Explorador visual

IBM® Cloud Logs Visual Explorer es una potente herramienta que integra una pantalla multifuncional con widgets personalizables para el panel de control. Visual Explorer ofrece una forma rápida de añadir gráficos basados en consultas sin necesidad de configurar cuadros de mando personalizados. Puedes ejecutar varias consultas a partir de diferentes fuentes de datos para que se muestren una al lado de la otra en la misma página, lo que facilita la correlación de datos y ofrece una visión más completa de tu sistema.

Se trata de una función beta sujeta a cambios y disponible con fines de evaluación y prueba.

En lugar de examinar manualmente los registros sin procesar o los datos métricos, puede localizar rápidamente el origen de los problemas mediante patrones de registro e indicadores visuales. Las visualizaciones ad hoc pueden crearse mediante un constructor de consultas simplificado o utilizando lenguajes de consulta como DataPrime, Lucene, o PromQL.

Creación de consultas

Al utilizar el Explorador visual, puede crear consultas para sus widgets sin tener que conocer la sintaxis exacta de DataPrime, Lucene o PromQL para la consulta.

Las funciones de creación de consultas incluyen:

  • Posibilidad de seleccionar registros o métricas como fuentes de datos.

  • Cree fácilmente consultas en DataPrime utilizando la función Convertir a DataPrime.

  • Añadir filtros a las consultas para limitar los resultados en función de atributos o categorías específicos, lo que facilita la búsqueda de datos relevantes.

  • Añade funciones para mejorar tus consultas. Por ejemplo:

    • Agrupar los resultados de la consulta por una etiqueta para obtener una vista más granular.

    • Agregar conjuntos de valores para devolver un único valor. Las funciones incluyen SUM(), AVG(), MIN(), MAX(), COUNT(), y más.

Se pueden crear hasta 4 consultas con atributos dedicados en una sola página de Visual Explorer. A continuación, puede añadir nuevos gráficos o duplicar un gráfico existente con todos sus ajustes y configuraciones.

Uso del Explorador visual

Acceda al Explorador Visual completando los siguientes pasos:

  1. Conéctese a su cuenta IBM Cloud.

  2. Acceda a su instancia IBM Cloud Logs

  3. Haga clic en el icono Registros > Explorador visual.

  4. En Consulta, configure su consulta.

    • En Nombre de la consulta, asigne un nombre significativo a la consulta.

    • Elija una fuente de datos (Logs, Metrics, o DataPrime) para la consulta.

      Si creas una consulta de registros, puedes convertirla al lenguaje de sintaxis de la Interfaz de línea de comandos de Apache ( DataPrime ) haciendo clic en « Convertir a DataPrime ».

  5. Al crear una consulta de métricas, elija la métrica que desea consultar en el menú de métricas disponibles.

Puede crear hasta 4 gráficos de consulta en una sola página de Visual Explorer. Para crear otra consulta, haga clic en +. Para duplicar una consulta existente, haga clic en el icono Duplicar consulta.

Se puede eliminar un gráfico de consulta desde la página Explorador visual. La acción es definitiva y no se puede deshacer.

Cambio de visualizaciones

Puede cambiar fácilmente de visualización de gráficos sin necesidad de volver a crear los widgets. Al cambiar de tipo de gráfico, puede explorar los datos de distintas formas con la misma consulta.

Utiliza el menú desplegable para cambiar entre las diferentes vistas disponibles.

Guardar como panel de control

Aunque los gráficos de Visual Explorer son temporales, puede guardarlos como cuadros de mando personalizados para compartirlos con su equipo en el futuro.

Para guardar el gráfico como un cuadro de mando:

  1. Haz clic en « Guardar como panel ».

  2. Asigne un nombre significativo al cuadro de mandos.

  3. Pulse Guardar.

Registros de consultas

Registro de datos

Para las consultas de registros, puede seleccionar Información prioritaria o Todos los registros para la canalización de datos.

Filtros de registro

Puede añadir un filtro seleccionando una etiqueta y un valor asociado.

Los operadores = y != incluyen o excluyen uno o varios valores.

Añade más filtros pulsando +.

Funciones de registro

Las siguientes funciones están disponibles para agregar datos de registro:

Funciones de registro
Función Descripción
Count El número total de puntos de datos dentro del intervalo de tiempo seleccionado.
Count Distinct El número de puntos de datos únicos dentro del intervalo de tiempo seleccionado.
Sum La suma de todos los puntos de datos dentro del intervalo de tiempo seleccionado.
Min El valor más pequeño entre los puntos de datos dentro del intervalo de tiempo seleccionado.
Max El mayor valor entre los puntos de datos dentro del intervalo de tiempo seleccionado.
Average El valor medio de todos los puntos de datos dentro del intervalo de tiempo seleccionado.
Percentile XX Percentile xx representa el valor por debajo del cual cae el XX% de los puntos de datos. Por ejemplo, Percentile 95 es el valor por debajo del cual se sitúa el 95% de los puntos de datos.

También puede utilizar Group by para agrupar los resultados de la consulta por uno o varios campos.

DataPrime consultas

También puede crear una consulta DataPrime para su widget. La vista predeterminada incluye un widget de gráfico lineal basado en registros con una consulta DataPrime (source logs | groupby $m.timestamp / 1m as timestamp agg count() as count). Esta consulta recupera los registros, los agrupa en intervalos de 1 minuto en función de su marca de tiempo y, a continuación, cuenta cuántas entradas de registro aparecen en cada uno de esos intervalos de 1 minuto.

Consultas sobre métricas

Cuando utiliza métricas como fuente de datos, puede utilizar uno de los dos modos siguientes: Constructor y Consulta. En el modo Consulta, especifique una consulta PromQL. En el modo Constructor, puede crear una consulta seleccionando opciones sin tener que comprender la sintaxis de PromQL.

