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.gk.mock.com
http_referer:www.sw.mock.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. 时序存储 > 时序库页签中,单击+图标。
  4. 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. 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. 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. 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. 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