Google Cloud Managed Service for Prometheus の PromQL クエリは、Monitoring Query Language（MQL）を使用して Monarch バックエンドで部分的に評価されます。クエリ結果には違いがいくつかあります。このドキュメントでは、その違いについて説明します。
このドキュメントに記載されている違いを除き、Managed Service for Prometheus の PromQL は Prometheus バージョン 2.44 で利用可能な PromQL と同等です。
新しい PromQL 関数
Prometheus バージョン 2.44 より後に追加された PromQL 関数はサポートされません。
指標名の一致
指標名の完全一致のみがサポートされています。
未更新
未更新は Monarch バックエンドでサポートされていません。
irate の計算
irate 関数のルックバック ウィンドウがステップサイズよりも小さい場合、ステップサイズに合わせてウィンドウが大きくなります。MQL では、すべての入力データが出力で完全に無視されないようにするため、この変更が必要になります。この違いは rate の計算にも適用されます。
rate と increase の計算
rate 関数のルックバック ウィンドウがステップサイズよりも小さい場合、ステップサイズに合わせてウィンドウが大きくなります。MQL では、すべての入力データが出力で完全に無視されないようにするため、この変更が必要になります。この違いは irate の計算にも適用されます。
補間計算と外挿計算に違いがあります。Monarch では Prometheus とは異なる補間アルゴリズムが使用されるため、この違いによってわずかに異なる結果が生じる可能性があります。たとえば、Monarch カウンタのサンプルは、Prometheus が使用している単一のタイムスタンプではなく、時間範囲で保存されます。したがって、Prometheus のタイムスタンプは除外されますが、Monarch のカウンタ サンプルはレート計算に含めることができます。 これにより、特に基になる時系列の先頭または末尾をクエリする際に、より正確な rate の結果が得られます。
histogram_quantile の計算
サンプルのないヒストグラムに対する PromQL の histogram_quantile 計算では、NaN 値が生成されます。MQL の計算では値を生成しません。つまり、MQL はタイムスタンプの時点のポイントをドロップします。
レートの計算の違いは、histogram_quantile クエリへの入力にも影響します。
型指定の関数を異なる型の指標で実行する場合
アップストリームの Prometheus は型の制限が弱いのに対し、Monarch は型に強く制限されます。つまり、異なる型の指標で 1 つの型に固有の関数を実行する場合（たとえば、GAUGE 指標で rate() を実行する場合や、COUNTER または型指定なしの指標で histogram_quantile() を実行する場合など）、これらの関数はアップストリームの Prometheus では機能しますが、Managed Service for Prometheus では機能しません。