使用RollUp实现流量汇总与Kibana可视化-检索分析服务 Elasticsearch版-阿里云

对于时序数据场景，随着时间的积累数据量会越来越大。如果一直保留详细数据，会导致存储成本线性增长，此时您可以通过Elasticsearch（简称ES）的RollUp机制节省数据存储成本。本文以汇总Logstash流量为例介绍RollUp的使用方法。

前提条件

确保您已拥有manage或manage_rollup权限。
使用RollUp必须要有manage或manage_rollup权限，详情请参见Security Privileges。
已创建阿里云ES实例。
详情请参见创建阿里云Elasticsearch实例，本文使用的实例版本为通用商业版7.4。

说明下文中的RollUp命令适用于ES 7.4版本，6.x版本的命令请参见RollUp Job。

背景信息

本文的需求场景如下：

每15分钟定时汇总整小时内instanceId的networkoutTraffic、networkinTraffic流量。
通过Kibana大图展示指定instanceId的入口流量和出口流量。

本文以monitordata-logstash-sls-*为前缀的索引为例，该索引以每天创建一个索引的规则切分索引。索引的Mapping格式如下。

"monitordata-logstash-sls-2020-04-05" : {
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "@timestamp" : {
          "type" : "date"
        },
        "__source__" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "disk_type" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "host" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "instanceId" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "metricName" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "monitor_type" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "networkinTraffic" : {
          "type" : "double"
        },
        "networkoutTraffic" : {
          "type" : "double"
        },
        "node_spec" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "node_stats_node_master" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "resource_uid" : {
          "type" : "keyword"
        }
      }
    }
  }
}

说明本文中的命令均可在Kibana控制台上执行，详情请参见登录Kibana控制台。

步骤一：创建RollUp作业

RollUp作业配置包含该作业如何运行、何时索引文档及将来对汇总索引执行哪些查询的详情信息。以下示例通过PUT _rollup/job命令定义1小时内汇总的作业。

PUT _rollup/job/ls-monitordata-sls-1h-job1
{
    "index_pattern": "monitordata-logstash-sls-*",
    "rollup_index": "monitordata-logstash-rollup-1h-1",
    "cron": "0 */15 * * * ?",
    "page_size" :1000,
    "groups" : {
      "date_histogram": {
        "field": "@timestamp",
        "fixed_interval": "1h"
      },
      "terms": {
        "fields": ["instanceId"]
      }
    },
    "metrics": [
        {
            "field": "networkoutTraffic",
            "metrics": ["sum"]
        },
        {
            "field": "networkinTraffic",
            "metrics": ["sum"]
        }
    ]
}


参数	是否必选	类型	说明
`index_pattern`	是	string	汇总的索引或索引模式。支持通配符（*）。
`rollup_index`	是	string	汇总结果的索引。不支持通配符，必须是一个完整的名称。
`cron`	是	string	执行汇总作业任务的时间间隔。与汇总数据的时间间隔无关。
`page_size`	是	integer	汇总索引每次迭代中处理的存储桶的结果数。值越大，执行越快，但是处理过程中需要更多的内存。
`groups`	是	object	为汇总作业定义分组字段和聚合。
└ `date_histogram`	是	object	将date字段汇总到基于时间的存储桶中。
└`field`	是	string	需要汇总的date字段。
└`fixed_interval`	是	time units	数据汇总的时间间隔。例如设置为1h，表示按照1小时汇总field指定的时间字段。该参数定义了数据能够聚合的最小时间间隔。
`terms`	否	object	无。
└`fields`	是	string	定义terms字段集。此数组字段可以是keyword也可以是numerics类型，无顺序要求。
`metrics`	否	object	无。
└`field`	是	string	定义需要采集的指标的字段。例如以上示例是分别对networkoutTraffic、networkinTraffic进行采集。
└`metrics`	是	array	定义聚合算子。设置为sum，表示对networkinTraffic进行sum运算。仅支持min、max、sum、average、value count。

说明 └表示子参数。

更多参数说明请参见Create rollup jobs API。配置参数时，请注意：

index_pattern中指定通配符时，请确保不会匹配到rollup_index指定的汇总索引名，否则报错。
由于汇总索引的Mapping是object类型，请确保集群中不存在与汇总索引相匹配的索引模板，否则报错。
字段分组聚合仅支持Date Histogram aggregation、Histogram aggregation、Terms aggregation，详细限制说明请参见Rollup aggregation limitations。

