prometheus rate vs irate

Prometheus是一款开源的监控和报警系统，被广大社区广泛应用于各种场景。但是，随着应用的复杂度和用户的需求不断增长，Prometheus的使用也面临着越来越多的挑战。因此，如何从监控的角度转变为调度的角度，提高系统的稳定性和可扩展性，成为了 Prometheus 开发者们需要思考的问题。本文将从Prometheus Rate和Irate两个概念入手，探讨如何实现这一转变。

1. Rate 概念

Rate是 Prometheus 中一个非常重要的概念，它用于度量一段时间内某个指标的样本数量。在Prometheus中，Rate可以计算出每个指标在每个时间点的速率，从而帮助用户了解系统的性能状况。

2. Rate 计算方式

在 Prometheus 中，Rate 的计算方式主要有两种：

统计速率（Stat）

统计速率是通过计算一段时间内的样本数量来得到的。例如，我们可以通过计算每秒钟的请求次数来得到服务的速率。

rate(request_total{job="web"}) / 1m

在这个例子中，request_total 是服务名，job="web" 是指定查询的 namespace，1m 表示计算的是最近一分钟的样本数。

计算百分比（Percent）

计算百分比则是通过计算一段时间内的样本数量与总样本数量的比例来得到的。例如，我们可以通过计算最近一分钟内请求成功率来得到服务的健康状态。

rate(success_total{job="web"}) / sum(rate(request_total{job="web"})) * 100

在这个例子中，success_total 是服务名，job="web" 是指定查询的 namespace，sum(rate(request_total{job="web"})) 是在同一时间段内所有请求的总数。

3. Rate 的局限性

虽然 Rate 在 Prometheus 中非常有用，但它也有一些局限性。首先，Rate 的数据只能反映过去一段时间内的情况，不能预测未来的趋势。其次，由于 Rate 计算的是样本数量，当样本数量较少时，计算结果可能不准确。

为了克服 Rate 的局限性，Prometheus 提供了一个新的概念——Irate。Irate 是一个抽象的概念，它可以代表一个指标在一段时间内的速率。与 Rate 不同，Irate 不关注具体的样本数量，而是关注速率的变化趋势。

1. Irate 概念

Irate 是一种抽象的概念，它由三部分组成：

• Interval：时间间隔，表示一段时间内的速率变化趋势。
• Metric：度量，表示要监控的指标。
  *标签（Optional）：可选的标签，用于更细粒度地筛选指标。

例如，我们可以定义一个名为 web_revenue_irate 的指标，用于监控网站的收入速率变化趋势。它的计算方式如下：

irate(web_revenue{job="web", tags["environment"] == "production"}[1m])

在这个例子中，web_revenue 是度量名，job="web" 和 tags["environment"] == "production" 是标签，其中 `[