Làm cách nào để sử dụng python với prometheus?

Prometheus, một dự án của Cloud Native Computing Foundation, là một hệ thống giám sát dịch vụ và hệ thống. Nó thu thập các chỉ số [dữ liệu chuỗi thời gian] từ các mục tiêu được định cấu hình ở các khoảng thời gian nhất định, đánh giá các biểu thức quy tắc, hiển thị kết quả và có thể kích hoạt cảnh báo nếu một số điều kiện được coi là đúng. Dữ liệu chuỗi thời gian thô thu được từ máy chủ Prometheus đôi khi khó diễn giải. Để giúp hiểu rõ hơn về các số liệu này, chúng tôi đã tạo một trình bao bọc Python cho api Prometheus http để xử lý và phân tích số liệu dễ dàng hơn

Thư viện

prom = PrometheusConnect[]
my_label_config = {'cluster': 'my_cluster_id', 'label_2': 'label_2_value'}
prom.get_current_metric_value[metric_name='up', label_config=my_label_config]

# Here, we are fetching the values of a particular metric name
prom.custom_query[query="prometheus_http_requests_total"]

# Now, lets try to fetch the `sum` of the metrics
prom.custom_query[query="sum[prometheus_http_requests_total]"]

1 bao gồm nhiều mô-đun hỗ trợ kết nối với máy chủ Prometheus, tìm nạp các số liệu cần thiết và thực hiện các hoạt động tổng hợp khác nhau trên dữ liệu chuỗi thời gian

Kết nối và thu thập số liệu từ máy chủ Prometheus

Mô-đun

prom = PrometheusConnect[]
my_label_config = {'cluster': 'my_cluster_id', 'label_2': 'label_2_value'}
prom.get_current_metric_value[metric_name='up', label_config=my_label_config]

# Here, we are fetching the values of a particular metric name
prom.custom_query[query="prometheus_http_requests_total"]

# Now, lets try to fetch the `sum` of the metrics
prom.custom_query[query="sum[prometheus_http_requests_total]"]

2 của thư viện có thể được sử dụng để kết nối với máy chủ Prometheus. Mô-đun này về cơ bản là một lớp được tạo để thu thập các số liệu từ máy chủ Prometheus. Nó lưu trữ các tham số kết nối sau

• url - [str] url cho máy chủ prometheus
• tiêu đề – [dict] Từ điển các tiêu đề http được sử dụng để giao tiếp với máy chủ. Ví dụ. {“Ủy quyền”. “người mang my_oauth_token_to_the_host”}
• disable_ssl – [bool] Nếu được đặt thành True, sẽ tắt xác minh chứng chỉ ssl đối với các yêu cầu http được gửi tới máy chủ prometheus

from prometheus_api_client import PrometheusConnect
prom = PrometheusConnect[url ="", disable_ssl=True]

# Get the list of all the metrics that the Prometheus host scrapes
prom.all_metrics[]

Bạn cũng có thể tìm nạp dữ liệu chuỗi thời gian cho một số liệu cụ thể bằng các truy vấn tùy chỉnh như sau

prom = PrometheusConnect[]
my_label_config = {'cluster': 'my_cluster_id', 'label_2': 'label_2_value'}
prom.get_current_metric_value[metric_name='up', label_config=my_label_config]

# Here, we are fetching the values of a particular metric name
prom.custom_query[query="prometheus_http_requests_total"]

# Now, lets try to fetch the `sum` of the metrics
prom.custom_query[query="sum[prometheus_http_requests_total]"]

Chúng tôi cũng có thể sử dụng các truy vấn tùy chỉnh để tìm nạp dữ liệu số liệu trong một khoảng thời gian cụ thể. Ví dụ: hãy thử tìm nạp dữ liệu trong 2 ngày qua cho một số liệu cụ thể theo khối của 1 ngày

# Import the required datetime functions
from prometheus_api_client.utils import parse_datetime
from datetime import timedelta

start_time = parse_datetime["2d"]
end_time = parse_datetime["now"]
chunk_size = timedelta[days=1]

metric_data = prom.get_metric_range_data[
    "up{cluster='my_cluster_id'}",  # this is the metric name and label config
    start_time=start_time,
    end_time=end_time,
    chunk_size=chunk_size,
]

Để biết thêm các chức năng có trong mô-đun

prom = PrometheusConnect[]
my_label_config = {'cluster': 'my_cluster_id', 'label_2': 'label_2_value'}
prom.get_current_metric_value[metric_name='up', label_config=my_label_config]

