Prometheus 内置函数：holt_winters() 用于执行 Holt-Winters 指数平滑预测算法

作用

holt_winters() 是 Prometheus 查询语言 PromQL 中的一个预测函数，用于执行 Holt-Winters 指数平滑预测算法。这个算法是一种时间序列预测方法，适用于具有趋势和季节性的数据。Holt-Winters 方法通过平滑历史数据来预测未来的值。

使用 holt_winters() 函数时，你需要根据时间序列数据的特性调整平滑因子、趋势因子和季节性因子，以便获得最佳的预测结果。

holt_winters 根据 v 中的范围生成时间序列的平滑值。趋势因子 tf 越高，数据中的趋势就越受重视，sf 和 tf 都必须介于 0 和 1 之间，holt_winters 只能用于测量仪。

请注意，holt_winters() 函数返回的预测值是基于历史数据的，并且可能会受到数据质量、季节性变化、趋势变化等多种因素的影响。因此，在使用这个预测函数时，应该谨慎评估预测结果的准确性和适用性。

语法

holt_winters() 函数的基本语法如下：

holt_winters(v range-vector, sf scalar, tf scalar)

参数说明：

• v range-vector：表示时间序列数据的向量，包含时间戳和对应的值。

• sf scalar：表示平滑因子，用于控制数据的平滑程度。

• tf scalar：表示趋势因子，用于控制数据的趋势。

示例

以下是一个简单的例子，假设我们有一个名为 prometheus_http_requests_total 的时间序列，我们想要预测未来的 HTTP 请求总数趋势：

holt_winters(prometheus_http_requests_total[1h], 0.1, 0.1)

上述查询将返回一个新的时间序列，执行查询，如下图：