Grafana 仪表盘如何实现移动平均线（Moving Average）？
Grafana 配合 Prometheus 用 avg_over_time 实现移动平均：avg_over_time(rate(metric[1m])[5m:]) 即 5 分钟滑动均值；InfluxDB 用 moving_average() 函数。本文给出两种数据源的写法与平滑效果对比建议。
Prometheus 没有专门的 moving_average 函数，用 avg_over_time(...[5m:]) 子查询即可实现滑动平均；InfluxDB 则直接提供 moving_average()。
Prometheus 数据源写法
# 先算 1 分钟速率，再对速率做 5 分钟滑动平均
avg_over_time(rate(http_requests_total{job="frontend"}[1m])[5m:])
注意末尾的 [5m:] 是子查询语法——内层表达式按默认步长采样后，再对每个点取 5 分钟窗口的平均值，曲线立即变平滑。
常用变体：
- 中位数平滑：
quantile_over_time(0.5, ...[5m:])，抗尖刺能力更强； - 最大/最小包络：
max_over_time(...[5m:])与min_over_time(...[5m:])画上下边界。
InfluxDB 数据源写法
SELECT moving_average(mean("value"), 5) FROM "metric" WHERE $timeFilter GROUP BY time($__interval)
moving_average(字段, N) 直接取最近 N 个点的平均。
实用建议
- 窗口越大越平滑但越滞后，告警用 5-15m，展示用 30m 内；
- 移动平均会掩盖瞬时尖峰——容量规划看原始值，趋势展示看均线；
- Grafana 面板上把原始曲线（浅色细线）与均线（深色粗线）叠在一起，信息量最大。
观测云对照
观测云看板的图表查询内置滑动平均等时序变换函数，在图表编辑器的函数列表里直接选择即可，无需手写子查询。
常见问题（FAQ）
Q：为什么我的 avg_over_time 报语法错误？ 内层是表达式时必须用子查询 [5m:]（带冒号）；内层是裸指标时用 [5m]（不带冒号）。
Q：指数加权移动平均（EMA）能实现吗？ Prometheus 原生不支持，可用 holt_winters() 近似趋势预测；复杂需求在观测云等平台用内置函数更省事。
