PromQL中如何让<agg>_over_time()遵循指定分辨率并避免插值？

要解决你的问题，核心是让last_over_time()处理离散的10分钟间隔序列，避免对短范围序列进行插值。

正确的当前10分钟桶查询 #

直接基于你原始的1小时6桶查询，用last_over_time()提取最后一个点即可：

last_over_time(
  sum(
    increase(istio_requests_total{destination_workload="service-v1", reporter="source"}[10m:10m])
  )[1h:10m]
)

这个查询会返回单个无插值的10分钟桶数据，完全符合你的期望：

Time                      Value
2023-08-25 15:40:00           5

为什么之前的查询会插值？ #

你之前的子查询用了[10m:10m]，仅生成了一个10分钟桶的点，但last_over_time()默认会使用Prometheus全局评估间隔（通常5秒）填充这个范围，导致大量重复的插值数据。而用[1h:10m]作为子查询的范围步长，会生成和原始查询一致的6个离散10分钟点，last_over_time()只取最后一个，自然不会产生插值。

结合基线计算的完整方案 #

要对比当前桶与过去5个桶的基线，可复用同一个范围向量查询：

1. 当前10分钟流量：

   last_over_time(
     sum(increase(istio_requests_total{destination_workload="service-v1", reporter="source"}[10m:10m]))[1h:10m]
   )
   

2. 过去5个桶的平均值：

   avg_over_time(
     sum(increase(istio_requests_total{destination_workload="service-v1", reporter="source"}[10m:10m]))[1h:10m] offset 10m
   )
   

3. 过去5个桶的最小值：

   min_over_time(
     sum(increase(istio_requests_total{destination_workload="service-v1", reporter="source"}[10m:10m]))[1h:10m] offset 10m
   )
   

告警规则示例（流量突降检测） #

如果要实现“当前值低于过去最小值时自抑制，除非进一步恶化”的逻辑，可编写如下规则：

expr: 
  last_over_time(sum(increase(istio_requests_total{destination_workload="service-v1", reporter="source"}[10m:10m]))[1h:10m]) 
  < 
  min_over_time(sum(increase(istio_requests_total{destination_workload="service-v1", reporter="source"}[10m:10m]))[1h:10m] offset 10m) * 0.5
for: 0m
labels:
  severity: warning
annotations:
  summary: 服务流量突降
  description: 当前10分钟流量({{ $value }})已低于过去5个10分钟桶最小值的50%

内容的提问来源于stack exchange，提问作者FigureOfCode