Filtros de métricas

Puede añadir un filtro seleccionando una etiqueta y un valor asociado.

Los operadores = y != incluyen o excluyen uno o varios valores.

Añade más filtros pulsando +.

Funciones métricas

Seleccionando métricas y etiquetas se construye una consulta válida en PromQL, pero se pueden crear consultas más complejas utilizando funciones.

Agregación

Las funciones de agregación calculan un conjunto de valores y devuelven un único valor. Después de elegir la función, seleccione la etiqueta para agregar en el menú o introduzca la etiqueta.

Funciones de agregación
Función Descripción
average El valor medio de todos los puntos de datos dentro del intervalo de tiempo seleccionado.
count El número total de puntos de datos dentro del intervalo de tiempo seleccionado.
min El valor más pequeño entre los puntos de datos dentro del intervalo de tiempo seleccionado.
max El mayor valor entre los puntos de datos dentro del intervalo de tiempo seleccionado.
sum La suma de todos los puntos de datos dentro del intervalo de tiempo seleccionado.
quantile La función quantile(phi, q) by (group_labels) es un agregado que calcula el cuantil phi para cada grupo de etiquetas dentro de la serie temporal que devuelve q. El valor de phi debe estar comprendido en el intervalo [0...1]. El cuantil se calcula por separado para cada conjunto de puntos con la misma marca temporal. Esta función es compatible con PromQL.
histogram_quantile La función histogram_quantile es una función de transformación que calcula el percentil phi a partir de los buckets del histograma proporcionados. El valor de phi debe estar comprendido entre [0...1]. Por ejemplo, histogram_quantile(0.5, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) devuelve la duración media de todas las solicitudes de los últimos 5 minutos.

Count

Las funciones de recuento realizan cálculos sobre un conjunto de valores y devuelven un único valor.

Funciones de recuento
Función Descripción
count El número total de puntos de datos dentro del intervalo de tiempo seleccionado.
absent Devuelve 1 si la serie temporal no tiene puntos. En caso contrario, absent devuelve un resultado vacío.
absent over time Devuelve 1 si el intervalo de tiempo proporcionado no contiene muestras sin procesar.
present over time Devuelve 1 si hay al menos una sola muestra sin procesar en el intervalo de tiempo proporcionado.
changes El número de veces que el valor de la serie temporal cambió dentro del intervalo de tiempo proporcionado.
resets El número de reinicios del contador dentro del intervalo de tiempo proporcionado.

Resumir

Una función de rollup se refiere a funciones que agregan datos de series temporales en un intervalo de tiempo especificado. Se utilizan para resumir y analizar datos métricos.

Funciones de rollup
Función Descripción
average over time Calcula la media de los valores de las series temporales en un intervalo de tiempo.
max over time Busca el valor máximo de los datos de una serie temporal en un intervalo de tiempo.
min over time Determina el valor mínimo de los datos de una serie temporal en un intervalo de tiempo.
max over time Determina el valor máximo de los datos de una serie temporal en un intervalo de tiempo.
sum over time Calcula la suma de los valores de las series temporales en un intervalo de tiempo.
count over time Cuenta el número de elementos non-NaN de la serie temporal en un intervalo de tiempo.
deviation over time Determina el valor de desviación de los datos de series temporales en un intervalo de tiempo.
variance over time Determina el valor de la varianza de los datos de series temporales en un intervalo de tiempo.
last over time Determina el último valor de los datos de una serie temporal en un intervalo de tiempo.
rate per second Determina el valor de la tasa por segundo de los datos de series temporales en un intervalo de tiempo.
quantile over time Calcula el cuantil especificado de los datos de series temporales en un intervalo de tiempo.

Después de elegir la función, seleccione el intervalo que desea consultar como un número o ${__range}. La variable representa la duración del intervalo de tiempo del cuadro de mandos. Es una cadena de intervalos compatible con PromQL. Por ejemplo, si selecciona un intervalo de tiempo de 13.00 a 14.30, la variable ${__range} se representa como 90m. Para más información, consulte PromQL variables de consulta.

Rank

Las funciones de clasificación ordenan, clasifican y filtran datos dentro de sus consultas. Puede utilizar funciones de clasificación para refinar sus resultados basándose en métricas y valores específicos.

Después de seleccionar una función de clasificación, configúrela especificando la métrica y los parámetros (por ejemplo, introduzca el número de resultados de K que desea que la consulta recupere para TOPK).

Funciones de rango
Función Descripción
TOPK Recupera los resultados más altos de K de un conjunto de datos en función de una métrica especificada. Utilice TOPK para mostrar los puntos de datos mejor clasificados.
SORT Ordena los datos en orden ascendente en función de la métrica seleccionada. Utilice SORT para organizar los datos del valor más pequeño al más grande.
SORT Descending Ordena los datos en orden descendente en función de la métrica seleccionada. Utilice SORT Descending para dar prioridad a los valores más grandes al principio del conjunto de resultados.

Ejemplo de caso de uso

Este ejemplo combina dos gráficos para correlacionar registros con niveles de gravedad Error y Critical con el uso de memoria del host que está ejecutando los servicios.

En primer lugar, añade la consulta de registros:

  1. Seleccione Logs como fuente de datos.

  2. Añada la función Group by product_id.

  3. Añada un filtro para Severity=Error, Critical.

A continuación, añada la consulta de métricas:

  1. Haga clic en + para añadir una consulta.

  2. Seleccione Metrics como fuente de datos.

  3. Seleccione la métrica mem_used.

  4. Añada la función sum by host.