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可观测性-metrics

2022-04-26 11:37:29   1  举报

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AI智能生成

可观测性-metrics

可观测性

监控指标

metrics

influxdb

grafana

模版推荐

作者其他创作

大纲/内容

概念

日志、追踪、度量的目标与结合

监控系统分类

海量日志监控告警系统-ELK ( es, logstash, kibana)

大数据定制化运维监控系统-大数据flink

自动化运维监控系

数据流向

日志（Logging）<br>

追踪（Tracing）

度量（Metrics）

度量指标

度量vs日志/DB的区别

构成

名称

时间点

数字值

类型

标签

指标函数

当前时间段的计算

1.avg：平均值

2.max/min：最大值或最小值

3.count：使用次数

4.apdex：Application Performance Index，应用性能指数

5.histogram：直方图

6.percentile：分位值

7.percent：百分比

8.sum：求和

与之前的某个指标值的计算

1.rate：速率

2.irate：同样也叫速率

3.环比：指连续 2 个统计周期的变化率

4.同比：一般指今年的某一个周期和去年的同一周期相比的变化率

指标类型

计数度量器（Counter）

瞬态度量器（Gauge）

吞吐率度量器（Meter）

直方图度量器（Histogram）

采样点分位图度量器（Quantile Summary）

其他

step1 指标收集<br>

<a class="link" target="_bank" href="http://www.dropwizard.io">Dropwizard</a><br>

1、什么是Dropwizard metrics?<br>

2、为什么要用该框架？

3、从哪些方面度量java应用？

4、从哪些指标度量java接口

4.1 度量一个接口之 field

4.2 度量一个接口之 tags 

5、参考示例

step2 存储查询

<a class="link" target="_bank" href="https://jasper-zhang1.gitbooks.io/influxdb/content/">influxdb</a>

特性

概念

术语

schema

存储引擎

数据模型

时间线 Series

系统架构

step3 监控预警

grafana面板配置说明

Display(显示样式)

Draw Modes

Bars

Lines

Point

Mode Options

Fill

0-10, 0为透明，10为填充

Fill Gradient

值越大，渐变效果越明显

Line Wideth

值越大，线越宽

staircase

Point Radius

Hover tooltip

Mode(默认为single，不需要修改)

Single

All series

Sort order(默认为None)

None（按图例排列顺序显示）

increasing

decreasing

Stacking & Null value(空值保持默认即可)

connected(忽略空值，直接跳转到下一个值)

null(保留空值，在图中留下空白区域)

null as zero(空值被绘制为0值)

Axes(坐标轴)

Left Y(纵轴)

show

Unit(默认为short,不需要修改)

Scale(单位之间的间隔)

Y-min/Y-max(纵轴最大最小值)

X-Axis(横轴)

Show

Mode

Legend(图例)

Options

show(是否显示图例)

as table（作为表格样式显示）

to the right（显示在右侧）

Values

MIn

Max

Avg

Total

Current

Decimals

Hide series

With only nulls

With only zeros

预警规则

阈值预警

同期数据对比

趋势预警

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外部性

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毕设_相关性统计用例

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云原生微服务全域治理与可观测性架构图

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ER-回归性分析

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