如果您需要监控Log中某字段的指标变化趋势，可以使用日志服务数据加工函数e_to_metric将Log字段转换为Metric，通过时序库查看该指标的变化趋势。本文以Nginx访问日志为例说明如何将Log转化为Metric。

前提条件

已采集到日志数据。更多信息，请参见数据采集。

背景信息

应用程序的运行数据，主要有Log、Trace和Metric这三大类数据。Log是离散的事件，Trace可以认为是带请求追踪的事件，Metric是带统计量的事件。Log、Trace、Metric本质上都是事件，满足事件存储的系统都可以用来存储这三类数据。日志服务提供两种存储：
  • Logstore

    日志服务中Log的采集、存储和查询单元。更多信息，请参见日志库（Logstore）。

  • MetricStore

    日志服务中Metric的采集、存储和查询单元。日志服务MetricStore针对Metric做了大量优化，提供PromQL查询能力，支持Prometheus协议。更多信息，请参见时序库（MetricStore）。

很多应用的Log数据往往比Metric全面，Metric可以认为是特定格式的Log，因此在日志服务中可以将Log转换为Metric。常见的Log转Metric的方法如下：
  • 使用日志服务的Scheduled SQL功能聚合日志产生指标。更多信息，请参见从Logstore到MetricStore。
  • 使用数据加工e_to_metric函数将Log转换为Metric。

场景描述

某企业在华东1（杭州）地域创建了名为nginx-demo的Logstore，用于存储Nginx服务的访问日志。

该企业需要监控后端服务器（Host）的每次请求耗时（request_time）和响应耗时（upstream_response_time）变化情况，并通过仪表盘展示变化趋势。

body_bytes_sent:1750
host:www.example.com
http_referer:www.guide.example.com
http_user_agent:Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_6; it-it) AppleWebKit/533.20.25 (KHTML, like Gecko) Version/5.0.4 Safari/533.20.27
http_x_forwarded_for:203.0.113.10
remote_addr:203.0.113.10
remote_user:p288
request_length:13741
request_method:GET
request_time:71
request_uri:/request/path-1/file-1
status:200
time_local:11/Aug/2021:06:52:27
upstream_response_time:0.66

为实现以上需求，您需要将Log中request_time和upstream_response_time字段转换为Metric，并打上Host标签。

步骤一：创建时序库

创建名称为service-metric的时序库，用于保存数据加工后的时序数据。

  1. 登录日志服务控制台。
  2. 在Project列表区域，单击目标Project。
  3. 在时序存储 > 时序库页签中，单击+图标。
  4. 在创建MetricStore面板，配置如下参数。单击确定。
    参数 说明
    MetricStore名称 MetricStore名称在其所属Project内必须唯一，创建后不能修改。
    数据保存时间 日志服务采集的时序数据在MetricStore中的保存时间，单位为天，取值范围：15~3000。超过该时间后，时序数据会被删除。
    Shard数目 日志服务使用Shard读写数据。一个Shard提供的写入能力为5 MB/s、500次/s，读取能力为10 MB/s、100次/s。每个MetricStore中最多创建10个Shard，每个Project中最多创建200个Shard。更多信息，请参见分区（Shard）。

步骤二：创建数据加工任务

使用e_to_metric函数创建数据加工任务，并保存加工后数据到步骤一创建的时序库。

  1. 进入数据加工页面。
    1. 在Project列表区域，单击目标Project。
    2. 在日志存储 > 日志库页签中，单击目标Logstore。
    3. 在查询和分析页面，单击数据加工。
  2. 在页面右上角，选择数据的时间范围。
    请确保在原始日志页签中有Log。
  3. 在编辑框中，输入数据加工语句。
    将request_time字段重命名为RequestTime，upstream_response_time字段重命名为ResponseTime，并打上host标签。
    e_to_metric(
    names=[("request_time", "RequestTime"), ("upstream_response_time", "ResponseTime")],
    labels=[("host", "hostname")],
)
    更多信息，请参见e_to_metric。
  4. 单击预览数据。
    预览数据
  5. 创建数据加工任务。
    1. 单击保存数据加工。
    2. 在创建数据加工规则面板，配置如下信息，然后单击确定。
      参数 说明
      规则名称 数据加工规则的名称。例如log2mectric。
      授权方式 选择默认角色读取源Logstore数据。
      存储目标
      目标名称 存储目标的名称。例如log2mectric。
      目标Region 选择目标Project所在地域。例如华东1（杭州）。
      目标Project 用于存储数据加工结果的目标Project名称。
      目标库 用于存储数据加工结果的目标MetricStore名称。例如service-metric。
      授权方式 选择择默认角色将数据加工结果写入目标时序库service-metric。
      加工范围
      时间范围 时间范围选择所有。
    3. 在创建结果对话框，单击确认。

以上步骤配置完成后，日志服务开始将Log加工到目标时序库service-metric。

步骤三：查询时序数据

  1. 在左侧导航栏，选择时序存储 > 时序库。
  2. 在时序库页签下发，选择目标时序库service-metric。
  3. 在页面右上角，单击15分钟（相对），设置查询和分析的时间范围。
    您可以选择相对时间、整点时间和自定义时间范围。
    说明 查询和分析结果相对于指定的时间范围来说，有1min以内的误差。
  4. 在查询配置页签中，在Metrics下拉列表中，选择对应的监控项RequestTime或ReponseTime，单击预览。
    • 每个Host的请求时间RequestTime变化趋势RequestTime
    • 每个Host的响应时间ReponseTime变化趋势ReponseTime