背景

时序引擎在可观测场景中的重要性

Metrics作为IT可观测性数据的三剑客之一，是可观测场景的重要组成部分，相比Log、Trace数据，具备成本更低、数据源更丰富、适用面更广的特点，SLS在2年多前发布了时序存储引擎，并完全兼容了Prometheus的语法。目前已经有1万+的用户、10万+的实例，每天写入PB级别的时序数据。ref:《阿里可观测性数据引擎的技术实践》 作者：元乙

时序数据的易用性问题

SLS在第一天发布时序引擎时，提供了基础的可视化和指标选择能力，并支持在控制台输入SQL+PromQL的组合语法。但现有的使用方式，对于很多用户还是存在一定的挑战，例如：

• 语法学习：不仅仅需要学习PromQL，还需要了解SQL+PromQL的组合使用方式，对于第一次接触的用户不是很友好

• 语法错误排查：在对PromQL不是特别熟悉的情况下，写错查询语句往往需要不断试错才能发现错误点，尤其是在复杂Query的情况下，排查时间更长

• 数据自动提示：为了更顺滑地编写PromQL，需要对PromQL关键词、MetricStore中存储的指标、Label等进行自动化提示

时序数据自身需要可观测

在发布之初，MetricStore主要对标Prometheus的分布式存储引擎，扮演类似TSDB的角色，提供了一个近乎无限容量、弹性扩容的版本。虽然可以任意使用，但从成本、查询效率的角度上，我们还需要一定程度地观测MetricStore本身，从中探寻MetricStore中存储了哪些数据、数据量多少、是否使用合理等。

从观测目的上，主要有以下两种需求：

数据统计分析：快速了解MetricStore中存了多少个指标、时间线，TOP的数据主要有哪些，和1天、7天相比数据量增加了多少...

数据治理：从成本、时间线膨胀优化的角度出发，快速找到大数据量的指标、发现时间线膨胀，自动发现一些异常并给出治理的建议...

升级概要

此次升级的核心功能如下：

• 全新时序查询主页面

• 提供时序库指标探索功能

• 全方位PromQL自动提示补全

• 专为时序场景服务的Metric Prometheus

• 数据统计分析与治理

和旧版本、开源方案对比

核心功能体验

案例一：利用PromQL 查询时序库（MetricStore）数据

案例二：时序库探索

易用性提升

1. PromQL全方位语法提示

旧版本	新版本
❌ PromQL语法支持、高亮显示 ❌ 自动补全功能 （有，但为SQL语法的补全） ❌ 提示语法错误	✅ 完全的PromQL语法支持、高亮显示 ✅ 自动补全函数、聚合函数、指标名、标签名、标签值、括号、时间单位 ✅ 实时提示语法错误，无需执行语句 ✅ 提供语法解析树，对长难句可以有更清晰的理解和更准确地排错

支持的自动补全内容

1. 聚合函数
2. 函数
3. 指标名
4. 标签名
5. 标签值
6. 时间范围

2. 时序数据探索

旧版本	新版本
☑️ 与代码框交互 ☑️ 查看Metric指标名、统计数量	✅ 与代码框交互，且支持自定义构建更复杂语句 ✅ 查看Metric指标名、统计数量。且支持搜索指标名、分页展示，无惧指标数量过大 ✅ 指标可进一步探索标签情况，展示时间线信息、标签名、标签值唯一数、标签值示例 ✅ 每一个标签可以自定义筛选，支持选择标签值和手动输入两种方式，支持正则表达 ✅ 更清晰的组件界面设计

探索指标常见玩法

1. 大指标数量下检索	2. 查看对应指标标签情况和筛选
3. 快速查看单个指标图	4. 复制指标名称
5. 正则表达式筛选	6. 根据标签值筛选
7. 取消筛选条件	8. 查询语句构造和添加

3. 可视化能力增强

• 旧版页面：

更新后页面：

界面设计和交互逻辑优化

1. 新版设计采用上Code下Chart的布局方式，更符合时序库查询的探索性。而在仪表盘中采用上Chart下Code更注重仪表盘的展示性

2. Code部分只用纯PromQL，集成PromQL语言支持、树状解析，更顺滑的编码体验

3. 完全覆盖所有旧版已有功能，将旧图多层的按钮解脱出来，都在最上一排，并分清主次，一目了然

4. 搭载全新Pro系列图表的同时，将复杂的metric放到底部而不是右侧，且点击一条，会单独浏览这一条线

5. 优化执行主按钮的显示。放在更符合使用习惯的右上角，且交互逻辑更人性化

专为时序场景服务的Metric Prometheus图

1. Metric Prometheus图继承了线图Pro的所有特性，拓展加入同环比功能	2. 点击“同比环比”按钮，可以查看对应时间的情况进行对比。
3. 最终可以得到如下结果

时序数据自身可观测

在新页面的右上角，时序库自身可观测的两个核心功能：数据统计分析和数据治理。

数据统计分析

指标统计是时序重点指标统计汇总，围绕数据量、指标数、时间线、数据条目的指标统计，Top类指标的快速定位展示和同环比变化。

数据治理

指标治理是重点指标的时序场景分析。提供重点指标的时序图变化，提供看板式指标摘要统计， 原生统计->数据分析->优化效果->异常诊断 链路式解决方案。

总结

SLS作为云原生观测数据存储分析平台，在Metric领域，MetricStore 为广大用户提供了低成本且支持超大规模的时序数据引擎。此次升级的核心目的还是为了让大家更加方便的使用SLS的MetricStore，更简单、更直观、更顺滑。

欢迎大家体验新版升级后的时序数据查询页面，如果有其他使用上的建议，也欢迎大家在评论区留言。