# Here, we are fetching the values of a particular metric name
prom.custom_query[query="prometheus_http_requests_total"]

# Now, lets try to fetch the `sum` of the metrics
prom.custom_query[query="sum[prometheus_http_requests_total]"]

2, hãy tham khảo điều này

Hiểu dữ liệu số liệu được tìm nạp

Mô-đun

prom = PrometheusConnect[]
my_label_config = {'cluster': 'my_cluster_id', 'label_2': 'label_2_value'}
prom.get_current_metric_value[metric_name='up', label_config=my_label_config]

# Here, we are fetching the values of a particular metric name
prom.custom_query[query="prometheus_http_requests_total"]

# Now, lets try to fetch the `sum` of the metrics
prom.custom_query[query="sum[prometheus_http_requests_total]"]

4 khởi tạo danh sách các đối tượng Số liệu cho các số liệu được tìm nạp từ máy chủ Prometheus do truy vấn promql

# Import the MetricsList and Metric modules
from prometheus_api_client import PrometheusConnect, MetricsList, Metric

prom = PrometheusConnect[]
my_label_config = {'cluster': 'my_cluster_id', 'label_2': 'label_2_value'}
metric_data = prom.get_metric_range_data[metric_name='up', label_config=my_label_config]

metric_object_list = MetricsList[metric_data] # metric_object_list will be initialized as
                                              # a list of Metric objects for all the
                                              # metrics downloaded using get_metric query

# We can see what each of the metric objects look like
for item in metric_object_list:
    print[item.metric_name, item.label_config, "\n"]

Mỗi mục trong

prom = PrometheusConnect[]
my_label_config = {'cluster': 'my_cluster_id', 'label_2': 'label_2_value'}
prom.get_current_metric_value[metric_name='up', label_config=my_label_config]

# Here, we are fetching the values of a particular metric name
prom.custom_query[query="prometheus_http_requests_total"]

# Now, lets try to fetch the `sum` of the metrics
prom.custom_query[query="sum[prometheus_http_requests_total]"]

5 được khởi tạo như một đối tượng lớp

prom = PrometheusConnect[]
my_label_config = {'cluster': 'my_cluster_id', 'label_2': 'label_2_value'}
prom.get_current_metric_value[metric_name='up', label_config=my_label_config]

# Here, we are fetching the values of a particular metric name
prom.custom_query[query="prometheus_http_requests_total"]

# Now, lets try to fetch the `sum` of the metrics
prom.custom_query[query="sum[prometheus_http_requests_total]"]

6. Hãy xem xét một trong các chỉ số từ lớp

prom = PrometheusConnect[]
my_label_config = {'cluster': 'my_cluster_id', 'label_2': 'label_2_value'}
prom.get_current_metric_value[metric_name='up', label_config=my_label_config]

# Here, we are fetching the values of a particular metric name
prom.custom_query[query="prometheus_http_requests_total"]

# Now, lets try to fetch the `sum` of the metrics
prom.custom_query[query="sum[prometheus_http_requests_total]"]

5 để tìm hiểu thêm về lớp

prom = PrometheusConnect[]
my_label_config = {'cluster': 'my_cluster_id', 'label_2': 'label_2_value'}
prom.get_current_metric_value[metric_name='up', label_config=my_label_config]

# Here, we are fetching the values of a particular metric name
prom.custom_query[query="prometheus_http_requests_total"]

# Now, lets try to fetch the `sum` of the metrics
prom.custom_query[query="sum[prometheus_http_requests_total]"]

6

prom = PrometheusConnect[]
my_label_config = {'cluster': 'my_cluster_id', 'label_2': 'label_2_value'}
prom.get_current_metric_value[metric_name='up', label_config=my_label_config]

# Here, we are fetching the values of a particular metric name
prom.custom_query[query="prometheus_http_requests_total"]

# Now, lets try to fetch the `sum` of the metrics
prom.custom_query[query="sum[prometheus_http_requests_total]"]

2

Để biết thêm các chức năng có trong mô-đun

prom = PrometheusConnect[]
my_label_config = {'cluster': 'my_cluster_id', 'label_2': 'label_2_value'}
prom.get_current_metric_value[metric_name='up', label_config=my_label_config]

