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如何避免从多个指标(相同的标签集，不同的名称)绘制rate()时出现向量不能包含具有相同标签集的指标的错误

在云计算领域，避免从多个指标绘制rate()时出现向量不能包含具有相同标签集的指标的错误，可以采取以下方法：

标签匹配：确保要绘制rate()的指标具有相同的标签集。标签是用于标识和分类指标的关键属性，包括主机名、实例ID、应用程序名称等。在绘制rate()时，需要确保要绘制的指标具有相同的标签集，即标签的名称和值完全一致。
数据清洗：在绘制rate()之前，对指标数据进行清洗和处理，确保只选择具有相同标签集的指标进行绘制。可以使用数据处理工具或编程语言，如Python、Java等，对指标数据进行筛选和过滤，只选择具有相同标签集的指标进行绘制。
数据聚合：如果存在多个指标具有相同标签集但名称不同的情况，可以先对这些指标进行数据聚合，将它们合并为一个指标。可以使用聚合函数，如sum()、avg()等，对具有相同标签集的指标进行聚合，得到一个新的指标，然后再进行rate()绘制。
监控配置：在监控配置中，确保指标的标签设置正确。监控配置是指在云平台上配置监控指标和报警规则的过程。在配置监控指标时，需要确保指标的标签设置正确，包括标签的名称和值。只有在监控配置正确的情况下，才能正确地绘制rate()。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

云监控：https://cloud.tencent.com/product/monitoring
云监控自定义指标：https://cloud.tencent.com/document/product/248/30342
云监控告警策略：https://cloud.tencent.com/document/product/248/30343

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Opentelemetry Metrics API

Meters必须返回指标的无操作实现。从用户的角度看，对这些API的调用将不会产生任何错误，可以直接忽略返回值。当调用这些API时，API不能抛出异常。...通过instrument捕获的metric事件包含：时间戳(隐式) instrument定义(名称，类型，描述，度量单位) 标签集(key和value) 值(有符号整数或浮点数) 启动时与SDK相关的资源...metric instrument属于一个命名空间，通过相关的Meter实例进行创建。当多个instrument使用相同的名称进行注册时，Meter必须返回错误。...如果针对相同的标签集，应用观察到了多个值，则会仅会保留最后一个值。...每个instrument的不同标签集不能观察到一个以上的值。当一个instruments和标签集观测到多个值时，会采用最后一个观测到的值，并丢弃之前的值，不会返回错误。

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PromQL 使用基础

时间序列是按照时间戳和值的序列顺序存放的，我们称之为向量(vector)，每条时间序列通过指标名称(metrics name)和一组标签集(labelset)命名。...，每个时间序列包含单个样本，它们共享相同的时间戳。...指标类型从存储上来讲所有的监控指标 metric 都是相同的，但是在不同的场景下这些 metric 又有一些细微的差异。...这是因为现在每一个时间序列中都有多个时间戳多个值，所以没办法渲染，必须是标量或者瞬时向量才可以绘制图形。...如果将运算符应用于两个瞬时向量，则它将仅应用于匹配的时间序列，当且仅当时间序列具有完全相同的标签集的时候，才认为是匹配的。

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保姆级 Prometheus PromQL 讲解与实战操作

1）时间序列的构成每条时间序列（Time Series）是通过指标名称（Metrics name）和一组标签集（Label set）来命名的。...如果 time 相同，但是指标名称或者标签集不同，那么时间序列也不同。 2）样本构成矩阵中每一个点都可称为一个样本（Sample），样本主要由 3 方面构成。...指标（Metrics）：包括指标名称（Metrics name）和一组标签集（Label set）名称，如 request_total{path="/status"，method="GET"}。...2）absent() absent(v instant-vector)，如果传递给它的向量参数具有样本数据，则返回空向量；如果传递的向量参数没有样本数据，则返回不带度量指标名称且带有标签的时间序列，且样本值为...这种方式可以避免在时间窗口范围内的“长尾问题”，并且体现出更好的灵敏度，通过 irate 函数绘制的图标能够更好的反应样本数据的瞬时变化状态。

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时序数据库学习二:OpenMetrics规范

metrics必须包含一个或者多个MetricPoint 的列表. 给定MetricFamily 具有相同名称的度量标准应该在它们的LabelSet 中具有相同的标签名称集. ...如果为一个Metric公开了多个MetricPoint,则其MetricPoint必须具有单调递增的时间戳 - 指标家族(MetricFamily) 一个MetricFamily 可以有0个或者多个指标...(MetricSet) 是OpenMetrics 公开的顶级对象, 它由MetricFamilies组成,每个MetricFamily名称必须是唯一的相同的标签名称和值不应该出现在MetricSet中的每个...包含Count 或Sum值类型为Summary的Metric中的MetricPoint 应该具有Created的Timestamp值.这可以帮助摄取者区分新的指标和之前没有看到的长期运行的指标 - Unknown...(未知) : 当无法确定来自3rd方系统的单个指标的类型时,可以使用未知,一般情况不能使用.

