时间错配涌入 / Grafana答案

【问题标题】：Time mismatch Influx / Grafana时间错配涌入 / 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】：

标签： grafana influxdb

【解决方案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。