时序数据库IoTDB监控指标采集与可视化指南
一、概述
本文以时序数据库IoTDB V1.0.1版本为例，介绍如何通过Prometheus采集Apache IoTDB的监控指标，并使用Grafana进行可视化。
二、Prometheus聚合运算符
Prometheus支持多种聚合运算符，用于在时间序列数据上进行聚合操作。以下是一些常用的聚合运算符：
- sum：计算维度上的总和。
- min：选择维度上的最小值。
- max：选择维度上的最大值。
- avg：计算维度上的平均值。
- group：结果向量中的所有值都为1。
- stddev：计算维度上的总体标准差。
- stdvar：计算维度上的总体方差。
- count：计算向量中的元素数量。
- count_values：计算具有相同值的元素数量。
- bottomk：按样本值选择最小的k个元素。
- topk：按样本值选择最大的k个元素。
- quantile：计算维度上的φ分位数（0 ≤ φ ≤ 1）。
这些运算符可以通过without或by子句来指定聚合方式。
三、Prometheus函数
1. rate函数
- 功能：计算范围向量中时间序列的每秒平均增长率，适用于警报和缓慢移动的计数器。
- 语法：rate(v range-vector)
- 示例：rate(http_requests_total{job="api-server"}[5m])表示计算过去5分钟内每个时间序列的HTTP请求速率。
- 注意：与聚合运算符或随时间聚合的函数结合使用时，应先使用rate()。
2. irate函数
- 功能：计算范围向量中时间序列的每秒瞬时增长率，适用于易变的、快速移动的计数器。
- 语法：irate(v range-vector)
- 示例：irate(http_requests_total{job="api-server"}[5m])表示基于过去5分钟内的最后两个数据点计算HTTP请求的每秒速率。
- 注意：与聚合运算符或随时间聚合的函数结合使用时，应先使用irate()。
四、Grafana可视化
1. 创建Dashboard
- 在Grafana中，点击左侧边栏的“Dashboards” -> “browse”，选择创建或导入Dashboard。
- 进入Dashboard后，点击右上角设置按钮，更新基础信息，并调整Panel options为Shared crosshair。
- 在Variables界面定义变量，如job和instance，以便在查询中使用。
2. 创建Panel
- 点击右上角“Add Panel”，选择面板类型（如Time series、Stat、Gauge等）。
- 以Time series为例，编写PromQL执行数据查询。可以使用在Dashboard的Variables中配置的变量（如$instance、$job）。
- 在Legend中，通过双中括号访问监控项的Tag值，以修改图例。
- 在右侧的Panel Options、Tooltip、Legend、Graph Styles、Axis、Standard options等区域中，调整面板的标题、描述、图例、线的样式、轴信息、单位、配色等属性。
- 可以通过Overrides重写部分时间序列的某些属性。
3. 导出Dashboard
- 点击左上角的导出按钮，选择“Export for sharing externally”，然后将Dashboard的json文件下载到本地。
- 将json文件上传到GitHub的对应位置。