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Prometheus 常用 PromQL 语句

然而 PromQL 也是大部分使用 Prometheus 的用户的梦魇，压根不知道如何去编写，很多情况下都是参考别人的来编写，假如自己去实现一个需求从0写一条 PromQL 语句还是比较费劲。...选择序列选择指定指标名称的序列最新样本： my_metric_name 选择指定指标名称序列5分钟的样本范围： my_metric_name[5m] 筛选给定标签的序列： my_metric_name...[1m] 过去1小时增加的绝对数值： increase(http_requests_total[1h]) 多个序列聚合对所有序列进行求和： sum(my_metric_name) 根据方法和路径标签维度进行求和...： sum by(method, path) (my_metric_name) without 用于从计算结果中移除列举的标签，而保留其它标签，by 则正好相反，结果向量中只保留列出的标签，其余标签则移除...： left_metric and right_metric 包含任何左侧的标签集合，但不包括右侧的： left_metric unless right_metric 只在某些标签上匹配： left_metric

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prometheus实战篇:prometheus相关概念

,每条时间序列通过指标名称和一组标签集命名.如下所示,可以将时间序列理解为一个以时间为X轴的数字矩阵:在时间序列中的每一个点称为一个样本(sample),样本由以下三部分组成:指标(metric): 指标名和描述当前样本特征的标签集合...)在形式上,所有的指标(Metric)都通过如下格式表示:{ = ,...}指标的名称(metric name)可以反映被监控样本的含义....如http_request_total,node_cpud都是Counter类型的监控指标.一般定义Counter类型指标的名称是推荐使用_total作为后缀.通过Counter指标可以统计HTTP请求数量...,请求错误数,接口调用次数等单调递增的数据,同事可结合increase和rate等函数统计变化速率例如,通过PromQL内置的聚合rate()函数获取HTTP请求量的评价增长率:rate(promhttp_metric_handler_requests_total...,即每一个暴露监控样本数据的HTTP服务都被称为一个实例,例如在当前主机上运行的node exporter可以被称为一个实例.而具有相同采集目的的实例集合称为任务.Job(任务)例如,一下2个复制实例的

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直观感受PromQL及其数据类型

:8000”, job=“provider”} 会在图中产生一个数据点，但同一个时间点可能会产生多条数据，只要指标名称或者标签集不同，就是不同的数据。...另外如果时间点不同，指标名称或标签集相同，也会产生一个数据点。...时间序列的组成：指标（Metrics）: 包括指标名称和一组标签集，如 jvm_memory_used_bytes{application=“provider”, area=“heap”,...Prometheus 一共有4种数据类型：瞬时向量（Instant vector）：每个时间序列包含单个样本，是给定时间戳的即时值如： jvm_memory_used_bytes 虽然查询出多条数据...，但都是不同的数据区间向量（Range vector）：每个时间序列包含一段时间范围内的样本数据如：表示获取1分钟内jvm_memory_used_bytes指标的采样数据 jvm_memory_used_bytes

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如何在Ubuntu 14.04第1部分上查询Prometheus

为了避免超时或超载服务器的查询，建议首先在Console视图中开始探索和构建查询，而不是立即绘制它们。在单个时间点评估可能代价高昂的查询将比在一段时间内尝试绘制相同查询的资源少得多。...这可以确保您不会意外地从不同的工作中选择具有相同名称的指标（当然，除非这确实是您的目标！）。虽然我们仅在本教程中监视一个作业，但我们仍将在以下大多数示例中按作业名称进行选择，以强调此练习的重要性。...生成的时间序列将是具有不同度量标准名称的系列的混合：您现在知道如何根据其度量标准名称以及它们的标签值的组合来选择时间序列。...Prometheus从节点出口商刮时，增加了进一步维度这个指标：用于跟踪标签处理的指标instance和job是从哪里来的。...在两组系列之间使用二元运算符时，Prometheus会自动匹配操作左侧和右侧具有相同标签集的元素，并将运算符应用于每个匹配对以生成输出序列。