步骤二：启动RollUp作业并查看作业信息

启动RollUp作业。

POST _rollup/job/ls-monitordata-sls-1h-job1/_start

查看RollUp作业的配置、统计和状态信息。

GET _rollup/job/ls-monitordata-sls-1h-job1/

更多详细说明请参见Get rollup jobs API。

执行成功后，返回如下结果。

{
     ........
      "status" : {
        "job_state" : "indexing",
        "current_position" : {
          "@timestamp.date_histogram" : 1586775600000,
          "instanceId.terms" : "ls-cn-ddddez****"
        },
        "upgraded_doc_id" : true
      },
      "stats" : {
        "pages_processed" : 3,
        "documents_processed" : 11472500,
        "rollups_indexed" : 3000,
        "trigger_count" : 1,
        "index_time_in_ms" : 766,
        "index_total" : 3,
        "index_failures" : 0,
        "search_time_in_ms" : 68559,
        "search_total" : 3,
        "search_failures" : 0
      }
}

步骤三：查询汇总索引的数据

在Rollup内部，由于汇总文档使用的文档结构和原始数据不同，Rollup查询端口会将标准查询DSL重写为与汇总文档匹配的格式，然后获取响应并将其重写回给原始查询的客户端所期望的格式。

使用match_all获取汇总索引的所有数据。
```
GET monitordata-logstash-rollup-1h-1/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}
```
- 查询仅能指定一个汇总索引，即不支持模糊匹配。对实时索引数据查询没有限制要求，查询可指定多个索引。
- 查询仅支持Term、Terms、Range query、MatchAll query、Any compound query（Boolean、Boosting、ConstantScore等），更多限制请参见Rollup search limitations。
使用_rollup_search聚合出口流量总数据。
```
GET /monitordata-logstash-rollup-1h-1/_rollup_search
{
    "size": 0,
    "aggregations": {
        "sum_temperature": {
            "sum": {
                "field": "networkoutTraffic"
            }
        }
    }
}
```
_rollup_search支持常规的Search API特性子集：
- query：指定DSL查询参数，但受一些限制，详情请参见Rollup search limitations和Rollup aggregation limitations。
- aggregations：指定聚合参数。
_rollup_search不可用功能包括：
- size：由于汇总适用于聚合数据，无法返回查询结果，因此将size设置为0或者完全省略。
- 不支持highlighter、suggestors、post_filter、profile、explain等参数。

步骤四：创建Rollup索引模式

登录Kibana控制台。
登录控制台的具体步骤请参见登录Kibana控制台。
在左侧导航栏，单击Management图标。
在Kibana区域，单击Index Patterns。
可选：关闭About index patterns页面。

说明如果您不是首次创建索引模式，可忽略此步骤。
单击Create index pattern > Rollup index pattern。
输入索引模式名称（monitordata-logstash-rollup-1h-1），然后单击Next step。
从Time Filter field name列表中，选择@timestamp。
单击Create index pattern。

步骤五：创建Kibana流量监控大图

在Kibana上分别配置汇总索引的入口流量及出口流量监控大图，操作步骤如下：

登录Kibana控制台。
登录控制台的具体步骤请参见登录Kibana控制台。
创建Line曲线图。
1. 在左侧导航栏，单击Visualize图标。
2. 单击Create new visualization。
3. 在New Visualization对话框中，单击Line。
4. 在索引模式列表中，单击选择已创建的Rollup索引模式。

设置Metrics和Buckets。

在Metrics区域，单击。

设置Y-axis参数。


参数	说明
Aggregation	选择Sum。
Field	选择networkinTraffic或networkoutTraffic。
Custom label	自定义Y轴标签。

在Buckets区域，单击Add > X-axis。

设置X-axis参数。


参数	说明
Aggregation	设置为步骤一：创建RollUp作业时，`group`中定义的`date_histogram`。
Field	选择@timestamp。
Minimum interval	默认为RollUp作业中定义的聚合时间粒度。必须是汇总配置间隔的整数倍，例如2h、3h等。