日志服务Dashboard加速

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简介: 阿里云日志服务致力于为用户提供统一的可观测性平台,同时支持日志、时序以及Trace数据的查询存储。用户可以基于收集到的各类数据构建统一的监控以及业务大盘,从而及时发现系统异常,感知业务趋势。但是随着收集到的数据量不断增长,特别是遇到业务峰值的时候,大盘报表展示会产生明显的延迟,无法及时查看重要数据。Scheduled SQL支持定时分析数据、存储聚合数据、投影与过滤数据,并将执行的分析结果存入用户指定的日志库或者时序库中,供用户后续分析使用。由于在聚合后数据量将大大小于之前,因而非常适合进行即时数据分析以及大盘展示。

背景

阿里云日志服务致力于为用户提供统一的可观测性平台,同时支持日志、时序以及Trace数据的查询存储。用户可以基于收集到的各类数据构建统一的监控以及业务大盘,从而及时发现系统异常,感知业务趋势。但是随着收集到的数据量不断增长,特别是遇到业务峰值的时候,大盘报表展示会产生明显的延迟,无法及时查看重要数据。Scheduled SQL支持定时分析数据、存储聚合数据、投影与过滤数据,并将执行的分析结果存入用户指定的日志库或者时序库中,供用户后续分析使用。由于在聚合后数据量将大大小于之前,因而非常适合进行即时数据分析以及大盘展示。下面我们以服务的请求成功率为例,介绍下如何基于Scheduled SQL加速大盘报表。

方案

假如我们需要查看以一分钟为粒度,一小时内的请求成功率。在构建报表的时候,需要基于当前不足一分钟的部分数据配置实时报表,而针对之前已满一分钟的历史数据配置历史报表。当然,如果用户觉得一分钟的数据延迟是可以接受的,就可以只配置历史报表,而不需要实时报表。假如当前时间为11:09:47,需要查看10:11:00一直到11:09:00的分钟级请求成功率,以及11:09:00到11:09:47的秒级成功请求率。

日志内容

历史报表

如图所示展示了分钟级的请求成功率,可以通过配置分钟级的ScheduledSQL任务,计算每分钟的成功率,并通过历史报表直接展示。因为只需要直接拉取聚合结果,不需要即时计算,所以展示速度大大提升。

实时报表

如图所示展示了秒级的请求成功率,因为只需要计算不到一分钟的数据,而不是1小时的数据,因而速度也得到的提升。

配置

下面仍然以请求成功率为例,向大家介绍下如何实现通过ScheduledSQL加速报表。

创建目标时序库

首先需要创建目标时序库存储ScheduledSQL的聚合数据。

创建Scheduled SQL任务

在存储服务请求的数据logstore查询界面,输入查询语句,点击查询/分析按钮,在成功执行查询分析之后,点击创建Scheduled SQL按钮。

*| select  (__time__ - __time__ % 60) as time , sum(IF(status = 200, 1, 0)) * 1.0 / count(*) AS success_ratio  from log group by time  order by time

计算配置

  1. 填入对应的作业名以及作业描述,写入模式选择日志库导入时序库
  2. 指标列指选择结果中的一列作为时序结果,此处选择success_ratio;
  3. Labels指选择结果中的哪几列作为时序数据的标签,此处留空即可;
  4. 时间列指时序数据的时间,此处选择time;
  5. 目标库选择刚刚创建的目标时序库;

调度配置

因为我们需要查看分钟级别的服务请求成功率,所以调度间隔还有SQL时间窗口均需要以分钟为粒度。用户也可以根据自己的需求进行调整。

  1. 调度间隔选择1分钟;
  2. SQL时间窗口填入@m - 1m ~ @m;
  3. 点击确认创建任务

查看任务详情

在作业菜单中点击Scheduled SQL,即可查看Scheduled SQL任务列表。点击刚刚创建的任务名称即可查看任务执行详情。在任务执行成功之后,我们就可以创建历史报表了。

配置历史报表

在目标时序库查询界面,执行查询语句,点击添加到仪表盘,即可创建历史报表。

* | select promql_query_range('success_ratio') from metrics limit 1000

配置实时报表

在存储服务请求的数据logstore查询界面,输入查询语句,并选择时间范围为1分钟,点击添加到仪表盘创建实时报表:

*| select  __time__ as time , sum(IF(status = 200, 1, 0)) * 1.0 / count(*) AS success_ratio  from log group by time  order by time

总结

Scheduled SQL为用户周期性的进行分析数据、存储聚合数据、投影与过滤数据提供了较大的便利。用户还可以使用Scheduled SQL定时执行聚合任务,减少即时查询所需要的数据量,从而加速大盘展示。

原文链接

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