云监控(CloudMonitor)是一项针对阿里云资源和互联网应用进行监控的服务,提供丰富的监控指标。日志服务支持接入云监控数据,并支持您使用智能巡检功能对云监控数据进行智能的异常巡检。
前提条件
已导入云监控数据到目标Metricstore中(例如Project:monitor,Metricstore:cloud-monitor-metrics)。具体操作,请参见导入云监控数据。步骤一:分析数据
接入云监控数据后,您可以先选择一个指标进行分析,并构造对应的查询分析语句。当该指标的分析结果符合预期时,您可以根据业务需求筛选更多的指标,构造查询分析语句,用于创建智能巡检作业。
登录日志服务控制台。
- 进入Metricstore页面。
- 在Project列表区域,单击目标Project。
- 在页签中,单击目标Metricstore。
- 查看监控指标。
例如已接入582个监控指标,详细的监控指标说明请参见预设监控项参考。此处以acs_ecs_dashboard:cpu_system:Average为例,选择该指标后,日志服务将通过时序图展示该指标的变化情况。
- 分析监控指标。
- 单击页面右上角的查询页面。
- 输入如下查询分析语句,单击查询/分析。
* | select promql_query_range( 'avg({__name__=~"acs_ecs_dashboard:cpu_system:Average"}) by (instanceId, __name__) ', '15s' ) FROM metrics limit 1000000执行上述语句后,返回如下预期的结果,因此您可以将该查询分析语句应用到更多的监控指标中。
结果以表格形式展示time、metric、labels和value四列数据。
- 筛选监控指标。
根据业务需求选择更多的监控指标,构造查询分析语句,用于智能巡检。
* | select time / 1000 as time, metric, element_at(labels, 'instanceId') as instanceId, value FROM ( select promql_query_range( 'avg({__name__=~"acs_ecs_dashboard:CPUUtilization:Average|acs_ecs_dashboard:DiskReadBPS:Average|acs_ecs_dashboard:DiskReadIOPS:Average|acs_ecs_dashboard:DiskWriteBPS:Average"}) by (instanceId, __name__) ', '1m' ) FROM metrics ) limit 10000ECS相关的重要指标如下所示。详细的监控指标说明请参见预设监控项参考。acs_ecs_dashboard:CPUUtilization:Average acs_ecs_dashboard:DiskReadBPS:Average acs_ecs_dashboard:DiskReadIOPS:Average acs_ecs_dashboard:DiskWriteBPS:Average acs_ecs_dashboard:DiskWriteIOPS:Average acs_ecs_dashboard:InternetIn:Average acs_ecs_dashboard:InternetInRate:Average acs_ecs_dashboard:InternetOut:Average acs_ecs_dashboard:InternetOutRate:Average acs_ecs_dashboard:InternetOutRate_Percent:Average acs_ecs_dashboard:IntranetIn:Average acs_ecs_dashboard:IntranetInRate:Average acs_ecs_dashboard:IntranetOut:Average acs_ecs_dashboard:IntranetOutRate:Average acs_ecs_dashboard:cpu_idle:Average acs_ecs_dashboard:cpu_other:Average acs_ecs_dashboard:cpu_system:Average acs_ecs_dashboard:cpu_total:Average acs_ecs_dashboard:cpu_user:Average acs_ecs_dashboard:cpu_wait:Average acs_ecs_dashboard:disk_readbytes:Average acs_ecs_dashboard:disk_readiops:Average acs_ecs_dashboard:disk_writebytes:Average acs_ecs_dashboard:disk_writeiops:Average acs_ecs_dashboard:load_1m:Average acs_ecs_dashboard:load_5m:Average acs_ecs_dashboard:memory_actualusedspace:Average acs_ecs_dashboard:memory_freespace:Average acs_ecs_dashboard:memory_freeutilization:Average acs_ecs_dashboard:memory_totalspace:Average acs_ecs_dashboard:memory_usedspace:Average acs_ecs_dashboard:memory_usedutilization:Average acs_ecs_dashboard:net_tcpconnection:Average acs_ecs_dashboard:networkin_errorpackages:Average acs_ecs_dashboard:networkin_packages:Average acs_ecs_dashboard:networkin_rate:Average acs_ecs_dashboard:networkout_errorpackages:Average acs_ecs_dashboard:networkout_packages:Average acs_ecs_dashboard:networkout_rate:Average
步骤二:创建智能巡检作业
登录日志服务控制台。
- 进入创建作业页面。
- 在日志应用区域,单击智能异常分析。
- 在实例列表中,单击目标实例。
- 在左侧导航栏中,单击智能巡检。
- 在巡检任务区域,单击立即创建。
- 在创建智能巡检作业配置向导的基本信息区域,完成如下配置,然后单击下一步。
具体的参数说明,请参见通过SQL聚合指标数据进行实时检测。配置以下参数:作业名(例如cloud-monitor)。在数据源配置区域,选择Project,日志库类型选择时序库,选择对应的时序库,配置角色和目标库。
- 在创建智能巡检作业配置向导的算法配置区域,完成以下操作。
- 在数据特征配置区域的数据类型中,选择通过SQL格式化数据,然后完成以下配置。
其中,数据特征配置中的查询和分析语句请参见步骤5。具体的参数说明,请参见通过SQL聚合指标数据进行实时检测。
查询结果以表格形式展示time、metric、instanceId和value四列。在下方设置时间为time,粒度为60,实体选择metric和instanceId,在特征表格中添加value列并设置优先级为高。 - 在算法配置区域,完成以下配置,然后在数据采样中,选择一个实体,单击预览采样数据,验证您所配置的参数与您的数据是否适配,以及执行结果是否符合您的预期。
在数据采样区域的实体列表中选择一个实体,单击预览采样数据。下方采样数据预览展示双轴时序图,蓝色线条为观测指标值,黄色线条为异常分数。
- 在调度配置区域,设置智能巡检作业开始执行的时间和数据延时时长。
重要
- 建议设置时间范围的起始时间为两天前的时间,使算法模型有足够的数据进行学习。
- 由于导入云监控数据存在延迟(大约3分钟),因此建议设置数据延迟时长为300秒。
- 单击下一步。
- 在数据特征配置区域的数据类型中,选择通过SQL格式化数据,然后完成以下配置。
- 在创建智能巡检作业配置向导的告警配置区域,完成以下配置,然后单击完成。
在告警策略中选择极简模式。在行动组中添加钉钉-自定义通知渠道,配置请求地址(填入钉钉机器人Webhook地址)、提醒方式、内容模板(选择SLS智能巡检内置内容模板)和发送时段等参数。
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