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【技术综述】多标签图像分类综述

图像分类作为计算机视觉领域的基础任务，经过大量的研究与试验，已经取得了傲人的成绩。然而，现有的分类任务大多是以单标签分类展开研究的。当图片中有多个标签时，又该如何进行分类呢？...然而，在多标签分类中一个图片与多个标签同时关联，其复杂程度远远高于单标签分类。因此，在继承单标签分类评价指标的基础上，许多关于多标签分类的评价指标也被提出。...汉明距离的相似度越高，即汉明损失函数越小，则模型的准确率越高。 4.3 1-错误率 ? 1-错误率用来计算预测结果中排序第一的标签不属于实际标签集中的概率。...其思想相当于单标签分类问题中的错误率评价指标。1-错误率越小，说明预测结果越接近实际标签，模型的预测结果也就越好。 4.4 覆盖率 ?...(2) 多标签分类往往没有考虑类别之间的相关性，如房子大概率不会出现老虎、海洋上不太可能出现汽车。

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【技术综述】多标签图像分类综述

转载自：言有三图像分类作为计算机视觉领域的基础任务，经过大量的研究与试验，已经取得了傲人的成绩。然而，现有的分类任务大多是以单标签分类展开研究的。当图片中有多个标签时，又该如何进行分类呢？...然而，在多标签分类中一个图片与多个标签同时关联，其复杂程度远远高于单标签分类。因此，在继承单标签分类评价指标的基础上，许多关于多标签分类的评价指标也被提出。...汉明距离的相似度越高，即汉明损失函数越小，则模型的准确率越高。 4.3 1-错误率 ? 1-错误率用来计算预测结果中排序第一的标签不属于实际标签集中的概率。...其思想相当于单标签分类问题中的错误率评价指标。1-错误率越小，说明预测结果越接近实际标签，模型的预测结果也就越好。 4.4 覆盖率 ?...(2) 多标签分类往往没有考虑类别之间的相关性，如房子大概率不会出现老虎、海洋上不太可能出现汽车。

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多标签图像分类综述

图像分类作为计算机视觉领域的基础任务，经过大量的研究与试验，已经取得了傲人的成绩。然而，现有的分类任务大多是以单标签分类展开研究的。当图片中有多个标签时，又该如何进行分类呢？...然而，在多标签分类中一个图片与多个标签同时关联，其复杂程度远远高于单标签分类。因此，在继承单标签分类评价指标的基础上，许多关于多标签分类的评价指标也被提出。...汉明距离的相似度越高，即汉明损失函数越小，则模型的准确率越高。 4.3 1-错误率 ? 1-错误率用来计算预测结果中排序第一的标签不属于实际标签集中的概率。...其思想相当于单标签分类问题中的错误率评价指标。1-错误率越小，说明预测结果越接近实际标签，模型的预测结果也就越好。 4.4 覆盖率 ?...(2) 多标签分类往往没有考虑类别之间的相关性，如房子大概率不会出现老虎、海洋上不太可能出现汽车。

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一文了解Prometheus

value // 指标的具体格式，{标签集合} 指标值指标类型 Prometheus底层存储上其实并没有对指标做类型的区分，都是以时间序列的形式存储，但是为了方便用户的使用和理解不同监控指标之间的差异...，我们一般的指标都是带有标签的，如何设置指标的标签呢？...：单一的数字值，可以是函数参数，也可以是函数的返回结果瞬时向量：某一时刻的时序数据区间向量：某一时间区间内的时序数据集合瞬时查询直接通过指标名即可进行查询，查询结果是当前指标最新的时间序列，比如查询...{}[5m] offset 1d 内置函数 Prometheus内置了很多函数，这里主要记录下常用的几个函数的使用：rate和irate函数：rate函数可以用来求指标的平均变化速率 rate函数=时间区间前后两个点的差...函数变化较为平缓 rate函数 irate函数：聚合函数：Sum() by() without() 也是上边的例子，我们在求指定接口的QPS的时候，可能会出现多个实例的QPS的计算结果，如下是存在多个接口

