正如图10-2的示范数据所示，time-series 是按照时间戳和值的序列存放的，我们称之为向量（vector）。就像线性代数中的向量一样，这些向量是一个存放在time-series存放区中的多维矩阵中的某一列，或者是某一个对角线数值串。理论上来说，我们可以在描述这个数据结构时，忽略时间戳。因为序列中的每个值都是按照固定间隔插入的，不管是1s，还是10s，相邻的值的时间差是固定的。

time-series的名字称为标签集合（labelset），因为它的实现方式就是一个标签（key=value）的集合。其中一个标签是变量名称，也就是 varz 页面中显示的键名。

在实现中，有一些标签被标记为重要的（important）标签（这里更多的是指代码中的一个分类，重要的标签会建有特殊索引，可加快查找速度）。在time-series数据库中，标识一个time-series 的标签必须同时有以下几个标签∶

var

代表变量名称。

job

被监控的软件服务器类型名。

service

一个松散定义的软件服务器类型组名，可以按对外名称分类，也可以按对内名称分类。

zone

Google定义的一个惯例名称，代表收集该条信息的Borgmon所在的位置（一般以数据中心名称赋值）。

这 4条综合起来形成了一个完整的变量表达式（variableexpression）∶

{var=http_requests,job=webserver,instance=host0;80,service-web,zone-us-west}

当对time-series进行查询时，不一定要指定所有的标签。如果查询中指定了一个标签集合，那么所有符合这个标签集合的time-series都会被查询出来，形成一个向量返回。举例说明，如果在一个集群中，有超过一个任务实例，那么下面的查询会返回多个结果∶

{var=http_requests,job=webserver,service=web,zone=us-west}

查询结果将会是一个向量，其中包含了每个符合条件的 time-series 的最后一个数值∶

{var-http_requests,job=webserver,instance=host0;80,service=web,zone=us-west}10{var=http_requests,job=webserver,instance=host1:80,service=web,zone=us-west}9{var=http_requests,job=webserver,instance=host2:80,service=web,zone=us-west}11{var=http_requests,job=webserver,instance=host3:80,service=web,zone=us-west}0{var=http_requests,job=webserver,,instance=host4:80,service=web,zone=us-west}10

标签的来源有∶

● 监控目标的名称，如job 和 instance 来源于任务名和实例地址。

● 监控目标自行提供，如提供的Map 类型变量。

● Borgmon 配置文件，其中可以添加和替换标签。

● Borgmon 规则。

同时，通过在变量表达式后面增加一个时间参数，可以查询一段时间内的全部 time-series 值;

{var=http_requests,job=webserver,service=web,zone=us-west}[10m]

该条查询返回过去10分钟内，所有满足条件的time-series。如果每分钟收集一次监控指标，那么应该每条记录获得 10 个数值点∶

{var=http_requests,job=webserver,instance=host0:80,..}01 2 3 4 5 6 7 8 9 10        

{var=http_requests,job=webserver,instance=host1:80,..}01 2 3 4 4 5 6 7 8 9

{var=http_requests,job=webserver,instance=host2:80,..}01 2 3 5 6 7 8 9 9 11

{var=http_requests,job=webserver,instance=host3:80,..}00 0 0 0 0 0 0 0 0 0

{var=http_requests,job=webserver,instance=host4:80,..}01 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Borg 规则计算

Borgmon从本质上来说，是一个可编程计算器，并且加入了一些语法糖，从而可以让它产生报警信息。数据收集部分和存储部分都是为这个可编程计算器而服务的。

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