磁盘利用率大于70%就告警，对于盘不大的情况是适用的，如果盘太大，比如16T一块盘，使用 率70%还有非常大的余量，所以这里我们使用and附加一个条件，限制一下disk_total，即磁盘 总大小，磁盘总大小小于500GB，才适用磁盘利用率大于70%这个规则。 or vector1 or vector2，其结果是一个向量，包含vector1的所有原始元素（标签集+值）以及 vector2中所 函数，increase 函数是求取的时间段内的增量，而且有数据外推，rate 函数则求取的每秒变化率，也有数据外推的逻辑，相当于 increase 的结果除以 range-vector 的时间段的大小，就是 rate 的值。我们用如下 promql 做验证： rate(net_bytes_recv{interface="eth0"}[1m]) == bool increase(net_by 求，可能恰好是暴露问题的200个请求。 所以在看延迟数据时，我们通常会用分位值，比如99分位，90分位，50分位，所谓的分位值， 就是把一段时间内的所有延迟数据从小到大排序，99分位就是看第99%位置的那个值的大小。 还是上面的例子，平均响应时间是1.18秒，但是99分位时间是10秒，相差巨大，更容易暴露问 题。这里所谓的99分位延迟10秒，可以理解为，99%的请求都在10秒内返回。 从监控系统角度，如