# Here, we are fetching the values of a particular metric name
prom.custom_query[query="prometheus_http_requests_total"]

# Now, lets try to fetch the `sum` of the metrics
prom.custom_query[query="sum[prometheus_http_requests_total]"]

4 và

# Import the required datetime functions
from prometheus_api_client.utils import parse_datetime
from datetime import timedelta

start_time = parse_datetime["2d"]
end_time = parse_datetime["now"]
chunk_size = timedelta[days=1]

metric_data = prom.get_metric_range_data[
    "up{cluster='my_cluster_id'}",  # this is the metric name and label config
    start_time=start_time,
    end_time=end_time,
    chunk_size=chunk_size,
]

0, hãy tham khảo điều này

Các hàm số liệu bổ sung

Lớp

prom = PrometheusConnect[]
my_label_config = {'cluster': 'my_cluster_id', 'label_2': 'label_2_value'}
prom.get_current_metric_value[metric_name='up', label_config=my_label_config]

# Here, we are fetching the values of a particular metric name
prom.custom_query[query="prometheus_http_requests_total"]

# Now, lets try to fetch the `sum` of the metrics
prom.custom_query[query="sum[prometheus_http_requests_total]"]

6 cũng hỗ trợ nhiều chức năng như cộng, cân bằng và vẽ các đối tượng số liệu khác nhau

Thêm số liệu

Bạn có thể thêm hai đối tượng số liệu cho cùng một chuỗi thời gian như sau

prom = PrometheusConnect[]
my_label_config = {'cluster': 'my_cluster_id', 'label_2': 'label_2_value'}
prom.get_current_metric_value[metric_name='up', label_config=my_label_config]

# Here, we are fetching the values of a particular metric name
prom.custom_query[query="prometheus_http_requests_total"]

# Now, lets try to fetch the `sum` of the metrics
prom.custom_query[query="sum[prometheus_http_requests_total]"]

6Cân bằng số liệu

Quá tải toán tử =, để kiểm tra xem hai số liệu có giống nhau không [là cùng một chuỗi thời gian bất kể dữ liệu của chúng là gì]

prom = PrometheusConnect[]
my_label_config = {'cluster': 'my_cluster_id', 'label_2': 'label_2_value'}
prom.get_current_metric_value[metric_name='up', label_config=my_label_config]

# Here, we are fetching the values of a particular metric name
prom.custom_query[query="prometheus_http_requests_total"]

# Now, lets try to fetch the `sum` of the metrics
prom.custom_query[query="sum[prometheus_http_requests_total]"]

7Vẽ đồ thị đối tượng số liệu

Vẽ biểu đồ đường rất đơn giản cho chuỗi thời gian số liệu

prom = PrometheusConnect[]
my_label_config = {'cluster': 'my_cluster_id', 'label_2': 'label_2_value'}
prom.get_current_metric_value[metric_name='up', label_config=my_label_config]

# Here, we are fetching the values of a particular metric name
prom.custom_query[query="prometheus_http_requests_total"]

# Now, lets try to fetch the `sum` of the metrics
prom.custom_query[query="sum[prometheus_http_requests_total]"]

8

Nhận dữ liệu số liệu dưới dạng gấu trúc DataFrames

Để thực hiện phân tích và thao tác dữ liệu, thường rất hữu ích nếu dữ liệu được biểu diễn bằng cách sử dụng một. Có hai mô-đun trong thư viện này có thể được sử dụng để xử lý các số liệu thô được tìm nạp vào DataFrame

Mô-đun

# Import the required datetime functions
from prometheus_api_client.utils import parse_datetime
from datetime import timedelta

start_time = parse_datetime["2d"]
end_time = parse_datetime["now"]
chunk_size = timedelta[days=1]

metric_data = prom.get_metric_range_data[
    "up{cluster='my_cluster_id'}",  # this is the metric name and label config
    start_time=start_time,
    end_time=end_time,
    chunk_size=chunk_size,
]

2 chuyển đổi dữ liệu "giá trị chỉ số hiện tại" thành biểu diễn DataFrame và

# Import the required datetime functions
from prometheus_api_client.utils import parse_datetime
from datetime import timedelta

start_time = parse_datetime["2d"]
end_time = parse_datetime["now"]
chunk_size = timedelta[days=1]

metric_data = prom.get_metric_range_data[
    "up{cluster='my_cluster_id'}",  # this is the metric name and label config
    start_time=start_time,
    end_time=end_time,
    chunk_size=chunk_size,
]

3 chuyển đổi dữ liệu "giá trị phạm vi chỉ số" thành biểu diễn DataFrame. Ví dụ sử dụng các lớp này có thể được nhìn thấy dưới đây

Prometheus kéo dữ liệu như thế nào?

Prometheus có giao diện web không?