Traduisez entre LogQL et PromQL.

Il traduit les formes de requêtes métriques courantes entre le LogQL de Grafana Loki et le PromQL de Prometheus, dans les deux sens. Collez une requête, choisissez un sens, et l’assistant réécrit les sélecteurs, les fonctions de plage et les agrégations dans l’autre langage — puis signale tout ce qui ne peut pas être traduit proprement. Tout s’exécute entièrement dans votre navigateur, sans compte et sans téléversement.

Non. L’assistant est 100 % côté client. Vos requêtes sont analysées et réécrites dans l’onglet de votre navigateur — rien n’est envoyé à un serveur, et il n’y a aucune inscription. Vous pouvez coller en toute sécurité vos noms de labels internes, namespaces et identifiants de service.

Non, et l’assistant est explicite à ce sujet. LogQL et PromQL partagent la même grammaire de matchers et d’agrégation pour les requêtes métriques, si bien que des formes comme rate(), count_over_time(), sum by (…) et les comparaisons de seuil se traduisent bien. Mais les requêtes de logs LogQL — les filtres de ligne tels que |= "error", label_format, line_format et les parseurs pattern/regexp — n’ont aucun équivalent PromQL, car PromQL ne voit que des échantillons pré-agrégés. Ces parties sont signalées sous forme de notes plutôt que supprimées silencieusement.

Les matchers de labels ({app="checkout", env=~"prod|stage"}), les fonctions de vecteur de plage (rate, irate, increase, *_over_time), les opérateurs d’agrégation (sum, avg, max, min, count, topk) avec regroupement by/without, et les comparaisons binaires/de seuil partagent tous une syntaxe quasi identique. L’assistant les traduit directement et laisse vos noms de labels et vos durées intacts.

Les équipes utilisent souvent à la fois Loki et Prometheus et veulent qu’une métrique éprouvée dans l’un existe dans l’autre — par exemple, transformer un taux d’erreur dérivé des logs dans Loki en une forme de recording rule qu’elles peuvent raisonner face aux métriques Prometheus, ou porter un seuil d’alerte PromQL en un équivalent LogQL sur un flux de logs. L’assistant vous fournit un premier jet rapide ainsi qu’une liste claire de ce qu’il faut revérifier.

PromQL interroge des métriques numériques pré-agrégées stockées dans Prometheus ; LogQL interroge des flux de logs dans Grafana Loki et peut en dériver des métriques au moment de la requête. Les deux partagent une syntaxe de matcher de labels identique et les mêmes opérateurs d’agrégation (sum, avg, max), mais LogQL ajoute un pipeline final de filtres et de parseurs — séparés par | — qui n’a aucun équivalent en PromQL. La différence réside dans le modèle de données : des échantillons numériques face à des lignes de logs brutes.

Conservez les matchers de labels tels quels — les sélecteurs de flux LogQL utilisent la même syntaxe {label="value"}. Enveloppez ensuite le sélecteur dans une agrégation de plage telle que rate(), count_over_time() ou sum_over_time() et ajoutez une plage comme [5m]. Comme Loki ne dispose d’aucune série de métriques préexistante, vous devrez également pointer le sélecteur vers un véritable flux de logs et souvent ajouter une étape de parseur (| json ou | logfmt) pour extraire les labels selon lesquels vous voulez regrouper.

Les fonctions qui supposent des séries instrumentées préexistantes ne se traduisent pas directement. histogram_quantile n’a aucun équivalent LogQL direct (il faudrait plutôt utiliser quantile_over_time avec un label déballé). irate() est approximée par rate() en LogQL, puisque Loki ne dispose d’aucune fonction de taux instantané équivalente. Le binary vector matching de PromQL sur des paires de métriques est lui aussi plus limité en LogQL, qui opère sur des flux de logs plutôt que sur des séries numériques.

Oui. LogQL a été délibérément modelé sur PromQL : les sélecteurs de flux utilisent une syntaxe {label="value"} identique et les requêtes métriques LogQL réutilisent les mêmes opérateurs d’agrégation — sum, avg, max, topk, by/without. L’ajout clé est le pipeline de logs pour le filtrage et l’analyse des lignes de logs brutes, de sorte que les ingénieurs déjà familiers de PromQL peuvent lire les requêtes métriques LogQL avec un minimum d’adaptation.

Non. Il s’agit d’un outil communautaire indépendant, qui n’est ni affilié à Grafana Labs ou au projet Prometheus, ni approuvé par eux. Loki et Grafana sont des marques de Raintank, Inc. ; Prometheus est une marque de The Linux Foundation. Les noms des éditeurs ne sont utilisés que pour décrire les langages de requête que l’assistant traduit.