Prometheus中Sample（样本）与Series（序列）的区别详解

Prometheus中Sample（样本）与Series（序列）的区别详解

  在Prometheus这一强大的开源监控和警报系统中，Sample（样本）与Series（序列）是两个核心概念，它们在数据模型和数据处理流程中扮演着至关重要的角色。本文将详细探讨这两个概念的定义、组成、作用以及它们之间的区别。

一、Sample（样本）

1.1、定义

样本（Sample）是时间序列数据的一个基本单位，代表了某个特定时刻的一个度量值。它是Prometheus存储和查询数据的最小粒度。

1.2、组成

• 指标名称（Metric Name）：用于标识被监控的事物，如http_requests_total（HTTP请求总数）或cpu_usage（CPU使用率）。
• 标签（Labels）：一组键值对，用于进一步细分和过滤数据。标签可以帮助区分相同名称的不同度量，通常用于区分不同的实例、应用程序、环境、区域等。
• 时间戳（Timestamp）：一个精确到毫秒的时间戳，表示这个数据值是在什么时候被采集的。
• 样本值（Value）：一个float64类型的数值，表示当前样本的值。

1.3、示例

?

1 2 3 4 5

http_requests_total{method="GET", status="200", job="api-server", instance="server1"} 10234 1617902462000 　　度量名称：http_requests_total（HTTP请求总数） 　　标签：method="GET"、status="200"、job="api-server"、instance="server1" 　　值：10234（表示接收到的HTTP GET请求的数量） 　　时间戳：1617902462000（表示采集时间）

?

1 2 3 4 5

cpu_usage{job="node-exporter", instance="node1"} 0.75 1617902522000     度量名称：cpu_usage（CPU使用率）     标签：job="node-exporter"、instance="node1"     值：0.75（表示CPU使用率为75%）     时间戳：1617902522000（表示采集时间）

1.4、作用

• 数据收集：Prometheus根据配置的抓取间隔定期拉取目标的度量数据，每次采集的数据都会附带一个时间戳。
• 数据存储：样本是Prometheus存储和查询数据的基本单位。

二、Series（序列）

2.1、定义

　　序列（Series）是由一系列带有相同指标名称和标签集的样本按时间顺序排列组成的数据集合。它代表了某个指标随时间变化的所有历史数据。

2.2、组成

• 样本列表（Points）：一系列样本，每个样本都包含指标名称、标签集、时间戳和样本值。
• 指标名称（Metric Name）：与样本中的指标名称相同，用于标识被监控的事物。
• 标签集（Labels）：与样本中的标签集相同，用于区分不同的时间序列。

2.3、示例

• 假设有一个时间序列表示HTTP请求总数，其指标名称为http_requests_total，标签集为method="GET"、status="200"、job="api-server"、instance="server1"。这个时间序列可能包含多个样本：
  ?

  1 2 3

  http_requests_total{method="GET", status="200", job="api-server", instance="server1"} 10234 1617902462000 http_requests_total{method="GET", status="200", job="api-server", instance="server1"} 10240 1617902522000 http_requests_total{method="GET", status="200", job="api-server", instance="server1"} 10245 1617902582000

• 这些样本记录了在不同时间点接收到的HTTP GET请求的数量。
• 另一个时间序列表示某个节点的内存使用情况，其指标名称为node_memory_MemFree_bytes，标签集为job="node-exporter"、instance="node1"。这个时间序列可能包含如下样本：
  ?

  1 2 3

  node_memory_MemFree_bytes{job="node-exporter", instance="node1"} 104857600 1617902462000 node_memory_MemFree_bytes{job="node-exporter", instance="node1"} 104857000 1617902522000 node_memory_MemFree_bytes{job="node-exporter", instance="node1"} 104856500 1617902582000

• 这些样本记录了在不同时间点该节点的空闲内存量。

2.4、作用

• 数据标识：序列通过指标名称和标签集唯一标识，方便Prometheus区分不同的时间序列。
• 数据查询和分析：Prometheus支持强大的查询语言PromQL，用户可以使用PromQL查询和分析这些时间序列数据，如查询某个时间段内的最大值、平均值、总和等。

三、Sample（样本）与Series（序列）的区别

	Sample（样本）	Series（序列）
定义	时间序列数据的一个基本单位，代表了某个特定时刻的一个度量值。	由一系列带有相同指标名称和标签集的样本按时间顺序排列组成的数据集合。
组成	指标名称、标签、时间戳、样本值。	由多个样本组成，每个样本都包含指标名称、标签集、时间戳和样本值。
作用	数据收集、存储和查询的基本单位。	通过指标名称和标签集唯一标识时间序列，方便查询和分析。
关系	序列是由一系列具有相同指标名称和标签集的样本组成的。	一个序列包含多个样本，每个样本是序列的一个时间点。

四、问答环节

1. 问：什么是Prometheus中的样本（Sample）？
   • 答：样本是时间序列数据的一个基本单位，代表了某个特定时刻的一个度量值，包含指标名称、标签、时间戳和样本值。
2. 问：样本在Prometheus中起什么作用？
   • 答：样本是Prometheus存储和查询数据的基本单位，用于数据收集和存储。
3. 问：什么是Prometheus中的序列（Series）？
   • 答：序列是由一系列带有相同指标名称和标签集的样本按时间顺序排列组成的数据集合，代表了某个指标随时间变化的所有历史数据。
4. 问：序列和样本之间有什么关系？
   • 答：序列是由一系列具有相同指标名称和标签集的样本组成的，一个序列包含多个样本，每个样本是序列的一个时间点。
5. 问：序列在Prometheus中起什么作用？
   • 答：序列通过指标名称和标签集唯一标识时间序列，方便Prometheus区分不同的时间序列，并支持数据查询和分析。
6. 问：样本和序列在组成上有什么不同？
   • 答：样本由指标名称、标签、时间戳和样本值组成，而序列由多个这样的样本组成。
7. 问：Prometheus如何存储样本数据？
   • 答：Prometheus以时间序列的形式存储样本数据，每个时间序列由指标名称和标签集唯一标识。
8. 问：如何使用PromQL查询序列数据？
   • 答：用户可以使用PromQL（Prometheus Query Language）查询和分析时间序列数据，如查询某个时间段内的最大值、平均值、总和等。
9. 问：样本和序列在Prometheus数据模型中扮演什么角色？
   • 答：样本和序列共同构成了Prometheus的数据模型，支持高效的数据存储、查询和分析。
10. 问：为什么需要区分样本和序列？
    • 答：区分样本和序列有助于更好地理解Prometheus的数据模型，以及如何利用这些数据进行监控和告警。样本是数据的基本单位，而序列是数据的集合，它们各自在数据收集、存储、查询和分析中发挥着重要作用。

五、总结

　　Sample（样本）是时间序列数据的基本单位，代表了某个特定时刻的度量值；

　　Series（序列）则是由一系列具有相同指标名称和标签集的样本按时间顺序排列组成的数据集合，代表了某个指标随时间变化的所有历史数据。

　　在Prometheus中，样本和序列共同构成了其强大的数据模型，支持高效的数据存储、查询和分析。通过深入理解这两个概念，我们可以更好地利用Prometheus进行系统的监控和告警。