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我们开始使用Prometheus和Grafana作为监控 Service Fabric 集群的主要工具。对于 Prometheus，我们使用wmi_exporter，并带有预定义的参数：CPU、系统、进程、服务、内存等。我们的主要目标是开始在 Azure Service Fabric 中的每个实例的节点组上监控我们的产品服务。

例如，我们使用这个 PQuery 来计算总 CPU 使用率（以 % 为单位）：

100 - (avg by (hostname) (irate(wmi_cpu_time_total{scaleset="name",mode="idle" }[5m])) * 100)和指标 +- 看起来很现实。

直到我们开始编写服务查询。

对于服务，sum by (process,hostname)(irate(wmi_process_cpu_time_total{scaleset="name", process=~"processes"}[5m])) * 100和指标有时似乎不现实，尤其是在将其与总 CPU 时间百分比进行比较后很明显。我发现了一篇关于乘以 100 以获得 CPU 时间百分比的文章，但在这种情况下，我得到的指标大约为 170% 或更多。也许我需要将它划分为 CPU 内核的数量？

关于查询，我使用sum过程，因为我在user和privileged两种模式下为一个进程获得了两个不同的指标。

谁能帮我正确计算 CPU 处理时间总指标并将它们转换为 perc。?

谢谢你，我会很感激任何帮助！

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我希望这个能帮上忙！结果与 Windows 性能管理器几乎相同。因此，对于运行服务（任务、进程）的 CPU %：

sum by (process,hostname)(irate(wmi_process_cpu_time_total{scaleset="name", process=~"processes"}[5m])) * 100 / 2 (number of CPU cores)

首先，你汇总运行进程的所有指标，导出器提供相同进程 ID 的结果：用户和内核模式指标，因此需要汇总。主机名（实例等）也必须这样做。就我而言，我有 Azure 规模集，从 2 到 5 个实例。它必须乘以 100 才能得到 % 并除以 CPU 核心数。

干杯!

于 2020-06-17T14:39:50.027 回答