series_metric_fl()
Aplica-se a: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel
A series_metric_fl() função é uma função definida pelo usuário (UDF) que seleciona e recupera séries temporais de métricas ingeridas em seu banco de dados usando o sistema de monitoramento Prometheus . Essa função pressupõe que os dados armazenados em seu banco de dados sejam estruturados seguindo o modelo de dados do Prometheus. Especificamente, cada registro contém:
- timestamp
- nome da métrica
- valor da métrica
- um conjunto variável de rótulos (
"key":"value"pares)
O Prometheus define uma série temporal por seu nome métrico e um conjunto distinto de rótulos. Você pode recuperar conjuntos de séries temporais usando o Prometheus Query Language (PromQL) especificando o nome da métrica e o seletor de séries temporais (um conjunto de rótulos).
Sintaxe
T | invoke series_metric_fl(, timestamp_col name_col, labels_col, value_col, metric_name, labels_selector, deslocamento de lookback, )
Saiba mais sobre as convenções de sintaxe.
Parâmetros
| Nome | Digitar | Obrigatória | Descrição |
|---|---|---|---|
| timestamp_col | string |
✔️ | O nome da coluna que contém o carimbo de data/hora. |
| name_col | string |
✔️ | O nome da coluna que contém o nome da métrica. |
| labels_col | string |
✔️ | O nome da coluna que contém o dicionário de rótulos. |
| value_col | string |
✔️ | O nome da coluna que contém o valor da métrica. |
| metric_name | string |
✔️ | A série temporal da métrica a ser recuperada. |
| labels_selector | string |
String seletora de série temporal, semelhante ao PromQL. É uma string que contém uma lista de "key":"value" pares, por exemplo '"key1":"val1","key2":"val2"'. O padrão é uma cadeia de caracteres vazia, o que significa que não há filtragem. Observe que não há suporte para expressões regulares. |
|
| olhar para trás | timespan |
O vetor de intervalo a ser recuperado, semelhante ao PromQL. O padrão é 10 minutos. | |
| deslocamento | datetime |
Deslocamento de volta da hora atual para recuperar, semelhante ao PromQL. Os dados são recuperados de ago(offset)-lookback para ago(offset). O padrão é 0, o que significa que os dados são recuperados até now(). |
Definição de função
Você pode definir a função inserindo seu código como uma função definida por consulta ou criando-a como uma função armazenada em seu banco de dados, da seguinte maneira:
Defina a função usando a instrução let a seguir. Nenhuma permissão é necessária.
Importante
Uma instrução let não pode ser executada sozinha. Ele deve ser seguido por uma instrução de expressão tabular. Para executar um exemplo funcional de series_metric_fl(), consulte Exemplos.
let series_metric_fl=(metrics_tbl:(*), timestamp_col:string, name_col:string, labels_col:string, value_col:string, metric_name:string, labels_selector:string='', lookback:timespan=timespan(10m), offset:timespan=timespan(0))
{
let selector_d=iff(labels_selector == '', dynamic(['']), split(labels_selector, ','));
let etime = ago(offset);
let stime = etime - lookback;
metrics_tbl
| extend timestamp = column_ifexists(timestamp_col, datetime(null)), name = column_ifexists(name_col, ''), labels = column_ifexists(labels_col, dynamic(null)), value = column_ifexists(value_col, 0)
| extend labels = dynamic_to_json(labels) // convert to string and sort by key
| where name == metric_name and timestamp between(stime..etime)
| order by timestamp asc
| summarize timestamp = make_list(timestamp), value=make_list(value) by name, labels
| where labels has_all (selector_d)
};
// Write your query to use the function here.
Exemplos
Os exemplos a seguir usam o operador invoke para executar a função.
Com seletor de especificação
Para usar uma função definida por consulta, invoque-a após a definição da função inserida.
let series_metric_fl=(metrics_tbl:(*), timestamp_col:string, name_col:string, labels_col:string, value_col:string, metric_name:string, labels_selector:string='', lookback:timespan=timespan(10m), offset:timespan=timespan(0))
{
let selector_d=iff(labels_selector == '', dynamic(['']), split(labels_selector, ','));
let etime = ago(offset);
let stime = etime - lookback;
metrics_tbl
| extend timestamp = column_ifexists(timestamp_col, datetime(null)), name = column_ifexists(name_col, ''), labels = column_ifexists(labels_col, dynamic(null)), value = column_ifexists(value_col, 0)
| extend labels = dynamic_to_json(labels) // convert to string and sort by key
| where name == metric_name and timestamp between(stime..etime)
| order by timestamp asc
| summarize timestamp = make_list(timestamp), value=make_list(value) by name, labels
| where labels has_all (selector_d)
};
demo_prometheus
| invoke series_metric_fl('TimeStamp', 'Name', 'Labels', 'Val', 'writes', '"disk":"sda1","host":"aks-agentpool-88086459-vmss000001"', offset=now()-datetime(2020-12-08 00:00))
| render timechart with(series=labels)
Saída
Sem especificar o seletor
O exemplo a seguir não especifica o seletor, portanto, todas as métricas de "gravação" são selecionadas. Este exemplo pressupõe que a função já esteja instalada e use sintaxe alternativa de chamada direta, especificando a tabela de entrada como o primeiro parâmetro:
Para usar uma função definida por consulta, invoque-a após a definição da função inserida.
let series_metric_fl=(metrics_tbl:(*), timestamp_col:string, name_col:string, labels_col:string, value_col:string, metric_name:string, labels_selector:string='', lookback:timespan=timespan(10m), offset:timespan=timespan(0))
{
let selector_d=iff(labels_selector == '', dynamic(['']), split(labels_selector, ','));
let etime = ago(offset);
let stime = etime - lookback;
metrics_tbl
| extend timestamp = column_ifexists(timestamp_col, datetime(null)), name = column_ifexists(name_col, ''), labels = column_ifexists(labels_col, dynamic(null)), value = column_ifexists(value_col, 0)
| extend labels = dynamic_to_json(labels) // convert to string and sort by key
| where name == metric_name and timestamp between(stime..etime)
| order by timestamp asc
| summarize timestamp = make_list(timestamp), value=make_list(value) by name, labels
| where labels has_all (selector_d)
};
series_metric_fl(demo_prometheus, 'TimeStamp', 'Name', 'Labels', 'Val', 'writes', offset=now()-datetime(2020-12-08 00:00))
| render timechart with(series=labels, ysplit=axes)
Saída
