开发者学堂课程【DevOps 日志分析实战 ：监控数据分析（一）】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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监控数据分析（一）
内容介绍：
一、监控数据分析大图
二、主机监控：数据流
三、数据库监控：数据流
主要内容：
在平时做监控时一般分为4个层面，由底层开始分别是基础设施&网络（机房机器、网络设备）、操作系统（例如 Windows）、数据库&中间件、应用&业务。业务和应用会构建在这些设施上，在云的时代，基础设施和网络不需要担心。所以本节内容主要讲上面的三个层面，包括操作系统、数据库&中间件、应用&业务。用三个场景看 SLS 上做监控的最佳实践。
一、监控数据分析大图
充分利用开源生态: Prometheus Exporter, telegrafplugin 支持的监控对象均可支持，所以可以监控操作系统，如 Windows 或者数据库如 MySQL 以及各种各种各样的中间件，包括 spring boot 的应用也可以通过其监控
1.多种采集途径:
Prometheus （采集）+ telegraf （写入）+ logtail（本身提供一些监控的插件，可以做一些快捷的监控，例如主机监控就是基于 logtail 实现的）
整体来说查询是以 MetricStore 为核心:支持 PromQL＋完整 SQL92
强大的可视化能力: SLS Dashboard, Grafana
采集器会将数据写到存储（MetricStore），因为本身 SLS 有自己的Dashboard ，所以 Dashboard 可以去配置 MetricStore 的一些查询来做可视化。因为也支持 Prometheus 的协议，所以 MetricStore 可以去和 Grafang 对接，通过 MetricStore 的数据源，在 Grafang 中做可视化。
2.查询语法
因为支持将 SQL 和 PromQL 进行结合，所以写法
最简单的写法是：
SELECT
//up 是查询语句，1m 表示数据的间隔（该参数可选）
promql_query_range(‘up’,’1m’)
// query_range 对应 Prometheus 中的 query_range API
FROM metrics
//在查询外面还可以嵌套 select，可以用 select 的语法做分析
SELECT
sum(value)
FROM
(SELECT promql_query_range(‘up’,’1m’)
FROM metrics);
3.实例：
在 host-metric 中可以选择指标，然后点击预览：
这时的数据被查询出，可以看到其查询语句为：*| select promql_query_range(‘pu_sys-util’) from metric
pu_sys-util 只是对指标的直接查询，没有做任何聚合，也可以对其做聚合：
*| select promql_query_range（‘avg(‘pu_sys-util’)’） from metric
在括号中可以写任意 PromQL 的语法。
4.探索 PromQL
PromQL 是 Prometheus 的查询语言，所以有关 PromQL 的信息都可以在 Prometheus 的官网中找到。
sum( rate( go_gc_duration_seconds{endpoint=~"http-metrics"]}[5m])) by (instance)
sum( 是聚合函数
rate( 是区间向量计算
go_gc_duration_seconds 是 metric
endpoint=~"http-metrics"]} 表示label selector
[5m] 表示区间
(instance) 是 group by
metric 和 label selector 组合可以选择出一组时间线，这组时间线可以对其做有关时间维度上的计算，当要做时间维度上的计算时，要先指定一个区间，然后还会附加一个区间向量计算函数。例如 rate 就是对该段数据求平均速率（例如 qps）。在最外层可以套一个聚合函数，该聚合函数可以对 metric 和 label selector 选择出的指标去做 group by。
5.补充：
·数据类型: Guage,Counter, Summary, Histogram
.Metric Selector
·瞬时向量和区间向量
·聚合函数
二、主机监控：数据流
主机监控是通过 logtail 去完成查询，logtail 会去操作系统上将对应的指标获取，然后定期写入 MetricStore ，再写入 SLS Dashboard ，SLS Dashboard 再完成可视化。
演示：
SLS 内置了快捷的记录方式，点击 logtail 配置旁的加号，选择主机监控>机器组，机器组在此选择之前连接完成的，然后点击下一步，得到配置：
其中 IntervalMs 表示的是采集的间隔，这里默认为30秒（可以修改），然后继续点击下一步，完成数据的接入：
回到控制台，可以看到 logtail 配置下会多一台 logtail 配置，名为 metric_system ，配置的选项为：
稍等一会即可看到数据产生：
可以用语句查看几分钟内的数据：
*| select promql_query(‘pu_sys_util[5m]’) from metrics
跳转到查询页面查询（查询5分钟）：
查看时间发现是刚刚产生的数据，说明数据接入成功。
接入成功后，在仪表盘的主机监控可以看到内置的 spring boot（配置好所有的可视化）：
还可以查看对应的 SQL 是如何编写的：
主机监控演示的是 logtail 采集，直接写到 metrics，用 SLS 的spring boot 做可视化，这是最简单的途径。
前面讲到支持 telegraf 和 Prometheus 的接入，后面会用另外的产品演示，一个是 MySQL 的监控，另一个是 spring boot 的监控。
