Gluster exporter 默认情况下不会为每个数据点保存时间戳信息，因此无法直接区分新旧数据。但是，您可以通过一些方法来确定某个数据点是否属于较新的数据。
一种方法是使用 Prometheus 提供的 timestamp() 函数获取每个数据点的时间戳，并将其与查询的起始和结束时间进行比较。这样，您就可以过滤掉不在指定时间范围内的旧数据或者只查询最近几天、几小时或几分钟内的新数据。
例如，以下 PromQL 查询语句将返回指定时间范围内所有 CPU 使用率超过 90% 的实例：
100 - (avg by(instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 90
如果您想要仅查询最近一小时内的 CPU 使用率，则可以添加一个 timestamp() 过滤器：
100 - (avg by(instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)
> 90 and timestamp(node_cpu_seconds_total) >= now() - 1h
另外一种方法是在 Gluster exporter 中使用 Pushgateway 或其他时序数据库（如 InfluxDB）来保存完整的历史记录，并在前端应用程序中通过 API 获取全部数据并按照时间顺序显示。这样虽然增加了额外的复杂度和开销，但也能够提供更精确和全面的历史数据分析能力。
