TL;DR

Esploreremo tecniche avanzate di interrogazione in Prometheus, inclusi calcoli di rate, aggregazioni e join complessi. Alla fine, sarai in grado di analizzare le metriche come un vero esperto, scoprendo schemi nascosti e ottimizzando i tuoi sistemi.

Le Basi: Un Rapido Ripasso

Prima di addentrarci nel territorio avanzato, ripassiamo rapidamente le basi:

  • Prometheus raccoglie dati in serie temporali come metriche
  • PromQL (Prometheus Query Language) viene utilizzato per interrogare queste metriche
  • Le query semplici appaiono così: http_requests_total

Bene, con questo fuori dai piedi, rimbocchiamoci le maniche e sporchiamoci le mani con alcune tecniche avanzate di interrogazione!

Rate: Il Battito del Cuore delle Tue Metriche

Una delle funzioni più potenti in Prometheus è rate(). Calcola la media del tasso di incremento per secondo di una serie temporale su una finestra di tempo specificata. Ecco come potresti usarlo:

rate(http_requests_total[5m])

Questo ti dà il tasso di richieste HTTP al secondo negli ultimi 5 minuti. Ma perché fermarsi qui? Aggiungiamo un po' di pepe:

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

Questa query calcola il rapporto tra errori HTTP 500 e richieste totali. Improvvisamente, non stai solo contando le richieste; stai misurando la salute del tuo sistema!

Aggregazione: Perché a Volte, la Dimensione Conta

Le funzioni di aggregazione in Prometheus sono come gli strumenti multiuso nel tuo kit di dati. Ti permettono di combinare più serie temporali in un unico risultato. Vediamo alcuni esempi:

sum()

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

Questa query somma i tassi di richiesta, raggruppati per metodo HTTP. È come chiedere, "Quanto è occupato ciascun tipo di richiesta?"

topk()

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

Questa bellezza ti dà i 3 endpoint più occupati. È la lista VIP della tua API!

Consiglio da esperto: Combina le aggregazioni con le clausole without o by per creare query potenti e perspicaci.

Vector Matching: L'Arte dell'Accoppiamento delle Metriche

Il vector matching in Prometheus è come un'app di incontri per metriche. Ti permette di combinare diversi tipi di metriche per creare nuove intuizioni. Facciamo da intermediari:

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

Questa query calcola il numero di richieste HTTP per secondo di CPU per ciascuna istanza. È come misurare quanto efficientemente i tuoi server gestiscono le richieste.

Sottoquery: Inception, ma per i Dati

Le sottoquery ti permettono di applicare un'operazione di vettore istantaneo al risultato di un vettore di intervallo. È come interrogare le tue query. Sconcertante? Sì. Potente? Assolutamente.

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

Questa query trova il tasso massimo di richieste HTTP su finestre di 5 minuti per l'ultima ora. È come trovare il momento più occupato nei tuoi momenti più occupati.

Le Arti Oscure: Predire il Futuro

Chi ha bisogno di una sfera di cristallo quando hai Prometheus? Diamo un'occhiata ad alcune analisi predittive:

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

Questa magia predice quanto spazio su disco avrai tra 4 ore basandosi sui dati dell'ultima ora. È come avere una macchina del tempo, ma per la tua infrastruttura!

Mettere Tutto Insieme: Un Esempio Reale

Combiniamo queste tecniche per creare una query che potrebbe davvero salvarti in produzione:

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])
  )
)

Questo mostro calcola l'utilizzo medio della CPU nell'ultima ora, utilizzando campioni di tasso di 5 minuti. È come ottenere un controllo completo della salute del tuo sistema ogni 5 minuti!

Conclusioni: Dalle Metriche alle Intuizioni

Le interrogazioni avanzate in Prometheus non riguardano solo il calcolo dei numeri. Si tratta di raccontare una storia con i tuoi dati. Ecco cosa abbiamo imparato:

  • Usa rate() per comprendere la velocità delle tue metriche
  • Aggrega saggiamente per vedere il quadro generale
  • Abbina i vettori per creare nuove metriche perspicaci
  • Usa le sottoquery per analizzare le tendenze nel tempo
  • Predici il futuro (in un certo senso) con predict_linear()

Ricorda, l'obiettivo non è solo raccogliere metriche; è derivare intuizioni attuabili che possono migliorare i tuoi sistemi, deliziare i tuoi utenti e magari anche impressionare il tuo capo.

Cosa C'è Dopo?

Ora che sei armato di queste tecniche avanzate di interrogazione, è tempo di metterle in pratica. Ecco alcune idee per iniziare:

  • Imposta regole di allerta basate su query complesse
  • Crea dashboard che raccontano una storia sulle prestazioni del tuo sistema
  • Automatizza la pianificazione della capacità utilizzando query predittive

E ricorda, con grande potere viene grande responsabilità. Usa queste tecniche saggiamente, e che le tue metriche siano sempre perspicaci!

"L'obiettivo è trasformare i dati in informazioni, e le informazioni in intuizioni." - Carly Fiorina

Buona interrogazione, guerrieri dei dati!