TL;DR

We verkennen geavanceerde querytechnieken in Prometheus, zoals snelheidsberekeningen, aggregaties en complexe joins. Aan het einde kun je met metrics omgaan als een data-ninja, verborgen patronen ontdekken en je systemen optimaal laten presteren.

De Basis: Een Snelle Opfrisser

Voordat we de geavanceerde technieken induiken, laten we de basis snel herhalen:

  • Prometheus verzamelt tijdreeksgegevens als metrics
  • PromQL (Prometheus Query Language) wordt gebruikt om deze metrics te bevragen
  • Eenvoudige queries zien er zo uit: http_requests_total

Goed, met dat uit de weg, laten we de mouwen opstropen en aan de slag gaan met enkele geavanceerde querytechnieken!

Rate: De Hartslag van Je Metrics

Een van de krachtigste functies in Prometheus is rate(). Het berekent de gemiddelde toename per seconde van een tijdreeks over een bepaalde tijdsperiode. Zo gebruik je het:

rate(http_requests_total[5m])

Dit geeft je de snelheid van HTTP-verzoeken per seconde over de laatste 5 minuten. Maar waarom daar stoppen? Laten we het interessanter maken:

sum(rate(http_requests_total{status="500"}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m]))

Deze indrukwekkende query berekent de verhouding van HTTP 500-fouten tot het totale aantal verzoeken. Plotseling tel je niet alleen verzoeken; je meet de gezondheid van je systeem!

Aggregatie: Omdat Grootte Soms Wel Degelijk Belangrijk Is

Aggregatiefuncties in Prometheus zijn als de Zwitserse... eh, multifunctionele tools in je datagereedschapskist. Ze stellen je in staat om meerdere tijdreeksen te combineren tot één resultaat. Laten we een paar voorbeelden bekijken:

sum()

sum(rate(http_requests_total[5m])) by (method)

Deze query telt de verzoeksnelheden op, gegroepeerd op HTTP-methode. Het is als vragen: "Hoe druk is elk type verzoek?"

topk()

topk(3, sum(rate(http_requests_total[5m])) by (path))

Deze schoonheid geeft je de top 3 drukste eindpunten. Het is de VIP-lijst van je API!

Pro tip: Combineer aggregaties met without of by clausules om krachtige, inzichtelijke queries te maken.

Vector Matching: De Kunst van Metric Matchmaking

Vector matching in Prometheus is als een dating-app voor metrics. Het stelt je in staat om verschillende metrische typen te combineren om nieuwe inzichten te creëren. Laten we matchmaker spelen:

rate(http_requests_total[5m]) 
/ 
on(instance) 
group_left 
avg by(instance) (rate(process_cpu_seconds_total[5m]))

Deze query berekent het aantal HTTP-verzoeken per CPU-seconde voor elke instantie. Het is als meten hoe efficiënt je servers verzoeken afhandelen.

Subqueries: Inception, maar voor Data

Subqueries stellen je in staat om een instant-vector operatie toe te passen op het resultaat van een range vector. Het is als het bevragen van je queries. Verwarrend? Ja. Krachtig? Absoluut.

max_over_time(rate(http_requests_total[5m])[1h:])

Deze query vindt de maximale snelheid van HTTP-verzoeken over 5-minuten vensters voor het afgelopen uur. Het is als het vinden van het drukste moment in je drukste momenten.

De Donkere Kunsten: Voorspel de Toekomst

Wie heeft een kristallen bol nodig als je Prometheus hebt? Laten we ons wagen aan wat voorspellende analyses:

predict_linear(node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/"}[1h], 4 * 3600)

Deze tovenarij voorspelt hoeveel schijfruimte je over 4 uur zult hebben op basis van de gegevens van het afgelopen uur. Het is als een tijdmachine, maar dan voor je infrastructuur!

Alles Samenvoegen: Een Praktijkvoorbeeld

Laten we deze technieken combineren om een query te maken die je daadwerkelijk kan redden in productie:

100 * (
  1 - (
    avg_over_time(rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])[1h:5m])
    /
    avg_over_time(sum(rate(node_cpu_seconds_total[5m])) by (instance)[1h:5m])
  )
)

Dit monster berekent het gemiddelde CPU-gebruik over het laatste uur, met behulp van 5-minuten snelheidsmonsters. Het is als een uitgebreide gezondheidscontrole voor je systeem elke 5 minuten!

De Les: Van Metrics naar Inzichten

Geavanceerde Prometheus-querying is meer dan alleen cijfers kraken. Het gaat om het vertellen van een verhaal met je data. Dit hebben we geleerd:

  • Gebruik rate() om de snelheid van je metrics te begrijpen
  • Aggregate verstandig om het grote geheel te zien
  • Match vectors om nieuwe, inzichtelijke metrics te creëren
  • Gebruik subqueries om trends in de tijd te analyseren
  • Voorspel de toekomst (soort van) met predict_linear()

Onthoud, het doel is niet alleen om metrics te verzamelen; het is om bruikbare inzichten te verkrijgen die je systemen kunnen verbeteren, je gebruikers kunnen verrassen en misschien zelfs je baas kunnen imponeren.

Wat Nu?

Nu je gewapend bent met deze geavanceerde querytechnieken, is het tijd om ze in de praktijk te brengen. Hier zijn enkele ideeën om te beginnen:

  • Stel waarschuwingsregels in op basis van complexe queries
  • Maak dashboards die een verhaal vertellen over de prestaties van je systeem
  • Automatiseer capaciteitsplanning met voorspellende queries

En onthoud, met grote kracht komt grote verantwoordelijkheid. Gebruik deze technieken verstandig, en moge je metrics altijd inzichtelijk zijn!

"Het doel is om data om te zetten in informatie, en informatie in inzicht." - Carly Fiorina

Veel succes met queryen, data krijgers!