Aide-mémoire3 min de lecture · Mis à jour le 21 oct. 2026

PromQL — aide-mémoire pour l'exploitation

Les requêtes PromQL les plus utiles : taux, erreurs, latence par percentile, saturation et prédiction de remplissage disque.

#observability
#performance

Types de métriques

Type	Exemple	Fonction à utiliser
Counter	`http_requests_total`	`rate()`, `increase()`
Gauge	`node_memory_MemAvailable_bytes`	valeur directe, `avg_over_time()`
Histogram	`http_request_duration_seconds_bucket`	`histogram_quantile()`

Ne jamais afficher un counter brut : il ne fait qu'augmenter (et repart à zéro au redémarrage).

Trafic, erreurs, latence (RED)

sum by (service) (rate(http_requests_total[5m]))

sum by (service) (rate(http_requests_total{code=~"5.."}[5m]))
/ sum by (service) (rate(http_requests_total[5m]))

histogram_quantile(0.95, sum by (le, service) (rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])))

Ressources (USE)

1 - avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m]))          # CPU utilisé
1 - node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes                  # mémoire
node_load1 / count by (instance) (node_cpu_seconds_total{mode="idle"})           # charge / cœur
rate(node_disk_io_time_seconds_total[5m])                                        # saturation disque

Prévoir

predict_linear(node_filesystem_avail_bytes{mountpoint="/"}[6h], 24*3600) < 0

Alerte « disque plein dans 24 h » : bien plus utile qu'un seuil fixe à 90 %.

Disponibilité des cibles

up == 0
absent(up{job="node"})             # le job a disparu entièrement
time() - backup_last_success_timestamp_seconds > 26*3600

Bonnes pratiques

Fenêtre de rate() ≥ 4 × l'intervalle de scrape.
Agréger (sum by) après rate(), jamais l'inverse.
Éviter les labels à forte cardinalité (ID utilisateur, URL complète).
Règles d'enregistrement (record:) pour les requêtes coûteuses des tableaux de bord.