Go で Prometheus データを効率的に解析するにはどうすればよいですか?
Prometheus データの解析
HTTP GET リクエストを使用して Prometheus からメトリクスを取得することは、最初のステップにすぎません。次の課題は、データを解析してそのコンポーネントを抽出することです。この記事では、EBNF パッケージと代替ソリューションに焦点を当てて、Prometheus データを解析する方法について説明します。
EBNF を使用した解析
の EBNF (Extended Backus-Naur Form) パッケージGo は文法を定義して解析する方法を提供します。 Prometheus データの解析に使用することもできますが、多大な労力と手作業が必要です。このメソッドの利用者は、正確な解析を保証するために、考えられるすべてのデータの変化を予測して、細心の注意を払って文法を作成する必要があります。
Prometheus の expfmt を活用する
複雑な文法定義に依存する代わりに、 Prometheus の作者自身が開発したパッケージ expfmt を利用できます。この Go ライブラリは、Prometheus Exposition Format (EBNF ベース) のエンコードとデコードに特化しています。使いやすさとすぐに使える機能により、Prometheus データの解析に理想的な選択肢となっています。
expfmt を使用した例
次のサンプル Prometheus について考えてみましょう。 data:
# HELP net_conntrack_dialer_conn_attempted_total # TYPE net_conntrack_dialer_conn_attempted_total untyped net_conntrack_dialer_conn_attempted_total{dialer_name="federate",instance="localhost:9090",job="prometheus"} 1 1608520832877
次の Go コードは、次の Go コードを使用してこのデータを解析する方法を示しています。 expfmt:
package main import ( "flag" "fmt" "log" "os" dto "github.com/prometheus/client_model/go" "github.com/prometheus/common/expfmt" ) func main() { f := flag.String("f", "", "set filepath") flag.Parse() mf, err := parseMF(*f) fatal(err) for k, v := range mf { fmt.Println("KEY: ", k) fmt.Println("VAL: ", v) } } func parseMF(path string) (map[string]*dto.MetricFamily, error) { reader, err := os.Open(path) if err != nil { return nil, err } var parser expfmt.TextParser mf, err := parser.TextToMetricFamilies(reader) if err != nil { return nil, err } return mf, nil } func fatal(err error) { if err != nil { log.Fatalln(err) } }
このプログラムを実行すると、次の出力が生成されます:
KEY: net_conntrack_dialer_conn_attempted_total VAL: name:"net_conntrack_dialer_conn_attempted_total" type:UNTYPED metric:<label:<name:"dialer_name" value:"federate" > label:<name:"instance" value:"localhost:9090" > label:<name:"job" value:"prometheus" > untyped:<value:1 > timestamp_ms:1608520832877 >
フォーマットの問題のトラブルシューティング
Prometheus データが次に従っていることを確認してください適切なフォーマット要件。各行は改行文字「n」で終わる必要があります。 「r」や「rn」など、この形式から逸脱すると、プロトコル エラーが発生します。
以上がGo で Prometheus データを効率的に解析するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Golangは、パフォーマンスとスケーラビリティの点でPythonよりも優れています。 1)Golangのコンピレーションタイプの特性と効率的な並行性モデルにより、高い並行性シナリオでうまく機能します。 2)Pythonは解釈された言語として、ゆっくりと実行されますが、Cythonなどのツールを介してパフォーマンスを最適化できます。

Golangは並行性がCよりも優れていますが、Cは生の速度ではGolangよりも優れています。 1)Golangは、GoroutineとChannelを通じて効率的な並行性を達成します。これは、多数の同時タスクの処理に適しています。 2)Cコンパイラの最適化と標準ライブラリを介して、極端な最適化を必要とするアプリケーションに適したハードウェアに近い高性能を提供します。

speed、効率、およびシンプル性をspeedsped.1)speed:gocompilesquilesquicklyandrunseffictient、理想的なlargeprojects.2)効率:等系dribribraryreducesexexternaldedenciess、開発効果を高める3)シンプルさ:

GolangとPythonにはそれぞれ独自の利点があります。Golangは高性能と同時プログラミングに適していますが、PythonはデータサイエンスとWeb開発に適しています。 Golangは同時性モデルと効率的なパフォーマンスで知られていますが、Pythonは簡潔な構文とリッチライブラリエコシステムで知られています。

Golangは迅速な発展と同時シナリオに適しており、Cは極端なパフォーマンスと低レベルの制御が必要なシナリオに適しています。 1)Golangは、ごみ収集と並行機関のメカニズムを通じてパフォーマンスを向上させ、高配列Webサービス開発に適しています。 2)Cは、手動のメモリ管理とコンパイラの最適化を通じて究極のパフォーマンスを実現し、埋め込みシステム開発に適しています。

GolangとCのパフォーマンスの違いは、主にメモリ管理、コンピレーションの最適化、ランタイム効率に反映されています。 1)Golangのゴミ収集メカニズムは便利ですが、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。

goisidealforforbeginnersandsutable forcloudnetworkservicesduetoitssimplicity、andconcurrencyfeatures.1)installgofromtheofficialwebsiteandverify with'goversion'.2)

Cは、ハードウェアリソースと高性能の最適化が必要なシナリオにより適していますが、Golangは迅速な開発と高い並行性処理が必要なシナリオにより適しています。 1.Cの利点は、ハードウェア特性と高い最適化機能に近いものにあります。これは、ゲーム開発などの高性能ニーズに適しています。 2.Golangの利点は、その簡潔な構文と自然な並行性サポートにあり、これは高い並行性サービス開発に適しています。
