TL;DR

Nous explorerons des techniques avancées de requêtes Prometheus, y compris les calculs de taux, les agrégations et les jointures complexes. À la fin, vous manipulerez les métriques comme un ninja des données, découvrant des motifs cachés et faisant chanter vos systèmes.

Les Bases : Un Rappel Rapide

Avant de nous aventurer dans des territoires avancés, récapitulons rapidement les bases :

  • Prometheus collecte des données de séries temporelles sous forme de métriques
  • PromQL (Prometheus Query Language) est utilisé pour interroger ces métriques
  • Les requêtes simples ressemblent à : http_requests_total

Bien, maintenant que c'est fait, retroussons nos manches et plongeons dans des techniques de requêtes avancées !

Rate : Le Pouls de Vos Métriques

Une des fonctions les plus puissantes de Prometheus est rate(). Elle calcule le taux moyen d'augmentation par seconde d'une série temporelle sur une période spécifiée. Voici comment vous pourriez l'utiliser :

rate(http_requests_total[5m])

Cela vous donne le taux de requêtes HTTP par seconde sur les 5 dernières minutes. Mais pourquoi s'arrêter là ? Pimentons un peu les choses :

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

Cette requête, défiant le calcul, calcule le ratio des erreurs HTTP 500 par rapport au total des requêtes. Soudain, vous ne comptez plus seulement les requêtes ; vous mesurez la santé de votre système !

Agrégation : Parce Que Parfois, La Taille Compte

Les fonctions d'agrégation dans Prometheus sont comme les outils multifonctions suisses... euh, dans votre boîte à outils de données. Elles vous permettent de combiner plusieurs séries temporelles en un seul résultat. Voyons quelques exemples :

sum()

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

Cette requête additionne les taux de requêtes, groupés par méthode HTTP. C'est comme demander, "Quelle est l'activité de chaque type de requête ?"

topk()

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

Cette beauté vous donne les 3 points d'accès les plus actifs. C'est la liste VIP de votre API !

Astuce pro : Combinez les agrégations avec les clauses without ou by pour créer des requêtes puissantes et perspicaces.

Correspondance de Vecteurs : L'Art de l'Accouplement de Métriques

La correspondance de vecteurs dans Prometheus est comme une application de rencontres pour les métriques. Elle vous permet de combiner différents types de métriques pour créer de nouvelles perspectives. Jouons les entremetteurs :

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

Cette requête calcule le nombre de requêtes HTTP par seconde CPU pour chaque instance. C'est comme mesurer l'efficacité avec laquelle vos serveurs traitent les requêtes.

Sous-requêtes : Inception, mais pour les Données

Les sous-requêtes vous permettent d'appliquer une opération de vecteur instantané au résultat d'un vecteur de plage. C'est comme interroger vos requêtes. Déroutant ? Oui. Puissant ? Absolument.

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

Cette requête trouve le taux maximum de requêtes HTTP sur des fenêtres de 5 minutes pour la dernière heure. C'est comme trouver le moment le plus chargé dans vos moments les plus chargés.

Les Arts Obscurs : Prédire l'Avenir

Qui a besoin d'une boule de cristal quand on a Prometheus ? Explorons un peu l'analytique prédictive :

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

Cette sorcellerie prédit combien d'espace disque vous aurez dans 4 heures en se basant sur les données de la dernière heure. C'est comme avoir une machine à voyager dans le temps, mais pour votre infrastructure !

Tout Mettre Ensemble : Un Exemple Concret

Combinons ces techniques pour créer une requête qui pourrait réellement vous sauver la mise en production :

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])
  )
)

Ce monstre calcule l'utilisation moyenne du CPU sur la dernière heure, en utilisant des échantillons de taux de 5 minutes. C'est comme obtenir un bilan de santé complet de votre système toutes les 5 minutes !

Conclusion : Des Métriques aux Insights

Les requêtes avancées de Prometheus ne se limitent pas à faire des calculs. Il s'agit de raconter une histoire avec vos données. Voici ce que nous avons appris :

  • Utilisez rate() pour comprendre la vitesse de vos métriques
  • Agrégez judicieusement pour voir la vue d'ensemble
  • Associez des vecteurs pour créer de nouvelles métriques perspicaces
  • Utilisez des sous-requêtes pour analyser les tendances au fil du temps
  • Prédisez l'avenir (en quelque sorte) avec predict_linear()

Rappelez-vous, le but n'est pas seulement de collecter des métriques ; c'est d'en tirer des insights exploitables qui peuvent améliorer vos systèmes, ravir vos utilisateurs, et peut-être même impressionner votre patron.

Et Après ?

Maintenant que vous êtes armé de ces techniques de requêtes avancées, il est temps de les mettre en pratique. Voici quelques idées pour commencer :

  • Configurez des règles d'alerte basées sur des requêtes complexes
  • Créez des tableaux de bord qui racontent une histoire sur la performance de votre système
  • Automatisez la planification de la capacité en utilisant des requêtes prédictives

Et rappelez-vous, avec un grand pouvoir vient une grande responsabilité. Utilisez ces techniques judicieusement, et que vos métriques soient toujours perspicaces !

"Le but est de transformer les données en information, et l'information en insight." - Carly Fiorina

Bonnes requêtes, guerriers des données !