时间错配涌入 / Grafana
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【中文标题】时间错配涌入 / Grafana【英文标题】:Time mismatch Influx / Grafana 【发布时间】:2021-12-24 21:16:12 【问题描述】:当我在 Influx Web 前端探索我的数据时,所有数据点均以 10 秒的步长平均分布。 (12:00:00, 12:00:10, 12:00:20, ...)
当我在 Grafana 面板中使用相同的查询时,时间会略有变化 1-2 秒。 (12:00:01, 12:00:12, 12:00:21, ...)
如何强制 Grafana 面板保持 10 秒步数?
from(bucket: "my_bucket")
|> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "docker_container_cpu")
|> filter(fn: (r) => r["_field"] == "usage_percent")
|> aggregateWindow(every: v.windowPeriod, fn: mean, createEmpty: false)
|> yield(name: "mean")
【问题讨论】:
【参考方案1】:按10s
聚合:
from(bucket: "my_bucket")
|> range(start: v.timeRangeStart, stop: v.timeRangeStop)
|> filter(fn: (r) => r["_measurement"] == "docker_container_cpu")
|> filter(fn: (r) => r["_field"] == "usage_percent")
|> aggregateWindow(every: 10s, fn: mean, createEmpty: false)
|> yield(name: "mean")
但最好使用宏v.windowPeriod
,因为它会根据选定的仪表板时间范围自动生成聚合周期。例如,如果您选择去年的数据,那么静态 10 秒聚合对于您的服务器和浏览器来说将是多余的。见doc。
【讨论】:
谢谢,这正是我需要的。以上是关于时间错配涌入 / Grafana的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章