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Promtail 配置文件说明

# WARNING：如果其中一个远程 Loki 服务器未能回应或回应时出现任何可重试的错误，这将影响其他配置的远程 Loki 服务器发送日志。 # 发送是在单线程上完成的!...每个抓取配置可以配置多个 relabeling 步骤，按照它们在配置文件中出现的顺序应用于每个目标的标签集。...__ 标签被分别设置为目标的协议和 metrics 指标路径。...在 relabeling 阶段，以 __meta_ 为前缀的额外标签也是可用的，它们是由提供目标的服务发现机制设置的，并且在不同的机制之间有所不同。...labeldrop：将正则表达式与所有标签名称匹配，任何匹配的标签都将从标签集中删除。 labelkeep：将正则表达式与所有标签名称匹配，任何不匹配的标签将被从标签集中删除。

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NeuralPS20 | Graph Meta Learning via Local Subgraphs

当新任务的数据缺乏时，可以使用meta-learning(元学习)从以前的经验中学习以快速适应新任务。本文提出了一种新的图元学习算法G-META。...论文方法 2.1 问题定义设为n个图，其中，V、E分别为点和边的集合，X为点v的属性向量；为不同的label；S为子图。...图神经网络背景：（1）Neural message passing：指每个连接的uv结点的信息，。...通过观察同一图中的其他标签集来对看不见的标签集进行分类。B. 通过学习具有相同标签集的其他图来学习看不见的图。C. 通过学习多个图上的其他标签集来对看不见的标签集进行分类。...之后类分布向量P由支持集原型和质心embedding的欧式距离计算出来：最后，我们使用局部子图的类分布向量来优化交叉熵损失: Optimization-based meta-learning

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Prometheus监控学习笔记之PromQL操作符

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一文带你了解 Prometheus

>{标签集合} 指标值 4.2 指标类型 Prometheus 底层存储上其实并没有对指标做类型的区分，都是以时间序列的形式存储，但是为了方便用户的使用和理解不同监控指标之间的差异，Prometheus...，我们一般的指标都是带有标签的，如何设置指标的标签呢？...PromQL 是 Prometheus 为我们提供的函数式的查询语言，查询表达式有四种类型：字符串：只作为某些内置函数的参数出现标量：单一的数字值，可以是函数参数，也可以是函数的返回结果瞬时向量：...某一时刻的时序数据区间向量：某一时间区间内的时序数据集合 5.1 瞬时查询直接通过指标名即可进行查询，查询结果是当前指标最新的时间序列，比如查询 Gc 累积消耗的时间： go_gc_duration_seconds_count...rate 函数： irate 函数：聚合函数：Sum() by() without() 也是上边的例子，我们在求指定接口的 QPS 的时候，可能会出现多个实例的 QPS 的计算结果，如下是存在多个接口

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开箱即用！深入浅出Prometheus监控神器

value // 指标的具体格式，{标签集合} 指标值（二）指标类型 Prometheus底层存储上其实并没有对指标做类型的区分，都是以时间序列的形式存储，但是为了方便用户的使用和理解不同监控指标之间的差异...，我们一般的指标都是带有标签的，如何设置指标的标签呢？...PromQL是Prometheus为我们提供的函数式的查询语言，查询表达式有四种类型：字符串：只作为某些内置函数的参数出现；标量：单一的数字值，可以是函数参数，也可以是函数的返回结果；瞬时向量：某一时刻的时序数据...；区间向量：某一时间区间内的时序数据集合。...rate函数 irate函数聚合函数：Sum() by() without() 也是上边的例子，我们在求指定接口的QPS的时候，可能会出现多个实例的QPS的计算结果，如下是存在多个接口，三个服务的

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>{标签集合} 指标值 4.2 指标类型 Prometheus 底层存储上其实并没有对指标做类型的区分，都是以时间序列的形式存储，但是为了方便用户的使用和理解不同监控指标之间的差异，Prometheus...，我们一般的指标都是带有标签的，如何设置指标的标签呢？...PromQL 是 Prometheus 为我们提供的函数式的查询语言，查询表达式有四种类型：字符串：只作为某些内置函数的参数出现标量：单一的数字值，可以是函数参数，也可以是函数的返回结果瞬时向量：...某一时刻的时序数据区间向量：某一时间区间内的时序数据集合 5.1 瞬时查询直接通过指标名即可进行查询，查询结果是当前指标最新的时间序列，比如查询 Gc 累积消耗的时间： go_gc_duration_seconds_count...rate 函数： irate 函数：聚合函数：Sum() by() without() 也是上边的例子，我们在求指定接口的 QPS 的时候，可能会出现多个实例的 QPS 的计算结果，如下是存在多个接口

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深入浅出监控神器Prometheus

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锅总浅析Prometheus 设计

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