如何使用PromQL中的predict_linear预测HTTP服务器Prometheus指标

涉及的指标类型说明 #

• 分位数指标：直接输出分位数统计结果，一般带_quantile后缀
• 计数器指标：单调递增的统计指标，用来累计事件发生次数，常见后缀为_total
• 分布摘要（直方图）指标：通过分桶方式统计数据分布，典型后缀有_bucket、_sum、_count

中文查询示例 #

predict_linear(sum(rate(http_request_latency_seconds_bucket{method="GET", status_code="200"}[5m])), 30m)

查询各部分解析 #

• http_request_latency_seconds_bucket：属于分布摘要（直方图）类型指标，记录了GET请求、状态码200的请求延迟落在各区间桶内的累计次数
• rate(...)：把计数器性质的桶指标转换成每秒增长率，计算最近5分钟内的平均每秒新增桶内请求数
• sum(...)：对所有匹配标签条件的桶的增长率求和，得到整体的每秒请求数增长速率
• predict_linear(..., 30m)：基于最近5分钟的增长速率数据，用线性算法预测30分钟后的请求数趋势

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Roy Nunez