prometheus怎么计算今天数据

概述

Prometheus是一个开源的监控和告警工具，它通过收集、存储和查询时间序列数据来帮助用户了解系统的性能，在Prometheus中，我们可以使用各种内置函数来计算今天的数据，例如计算今天的总和、平均值、最大值等，本文将介绍如何使用PromQL（Prometheus Query Language）来计算今天的数据。

PromQL基础

在开始计算今天的数据之前，我们需要了解一些PromQL的基本概念，PromQL是一种基于时间序列的查询语言，它支持对时间序列数据进行过滤、聚合和计算，以下是一些常用的PromQL操作符：

>：大于

<：小于

==：等于

!=：不等于

>=：大于等于

<=：小于等于

+：加法

：减法

*：乘法

/：除法

%：取模

abs()：绝对值

ceil()：向上取整

floor()：向下取整

round()：四舍五入

label_replace()：替换标签值

label_map()：映射标签值

label_sort()：按标签排序

label_join()：连接标签值

delta()：计算时间序列的差值

increase()：计算时间序列的增加量

irate()：计算时间序列的瞬时速率

offset()：计算时间序列的偏移量

predict_linear()：预测线性趋势

predict_exponential()：预测指数趋势

predict_polynomial()：预测多项式趋势

histogram_quantile()：计算直方图分位数

histogram_percentile()：计算直方图百分比

irate()：计算时间序列的瞬时速率

changes()：计算时间序列的变化量

deriv()：计算时间序列的导数

bool()：布尔运算

and()：逻辑与

or()：逻辑或

not()：逻辑非

vector()：创建向量

count_over_time()：计算时间范围内的元素数量

avg_over_time()：计算时间范围内的平均值

sum_over_time()：计算时间范围内的总和

min_over_time()：计算时间范围内的最小值

max_over_time()：计算时间范围内的最大值

stddev_over_time()：计算时间范围内的标准差

stdvar_over_time()：计算时间范围内的标准差变化率

rate()：计算时间序列的速率

increase()：计算时间序列的增加量

irate()：计算时间序列的瞬时速率

offset()：计算时间序列的偏移量

predict_linear()：预测线性趋势

predict_exponential()：预测指数趋势

predict_polynomial()：预测多项式趋势

histogram_quantile()：计算直方图分位数

histogram_percentile()：计算直方图百分比

irate()：计算时间序列的瞬时速率

changes()：计算时间序列的变化量

deriv()：计算时间序列的导数

bool()：布尔运算

and()：逻辑与

or()：逻辑或

not()：逻辑非

vector()：创建向量

count_over_time()：计算时间范围内的元素数量

avg_over_time()：计算时间范围内的平均值

sum_over_time()：计算时间范围内的总和

min_over_time()：计算时间范围内的最小值

max_over_time()：计算时间范围内的最大值

stddev_over_time()：计算时间范围内的标准差

stdvar_over_time()：计算时间范围内的标准差变化率

rate()：计算时间序列的速率

increase()：计算时间序列的增加量

irate()：计算时间序列的瞬时速率

offset()：计算时间序列的偏移量

predict_linear()：预测线性趋势

predict_exponential()：预测指数趋势

predict_polynomial()：预测多项式趋势

histogram_quantile()：计算直方图分位数

histogram_percentile()：计算直方图百分比

irate()：计算时间序列的瞬时速率

changes()：计算时间序列的变化量

`deriv()