DIFY实现prometheus历史告警结合实时数据进行分析

# 在 monitor/AlertView.py 文件中修改以下代码import datetime
import requestsfrom django.http import JsonResponsefrom django.views.decorators.http import require_GETimport logging
logger = logging.getLogger(__name__)

@require_GETdef prometheus_query_range(request):    """    转发请求到Prometheus的query_range API，并根据namespace过滤结果    参数:    - query: Prometheus查询语句（支持多个，用分号分隔）    - start: 开始时间 (RFC3339格式)    - end: 结束时间 (RFC3339格式)    - step: 时间步长    - namespace: 可选，用于过滤结果中的namespace（支持多个，用逗号分隔）    """    try:        # 从请求参数中获取值        query = request.GET.get('query')        start = request.GET.get('start')        end = request.GET.get('end')        step = request.GET.get('step', '30m')  # 默认步长30分钟        filter_namespaces = request.GET.get('namespace')  # 过滤用的namespace
        # 参数校验        if not all([query, start, end]):            return JsonResponse({                'error': '缺少必要参数: query, start, end都是必需的'            }, status=400)
        # 处理多个namespace过滤参数        filter_namespace_list = None        if filter_namespaces:            filter_namespace_list = [ns.strip() for ns in filter_namespaces.split(',') if ns.strip()]
        # Prometheus API地址        prometheus_url = "http://IP:9090/api/v1/query_range"
        # 支持多个查询语句，用分号分隔        queries = [q.strip() for q in query.split(';') if q.strip()]
        # 存储所有查询结果        all_results = []
        # 执行每个查询        for q in queries:            # 构造请求参数            params = {                'query': q,                'start': start,                'end': end,                'step': step            }
            # 发送请求到Prometheus            response = requests.get(prometheus_url, params=params, timeout=30)
            # 检查响应状态            if response.status_code == 200:                data = response.json()
                # 如果指定了namespace过滤，则进行过滤                if filter_namespace_list is not None and 'data' in data and 'result' in data['data']:                    filtered_result = []                    for item in data['data']['result']:                        # 检查metric中是否有namespace字段，并且是否匹配                        if 'metric' in item and 'namespace' in item['metric']:                            if item['metric']['namespace'] in filter_namespace_list:                                filtered_result.append(item)                        # 如果没有namespace字段，根据需求决定是否包含                        # 这里假设只包含有明确namespace且匹配的项
                    # 更新返回数据中的result                    data['data']['result'] = filtered_result
                # 处理结果，只保留pod, instance, namespace, values这四个参数                # 并过滤掉包含+Inf值的metric                if 'data' in data and 'result' in data['data']:                    processed_result = []                    for item in data['data']['result']:                        # 检查values中是否包含+Inf值                        has_inf = False                        if 'values' in item:                            for value_pair in item['values']:                                if len(value_pair) > 1 and value_pair[1] == "+Inf":                                    has_inf = True                                    break
                        # 如果包含+Inf值，则跳过这个metric                        if has_inf:                            continue
                        processed_item = {}
                        # 只保留指定的字段                        if 'metric' in item:                            # 提取需要的字段                            processed_metric = {}                            if 'pod' in item['metric']:                                processed_metric['pod'] = item['metric']['pod']                            if 'instance' in item['metric']:                                processed_metric['instance'] = item['metric']['instance']                            if 'namespace' in item['metric']:                                processed_metric['namespace'] = item['metric']['namespace']
                            processed_item['metric'] = processed_metric
                        # 保留values字段                        if 'values' in item:                            formatted_values = []                            for value_pair in item['values']:                                if len(value_pair) >= 2:                                    timestamp = value_pair[0]                                    value = value_pair[1]
                                    formatted_value = {                                        'time': datetime.datetime.utcfromtimestamp(timestamp).strftime('%Y-%m-%d '                                                                                                       '%H:%M:%S'),                                        'value': value                                    }                                    formatted_values.append(formatted_value)                            processed_item['values'] = formatted_values                        processed_result.append(processed_item)
                    # 将处理后的结果添加到总结果中                    all_results.extend(processed_result)                elif 'data' in data:                    # 即使没有result字段，也要添加空的结果以确保所有查询都被处理                    all_results.extend([])            else:                logger.warning(f"Prometheus API调用失败，状态码: {response.status_code}，查询: {q}")
        # 构造最终返回的数据结构        final_response = {            'status': 'success',            'data': {                'resultType': 'matrix',                'result': all_results            }        }
        return JsonResponse(final_response)
    except requests.exceptions.RequestException as e:        logger.error(f"请求Prometheus API时发生网络错误: {str(e)}")        return JsonResponse({            'error': '网络错误',            'message': str(e)        }, status=500)    except Exception as e:        logger.error(f"处理Prometheus查询时发生错误: {str(e)}")        return JsonResponse({            'error': '服务器内部错误',            'message': str(e)        }, status=500)