromQL 的詳細資訊，請參閱 PromLabs 網站上的 PromQL Cheat Sheet
基本選擇器
依指標名稱和標籤比對器選取時間序列：
# Select all time series with the metric name http_requests_total http_requests_total # Select time series with specific label values http_requests_total{job="prometheus", method="GET"} # Use label matchers http_requests_total{status_code!="200"} # Not equal http_requests_total{status_code=~"2.."} # Regex match http_requests_total{status_code!~"4.."} # Negative regex match
範圍向量選擇器
選取一段時間內的範例範圍：
# Select 5 minutes of data http_requests_total[5m] # Time units: s (seconds), m (minutes), h (hours), d (days), w (weeks), y (years) cpu_usage[1h] memory_usage[30s]
彙總運算子
跨多個時間序列彙總資料：
# Sum all values sum(http_requests_total) # Sum by specific labels sum by (job) (http_requests_total) sum without (instance) (http_requests_total) # Other aggregation operators avg(cpu_usage) # Average min(response_time) # Minimum max(response_time) # Maximum count(up) # Count of series stddev(cpu_usage) # Standard deviation
常見的函數
套用函數來轉換您的資料：
# Rate of increase per second (for counters) rate(http_requests_total[5m]) # Increase over time range increase(http_requests_total[1h]) # Derivative (for gauges) deriv(cpu_temperature[5m]) # Mathematical functions abs(cpu_usage - 50) # Absolute value round(cpu_usage, 0.1) # Round to nearest 0.1 sqrt(memory_usage) # Square root # Time functions time() # Current Unix timestamp hour() # Hour of day (0-23) day_of_week() # Day of week (0-6, Sunday=0)
二元運算子
執行算術和邏輯操作：
# Arithmetic operators cpu_usage + 10 memory_total - memory_available disk_usage / disk_total * 100 # Comparison operators (return 0 or 1) cpu_usage > 80 memory_usage < 1000 response_time >= 0.5 # Logical operators (cpu_usage > 80) and (memory_usage > 1000) (status_code == 200) or (status_code == 201)
實際查詢範例
您可以在 Amazon Managed Service for Prometheus 工作區中使用的常見監控查詢：
# CPU usage percentage 100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) # Memory usage percentage (1 - (node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes)) * 100 # Request rate per second sum(rate(http_requests_total[5m])) by (job) # Error rate percentage sum(rate(http_requests_total{status_code=~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m])) * 100 # 95th percentile response time histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) # Top 5 instances by CPU usage topk(5, avg by (instance) (cpu_usage))
