数据聚合 & 分组:新一代系统监控的核心功能
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OneAPM蓝海讯通 发表于2年前
数据聚合 & 分组:新一代系统监控的核心功能
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遥想 2015 年 8 月 17 日,Cloud Insight 还在梳理功能原型,畅想 Cloud Insight 存在的意义:为什么阿里云用户需要使用 Cloud Insight 来加强管理

而今,我们就已经实现了这样的功能:

使用标签来实现数据的聚合和分组。

相信使用过 OpenTSDB 或者 InfluxDB 的人都知道标签的存在:Tag。这也是为什么越来越多 Zabbix 或者 Nagios 用户迁移至 OpentsDB 来自建运维监控系统的原因。

数据聚合 & 分组:新一代系统监控的核心功能

如果所示,Zabbix 只提供单台 Host 的 Disk 使用量。如果 3 台主机,都同属于一个组 Mi-Kafka,想要知道这个组的总体 Disk 使用量,是无法得知的。

从而,就算线上系统发生了故障,要在短期内知道,到底是哪个模块的哪个部分出了哪样的问题,所需要的经验和时长都是很大的。

而 OpenTSDB 和 StatsD 的出现改变了现状。

运维 2.0 时代

在非常早期的时候,淘宝团队就引入了 OpenTSDB 来辅助他们的运维监控。详情见:OpenTSDB监控系统的研究和介绍

随后的几年,云计算和 SaaS 的兴起,国外也出现了多种采用 StatsD 和 OpenTSDB 的开源工具搭建的 SaaS 服务:Boundary、CopperEgg、Datadog 等等。

他们都不约而同地采用了同一种产品逻辑,也是 Cloud Insight 的产品逻辑,也是时间序列数据库的逻辑:

  • 任何的性能指标,都作为时间序列数据被采集、被处理;
  • 任何的 Host 等归属于性能指标的属性,都作为指标的标签信息。

而在产品逻辑上,则表现为:

数据聚合 & 分组:新一代系统监控的核心功能

Cloud Insight 通过 3 个步骤达到操作系统、数据库、中间件,以及未来通过 Developer API 对接进来的所有 Metric 进行处理:

  1. Cloud Insight Agent 采集并处理 Metric;
  2. 在平台服务仪表盘和自定义仪表盘中,提供 Metric 聚合、分组、统计运算、基本数学运算等操作;
  3. 针对操作的结果,提供曲线图、柱状图等多样化的展现形式。

数据聚合和分组

在 Beta v 0.2.1 中,我们实现了数据的聚合和分组。沿袭了 OpenTSDB 的查询方式:用一种类 SQL 的方式来查询指标。

具体操作可以访问 Cloud Insight 文档中心 • Metric 查询

接下来我们会介绍 Cloud Insight 已经实现的 Metric 的查询,以及其中的数据聚合和分组。

语法

Aggregation: MetricName {FromTag} by {TagKey}

在介绍语法前,我们先通过一组样本来解释 Metric 查询的语法。

<table> <thead> <tr> <th>Series</th> <th>MetricName</th> <th>TagValue: Host</th> <th>TagValue: Owner</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>A</td> <td>system.cpu.idle</td> <td>ChengMoMacAir</td> <td>chengmo</td> </tr> <tr> <td>B</td> <td>system.cpu.idle</td> <td>UbuntuChengMo</td> <td>chengmo</td> </tr> <tr> <td>C</td> <td>system.cpu.idle</td> <td>WZL-CentOS</td> <td>wangzhili</td> </tr> </tbody> </table>

<table> <thead> <tr> <th>Series</th> <th>00:00</th> <th>01:00</th> <th>02:00</th> <th>03:00</th> <th>04:00</th> <th>05:00</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>A</td> <td>0.3</td> <td>0.5</td> <td>0.1</td> <td>0.2</td> <td>0.8</td> <td>0.1</td> </tr> <tr> <td>B</td> <td>0.8</td> <td>0.3</td> <td>0.7</td> <td>0.8</td> <td>0.9</td> <td>0.3</td> </tr> <tr> <td>C</td> <td>0.6</td> <td>0.2</td> <td>0.4</td> <td>0.6</td> <td>0.1</td> <td>0.1</td> </tr> </tbody> </table>

AggregationFromTag

  • Aggregation:聚合算子。指 Metric 查询范围 FromTag 所查询到的多条 series 通过 avg、max、min、sum 哪种方式聚合。
  • FromTag:查询范围。指 Metric 所需聚合的 series 的查询条件。

如:

max: system.cpu.idle {host:ChengMoMacAir, host:UbuntuChengMO}

所得的结果是:

<table> <thead> <tr> <th>Series</th> <th>00:00</th> <th>01:00</th> <th>02:00</th> <th>03:00</th> <th>04:00</th> <th>05:00</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>A</td> <td>0.3</td> <td>0.5</td> <td>0.1</td> <td>0.2</td> <td>0.8</td> <td>0.1</td> </tr> <tr> <td>B</td> <td>0.8</td> <td>0.3</td> <td>0.7</td> <td>0.8</td> <td>0.9</td> <td>0.3</td> </tr> <tr> <td><strong>Output</strong></td> <td>0.8</td> <td>0.5</td> <td>0.7</td> <td>0.8</td> <td>0.9</td> <td>0.3</td> </tr> </tbody> </table>

同样,上述查询也可以简化成:

max: system.cpu.idle {owner:chengmo}

这就是标签管理在 Cloud Insight 的重要性啦。

by 其实就是 group_by

Cloud Insight 还支持类似 SQL 的 group_by 查询语法。这个在查看:

  • 多个磁盘分区的容量
  • Docker 中不同 Container 的性能消耗

都是非常有用的。还是以上诉例子举例,如果我们想要看每个 host 的 CPU 空闲率:

avg: system.cpu.idle {} by {host}

此时,第一个 {FromTag} 缺省代表从所有 Metrics 中查询数据。如图所示,得到以下图表:

在实际的测试环境中,由于我们有 6 台测试主机,所以会得到如下的曲线。并且,当鼠标悬停至曲线时,下方的悬停窗口会分别显示 6 台主机的 system.cpu.idle

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灵活查询

聚合和分组并存

除开单纯的聚合和分组,Cloud Insight 还支持聚合和分组的复合查询。如:

avg: system.cpu.idle {} by {owner}

<table> <thead> <tr> <th>Series</th> <th>MetricName</th> <th>TagValue: Host</th> <th>TagValue: Owner</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>A</td> <td>system.cpu.idle</td> <td>ChengMoMacAir</td> <td>chengmo</td> </tr> <tr> <td>B</td> <td>system.cpu.idle</td> <td>UbuntuChengMo</td> <td>chengmo</td> </tr> <tr> <td>C</td> <td>system.cpu.idle</td> <td>WZL-CentOS</td> <td>wangzhili</td> </tr> </tbody> </table>

此时,虽然有 3 个 host,但是分组是以 owner 来进行分组。所以,A 与 B 会聚合为一条曲线,而 C 和 A&B 的关系是分组的关系。

<table> <thead> <tr> <th>Series</th> <th>00:00</th> <th>01:00</th> <th>02:00</th> <th>03:00</th> <th>04:00</th> <th>05:00</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>A</td> <td>0.3</td> <td>0.5</td> <td>0.1</td> <td>0.2</td> <td>0.8</td> <td>0.1</td> </tr> <tr> <td>B</td> <td>0.8</td> <td>0.3</td> <td>0.7</td> <td>0.8</td> <td>0.9</td> <td>0.3</td> </tr> <tr> <td>C</td> <td>0.6</td> <td>0.2</td> <td>0.4</td> <td>0.6</td> <td>0.1</td> <td>0.1</td> </tr> <tr> <td><strong>Output A&amp;B</strong></td> <td>0.55</td> <td>0.4</td> <td>0.4</td> <td>0.5</td> <td>0.85</td> <td>0.2</td> </tr> <tr> <td><strong>Output C</strong></td> <td>0.6</td> <td>0.2</td> <td>0.4</td> <td>0.6</td> <td>0.1</td> <td>0.1</td> </tr> </tbody> </table>

多条件查询

FromTag 可以承接多个条件,如上文提到的:

max: system.cpu.idle {host:ChengMoMacAir, host:UbuntuChengMO}

查询到是两个 Host 的聚合结果。那么,如果是以下查询呢:

max: system.cpu.idle {host:ChengMoMacAir, owner:wangzhili}

此时,查询到结果为 NULL。因为,Metric 查询遵循以下原则:

  • 同一 Tag Key,Metric 查询求并集;
  • 不同 Tag Key,Metric 查询求交集。

也就是说,上述查询分别代表:

  • 我想查询 hostChengMoMacAirhost:UbuntuChengMO 的聚合结果
  • 我想查询 hostChengMoMacAirownerwangzhili 的聚合结果

自然,根据表格,我们发现这样的 Host 是不存在的,故而结果为 NULL

我们之所以这么设计,是因为此类思考更符合人的思维习惯:

  • 当人们选择多个 host 时,自然而然想到的是这些 host 的求和结果,即:同一 Tag Key 求并集;
  • 当人们选择某个 host,又再次选择另一个 Tag 时,想到的是在这个 host 下满足这些 tag 的结果,即:不同 Tag Key 求交集。

参数查询

Cloud Insight 还添加了参数来提取出 {FromTag},可以让用户不用每次都修改 {FromTag} 来查看 Metric;而只需在参数下拉框中选择 {FromTag} 来动态查询 Metric。

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