Agregacje

Kluczowe pojęcia

szeregi czasowe

Pojedyncza metryka może mieć wiele szeregów czasowych. Na przykład, jeśli obserwujesz pomiar wykorzystania systemu procesora hosta , możesz wyświetlić wiele szeregów czasowych dla tej metryki: jeden szereg czasowy dla każdego monitorowanego hosta. Te szeregi czasowe mogą być agregowane w celu przeprowadzenia dalszej analizy, na przykład w celu pokazania średniego wykorzystania systemu procesora w zestawie hostów.

Porcje czasowe

Dane szeregów czasowych są agregowane w porcje w celu zoptymalizowania liczby punktów danych wyświetlanych na wykresie. Na przykład, czujnik może raportować punkt danych o wykorzystaniu procesora co sekundę. Aby wyświetlić wykres użycia procesora w ciągu godziny, te surowe punkty danych są agregowane na 5 sekund, w których wartość dla zasobnika pochodzi z 5 surowych punktów danych (takich jak średnia). Następnie każda wartość porcji jest renderowana na wykresie. W przypadku pomniejszenia i pokazania wykresu w większym zakresie czasu używana jest inna wielkość porcji w celu zoptymalizowania wyglądu wykresu. W przypadku widgetów dużej liczby wszystkie surowe punkty danych, które należą do określonego okna czasowego, są dodawane do jednego zasobnika, a następnie agregowane, co powoduje pojedynczą wartość dla okna czasowego.

Typy metryk

Istnieją dwie szerokie kategorie wielkości mierzonych infrastruktury, które mogą być monitorowane przez Instana-metry i mierniki. Miernik to coś, w którym wartość zmieni się w zależności od tego, jak często go próbowałeś, podczas gdy wartość wskaźnika wartości będzie niezależna od częstotliwości próbkowania. Przykładem licznika jest number of bytes transferred, w którym miernik podaje różnicę z ostatniego próbkowania. Przykładem wskaźnika wartości jest total available memory. Licznik może być prezentowany jako wskaźnik wartości, jeśli zwraca liczbę całkowitą, gdy jest próbkowana, lub może być ujawniony jako miernik, jeśli zwraca wartość delta z ostatniego próbkowania.

W zależności od typu szukanego pomiaru, mogą być Państwo zainteresowani różnymi agregacjami. Jeśli ogląda się miernik, może być przydatne wyświetlenie całkowitej sumy wielkości mierzonej. Na przykład w przypadku przesłanych bajtów może być konieczne wyświetlenie łącznej liczby bajtów, które zostały przesłane w określonym zakresie czasu. Jednak w przypadku wskaźników wartości, ponieważ łączna liczba jest mniej użyteczna, ponieważ suma jest bardzo zależna od częstotliwości próbkowania, która jest używana. W takim przypadku bardziej użyteczne może być użycie średniej z upływem czasu.

Agregacja międzyczasowa (agregacja czasu)

W ramach szeregów czasowych punkty danych są agregowane w różnych porach czasowych lub rakiet w oparciu o metodę statystyczną. Instana supports mean, max, min, sum and percentile calculations for cross-time aggregations.

Agregacja szybkości

Ponadto, Instana obsługuje agregacje rate do obliczania wskaźników liczników. Funkcja rate zwraca szybkość zmiany licznika co sekundę. Funkcja stawki jest używana tylko w przypadku liczników, ponieważ jest ona automatycznie kontami dla resetów i oczekuje tylko monotonicznie zwiększających się wartości.

Agregacja międzyszeregowa (agregacja przestrzenna)

Jeśli pomiar zawiera kilka szeregów czasowych danych, często bardziej znaczące jest, aby użytkownicy mogli zobaczyć zagregowane (zredukowane) dane w postaci pojedynczego szeregu czasowego. W większości przypadków agregacja międzyszeregowa jest taka sama, jak agregacja krzyżowa, to znaczy, że Instana pobiera wszystkie punkty danych dla wszystkich serii i wykonuje pojedynczą agregację nad tymi punktami danych. Jednak w niektórych scenariuszach użytkownicy mogą mieć możliwość wyboru innej metody agregacji w różnych seriach. W chwili obecnej Instana obsługuje tylko wybieranie agregacji krzyżowej sum dla agregatów szeregowych mean i rate szeregów czasowych. Agregacja tego typu jest przydatna przy analizowaniu wskaźników wartości, w których sumowanie w czasie nie daje intuicyjnego rezultatu. Aby użyć tej opcji, należy kliknąć opcję Użyj sumy dla agregacji wielu szeregów w interfejsie użytkownika Instana podczas konfigurowania agregacji pomiarów.

Suma z serii krzyżowej

Przykład agregowania

Aby zapewnić nieco więcej intuicji na temat tego, jak Instana agreguje w czasie i całej serii, poniższa tabela daje kilka szeregów czasowych z pewnymi wartościami, a następnie podaje kilka przykładów agregacji.

Opis Wartości
Procesor A [1, 3, 3, 0, 7, 2, 4, 4, 0, 2]
Procesor B [2, 3, 3, 0, 7, 2, 4, 4, 0, 2]
Procesor C [3, 3, 3, 0, 7, 2, 4, 4, 0, 2]
Scalone serie [ A, B, C] [1, 3, 3, 0, 7, 2, 4, 4, 0, 2, 2, 3, 3, 0, 7, 2, 4, 4, 0, 2, 3, 3, 3, 0, 7, 2, 4, 4, 0, 2]
Średnia scalonych serii (1 + 3 + 3 + 0 + 7 + 2 + 4 + 4 + 0 + 2 + 2 + 3 + 3 + 0 + 7 + 2 + 4 + 4 + 0 + 2 + 3 + 3 + 3 + 0 + 7 + 2 + 4 + 4 + 0 + 2)/30 = 2.7
Suma scalonych serii (1+3+3+0+7+2+4+4+0+2+2+3+3+0+7+2+4+4+0+2+3+3+3+0+7+2+4+4+0+2) = 81
Suma średnich serii (patrz poniżej) avg (CPU A) + avg (CPU B) + avg (CPU C) = 2.6 + 2.7 + 2.8 = 8.1
P90 Posortowane: [ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 7, 7, 7], 90th percentyla to 4.