要約
今回は、Prometheusの高度なクエリ技術について探ります。レート計算、集計、複雑な結合などを含みます。この記事を読み終える頃には、データの忍者のようにメトリクスを自在に操り、隠れたパターンを見つけ出し、システムを最適化できるようになるでしょう。
基本: 簡単なおさらい
高度な内容に進む前に、基本を簡単におさらいしましょう:
- Prometheusは時系列データをメトリクスとして収集します
- PromQL (Prometheus Query Language) はこれらのメトリクスをクエリするために使われます
- シンプルなクエリは次のようになります:
http_requests_total
基本を押さえたところで、さっそく高度なクエリ技術に取り組んでみましょう！
レート: メトリクスの心拍
Prometheusで最も強力な関数の一つがrate()です。これは、指定された時間枠内での時系列の1秒あたりの平均増加率を計算します。使用例は以下の通りです:
rate(http_requests_total[5m])これは、過去5分間のHTTPリクエストの1秒あたりのレートを示します。しかし、ここで止まる必要はありません。さらに工夫してみましょう:
sum(rate(http_requests_total{status="500"}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m]))このクエリは、HTTP 500エラーのリクエスト数と総リクエスト数の比率を計算します。単なるリクエストのカウントではなく、システムの健康状態を測定することができます！
集計: サイズが重要なときもある
Prometheusの集計関数は、データツールボックスの多目的ツールのようなものです。複数の時系列を1つの結果にまとめることができます。いくつかの例を見てみましょう:
sum()
sum(rate(http_requests_total[5m])) by (method)このクエリは、HTTPメソッドごとにグループ化されたリクエストレートを合計します。各リクエストタイプの忙しさを尋ねるようなものです。
topk()
topk(3, sum(rate(http_requests_total[5m])) by (path))このクエリは、最も忙しい3つのエンドポイントを示します。APIのVIPリストのようなものです！
プロのヒント: 集計をwithoutやby句と組み合わせて、強力で洞察に満ちたクエリを作成しましょう。
ベクトルマッチング: メトリクスのマッチメイキングの技術
Prometheusのベクトルマッチングは、メトリクスのための出会い系アプリのようなものです。異なるメトリクスタイプを組み合わせて新しい洞察を生み出すことができます。マッチメイカーになってみましょう:
rate(http_requests_total[5m])
/
on(instance)
group_left
avg by(instance) (rate(process_cpu_seconds_total[5m]))このクエリは、各インスタンスのCPU秒あたりのHTTPリクエスト数を計算します。サーバーがリクエストをどれだけ効率的に処理しているかを測定するようなものです。
サブクエリ: データのためのインセプション
サブクエリは、範囲ベクトルの結果にインスタントベクトル操作を適用することを可能にします。クエリをクエリするようなものです。難解ですが、非常に強力です。
max_over_time(rate(http_requests_total[5m])[1h:])このクエリは、過去1時間の5分間のウィンドウでのHTTPリクエストの最大レートを見つけます。最も忙しい瞬間を見つけるようなものです。
ダークアーツ: 未来を予測する
水晶玉がなくてもPrometheusがあれば大丈夫です。予測分析に挑戦してみましょう:
predict_linear(node_filesystem_free_bytes{mountpoint="/"}[1h], 4 * 3600)このクエリは、過去1時間のデータに基づいて、4時間後にどれだけのディスクスペースが残っているかを予測します。インフラのためのタイムマシンのようなものです！
すべてを組み合わせる: 実際の例
これらの技術を組み合わせて、実際に役立つクエリを作成してみましょう:
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])
)
)このクエリは、過去1時間の平均CPU使用率を5分間のレートサンプルを使用して計算します。システムの健康状態を5分ごとに包括的にチェックするようなものです！
まとめ: メトリクスから洞察へ
高度なPrometheusクエリは、単なる数値の計算ではありません。データで物語を語ることです。学んだことを振り返りましょう:
rate()を使ってメトリクスの速度を理解する- 賢く集計して全体像を把握する
- ベクトルをマッチさせて新しい洞察を生み出す
- サブクエリを使って時間の経過に伴うトレンドを分析する
predict_linear()で未来を予測する（ある程度）
目標は単にメトリクスを収集することではなく、システムを改善し、ユーザーを喜ばせ、上司を驚かせるような実用的な洞察を得ることです。
次は何をする？
これらの高度なクエリ技術を身につけた今、実践に移す時です。始めるためのアイデアをいくつか紹介します:
- 複雑なクエリに基づいたアラートルールを設定する
- システムのパフォーマンスについて物語を語るダッシュボードを作成する
- 予測クエリを使用してキャパシティプランニングを自動化する
そして、偉大な力には偉大な責任が伴います。これらの技術を賢く使い、メトリクスが常に洞察に満ちたものでありますように！
"目標はデータを情報に、情報を洞察に変えることです。" - Carly Fiorina
クエリを楽しんでください、データの戦士たち！