网站首页 > 厂商资讯 > deepflow >

如何在Prometheus语句中实现数据导出到CSV？

随着大数据和云计算的快速发展，监控系统在保证系统稳定运行方面扮演着越来越重要的角色。Prometheus 作为一款优秀的开源监控系统，其强大的功能备受开发者青睐。然而，在实际应用中，如何将 Prometheus 中的数据导出到 CSV 格式进行离线分析，成为许多用户关心的问题。本文将详细介绍如何在 Prometheus 语句中实现数据导出到 CSV，帮助您轻松应对数据导出需求。

一、Prometheus 简介

Prometheus 是一款开源的监控和告警工具，由 SoundCloud 开发，后捐赠给 Cloud Native Computing Foundation。它具有以下特点：

数据采集：支持多种数据采集方式，如拉取、推送、SNMP 等。
数据存储：采用时间序列数据库存储监控数据。
可视化：提供 Grafana、Prometheus 仪表板等多种可视化工具。
告警：支持自定义告警规则，实现实时监控和告警。

二、Prometheus 语句简介

Prometheus 语句用于查询监控数据，包括查询目标、时间范围、查询类型等。以下是一些常见的 Prometheus 语句：

目标查询：up()、down()、job: "name" 等。
时间范围查询：range 。
聚合查询：sum()、avg()、max()、min() 等。

三、数据导出到 CSV 格式

使用 Prometheus 仪表板导出

Prometheus 仪表板支持将监控数据导出到 CSV 格式。以下步骤可帮助您实现：
- 登录 Prometheus 仪表板。
- 选择需要导出的监控指标。
- 点击“导出”按钮，选择 CSV 格式。
- 下载生成的 CSV 文件。
使用 Prometheus 语句导出

Prometheus 支持使用 export 语句将监控数据导出到 CSV 格式。以下示例展示了如何使用 export 语句导出监控数据：
```
curl -X GET 'http://localhost:9090/api/v1/query_range?query=up&start=2023-01-01T00:00:00Z&end=2023-01-02T00:00:00Z&step=1' | grep -v "result_type" | awk -F, '{print $1, $2, $3}'
```
该示例将查询过去一天的 up 指标，并以 CSV 格式输出结果。

使用 Prometheus API 导出

Prometheus 提供了 API 接口，可方便地获取监控数据。以下示例展示了如何使用 Prometheus API 获取监控数据并导出到 CSV 格式：

import requests



url = "http://localhost:9090/api/v1/query_range?query=up&start=2023-01-01T00:00:00Z&end=2023-01-02T00:00:00Z&step=1"

response = requests.get(url)

data = response.json()



with open("output.csv", "w") as f:

    for result in data["data"]["result"]:

        for sample in result["values"]:

            f.write(f"{sample[0]},{sample[1]},{sample[2]}\n")

该示例使用 Python 请求 Prometheus API，并将获取的监控数据导出到 CSV 文件。

四、案例分析

假设您需要分析过去一周的 CPU 使用率，以下示例展示了如何使用 Prometheus 语句和 API 获取 CPU 使用率数据，并将其导出到 CSV 格式：

使用 Prometheus 语句获取 CPU 使用率数据：

curl -X GET 'http://localhost:9090/api/v1/query_range?query=avg(rate(container_cpu_usage_seconds_total{image="nginx", cluster="production"}[1m]))&start=2023-01-01T00:00:00Z&end=2023-01-07T00:00:00Z&step=1' | grep -v "result_type" | awk -F, '{print $1, $2, $3}'

使用 Prometheus API 获取 CPU 使用率数据并导出到 CSV 格式：

import requests



url = "http://localhost:9090/api/v1/query_range?query=avg(rate(container_cpu_usage_seconds_total{image="nginx", cluster="production"}[1m]))&start=2023-01-01T00:00:00Z&end=2023-01-07T00:00:00Z&step=1"

response = requests.get(url)

data = response.json()



with open("cpu_usage.csv", "w") as f:

    for result in data["data"]["result"]:

        for sample in result["values"]:

            f.write(f"{sample[0]},{sample[1]},{sample[2]}\n")

通过以上步骤，您可以将 Prometheus 中的监控数据导出到 CSV 格式，方便进行离线分析和处理。