一、概述

本文以時序數據庫IoTDB V1.0.1版本為例，介紹如何通過Prometheus采集Apache IoTDB的監控指標，并使用Grafana進行可視化。

二、Prometheus聚合運算符

Prometheus支持多種聚合運算符，用于在時間序列數據上進行聚合操作。以下是一些常用的聚合運算符：

1. sum：計算維度上的總和。
2. min：選擇維度上的最小值。
3. max：選擇維度上的最大值。
4. avg：計算維度上的平均值。
5. group：結果向量中的所有值都為1。
6. stddev：計算維度上的總體標準差。
7. stdvar：計算維度上的總體方差。
8. count：計算向量中的元素數量。
9. count_values：計算具有相同值的元素數量。
10. bottomk：按樣本值選擇最小的k個元素。
11. topk：按樣本值選擇最大的k個元素。
12. quantile：計算維度上的φ分位數（0 ≤ φ ≤ 1）。

這些運算符可以通過without或by子句來指定聚合方式。

三、Prometheus函數

1. rate函數

1. 功能：計算范圍向量中時間序列的每秒平均增長率，適用于警報和緩慢移動的計數器。
2. 語法：rate(v range-vector)
3. 示例：rate(http_requests_total{job="api-server"}[5m])表示計算過去5分鐘內每個時間序列的HTTP請求速率。
4. 注意：與聚合運算符或隨時間聚合的函數結合使用時，應先使用rate()。

2. irate函數

1. 功能：計算范圍向量中時間序列的每秒瞬時增長率，適用于易變的、快速移動的計數器。
2. 語法：irate(v range-vector)
3. 示例：irate(http_requests_total{job="api-server"}[5m])表示基于過去5分鐘內的最后兩個數據點計算HTTP請求的每秒速率。
4. 注意：與聚合運算符或隨時間聚合的函數結合使用時，應先使用irate()。

四、Grafana可視化

1. 創建Dashboard

1. 在Grafana中，點擊左側邊欄的“Dashboards” -> “browse”，選擇創建或導入Dashboard。
2. 進入Dashboard后，點擊右上角設置按鈕，更新基礎信息，并調整Panel options為Shared crosshair。
3. 在Variables界面定義變量，如job和instance，以便在查詢中使用。

2. 創建Panel

1. 點擊右上角“Add Panel”，選擇面板類型（如Time series、Stat、Gauge等）。
2. 以Time series為例，編寫PromQL執行數據查詢。可以使用在Dashboard的Variables中配置的變量（如$instance、$job）。
3. 在Legend中，通過雙中括號訪問監控項的Tag值，以修改圖例。
4. 在右側的Panel Options、Tooltip、Legend、Graph Styles、Axis、Standard options等區域中，調整面板的標題、描述、圖例、線的樣式、軸信息、單位、配色等屬性。
5. 可以通過Overrides重寫部分時間序列的某些屬性。

3. 導出Dashboard

1. 點擊左上角的導出按鈕，選擇“Export for sharing externally”，然后將Dashboard的json文件下載到本地。
2. 將json文件上傳到GitHub的對應位置。