Prometheus数据模型是Prometheus监控系统中的核心概念，它描述了Prometheus如何组织和存储监控数据。该数据模型由以下几个要素组成：
指标（Metric）：指标是Prometheus监控系统中最基本的数据单元。它由一个名称和一组键值对标签（Label）组成。指标用于表示被测量的系统或应用的某种度量值，例如CPU使用率、内存占用等。
时间序列（Time Series）：时间序列是指在特定时间点上采集到的具有相同指标名称和标签组合的数据集合。每个时间序列都包含一个或多个样本点，其中每个样本点都包含一个时间戳和相应的数值。
样本（Sample）：样本是时间序列中特定时刻的测量结果，它由时间戳和对应的测量数值组成。
标签（Label）：标签是指标和时间序列的元数据信息，用于对其进行唯一性标识和分类。每个指标可以拥有多个键值对形式的标签，例如
job="prometheus"、instance="localhost:9090"等。
通过这样灵活且强大的数据模型，Prometheus能够高效地存储和查询大规模的时间序列数据，并支持基于标签选择器进行精确的数据查询和聚合操作。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
![/data # iw --debug dev wlan0 connect -w "lucky-5g" auth open key 0:1234567890
Usage: iw [options] dev connect [-w] [] [] [auth open|shared] [key 0:abcde d:1:6162636465] [mfp:req/opt/no]
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![驱动代码
void kalRxTaskletSchedule(struct GLUE_INFO *pr)
{
static unsigned int num = 0;
tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask[(num++)%NR_CPUS]);
// tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask);
DBGLOG(HAL, ERROR,](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162226144313964.png)
