Esploratore visivo

IBM® Cloud Logs Visual Explorer è un potente strumento che integra un display multifunzionale con widget personalizzabili per il cruscotto. Visual Explorer offre un modo rapido per aggiungere grafici basati su query senza dover impostare dashboard personalizzati. È possibile eseguire più query da diverse fonti di dati in modo che vengano visualizzate affiancate sulla stessa pagina, facilitando la correlazione dei dati e offrendo una visione più completa del sistema.

Si tratta di una funzione beta soggetta a modifiche e disponibile a scopo di valutazione e test.

Invece di passare manualmente al setaccio i log grezzi o i dati delle metriche, è possibile individuare rapidamente l'origine dei problemi utilizzando modelli di log e indicatori visivi. Le visualizzazioni ad hoc possono essere create utilizzando un query builder semplificato o utilizzando linguaggi di interrogazione come DataPrime, Lucene o PromQL.

Query di costruzione

Utilizzando Visual Explorer, è possibile creare query per i widget senza dover conoscere l'esatta sintassi di DataPrime, Lucene o PromQL per la query.

Le funzioni di creazione delle query includono:

  • La possibilità di selezionare i log o le metriche come fonti di dati.

  • Creare facilmente query DataPrime utilizzando la funzione Converti in DataPrime.

  • Aggiungere filtri alle query per restringere i risultati in base ad attributi o categorie specifiche, facilitando la ricerca di dati rilevanti.

  • Aggiungere funzioni per migliorare le query. Ad esempio,

    • Raggruppamento dei risultati delle query in base a un'etichetta per una visione più granulare.

    • Aggregazione di insiemi di valori per restituire un singolo valore. Le funzioni includono SUM(), AVG(), MIN(), MAX(), COUNT() e altre ancora.

È possibile creare fino a 4 query con attributi dedicati in una singola pagina di Visual Explorer. È quindi possibile aggiungere nuovi grafici o duplicare un grafico esistente con tutte le sue impostazioni e configurazioni.

Utilizzo di Visual Explorer

Accedere a Visual Explorer completando i seguenti passaggi:

  1. Accedere al proprio account IBM Cloud.

  2. Accedere all'istanza di IBM Cloud Logs

  3. Fare clic sull'icona dei registri Icona dei registri > Visual Explorer.

  4. In Query, configurare la query.

    • In Nome query, assegnare alla query un nome significativo.

    • Scegliere un' origine dati (Logs, Metrics o DataPrime) per la query.

      Se crei una query Logs, puoi convertirla nel linguaggio di sintassi " DataPrime " cliccando su "Converti in DataPrime ".

  5. Quando si crea una query Metrica, si sceglie la metrica da interrogare dal menu delle metriche disponibili.

È possibile creare fino a 4 grafici di query in una singola pagina di Visual Explorer. Per creare un'altra query, fare clic su +. Per duplicare una query esistente, fare clic sull'icona Duplica query.

È possibile eliminare un grafico di query dalla pagina Visual Explorer. L'operazione è definitiva e non può essere annullata.

Commutazione delle visualizzazioni

È possibile cambiare facilmente la visualizzazione dei grafici senza ricreare i widget. Cambiando tipo di grafico è possibile esplorare i dati in modi diversi con la stessa query.

Utilizza il menu a tendina per passare da una visualizzazione all'altra.

Salvataggio come dashboard

Sebbene i grafici di Visual Explorer siano temporanei, è possibile salvarli come dashboard personalizzati da condividere con il proprio team in futuro.

Per salvare il grafico come dashboard:

  1. Fai clic su " Salva come dashboard ".

  2. Assegnare al dashboard un nome significativo.

  3. Fare clic su Salva.

Registro delle interrogazioni

Log della pipeline di dati

Per le query di log è possibile selezionare Insight priorità o Tutti i log per la pipeline di dati.

Filtri dei registri

È possibile aggiungere un filtro selezionando un'etichetta e un valore associato.

Gli operatori = e != includono o escludono uno o più valori.

Aggiungere altri filtri facendo clic su +.

Funzioni di registro

Per aggregare i dati di log sono disponibili le seguenti funzioni:

Funzioni di registro
Funzione Descrizione
Count Il numero totale di punti dati nell'intervallo di tempo selezionato.
Count Distinct Il numero di punti dati unici nell'intervallo di tempo selezionato.
Sum La somma di tutti i punti dati nell'intervallo di tempo selezionato.
Min Il valore più piccolo tra i punti dati nell'intervallo di tempo selezionato.
Max Il valore più grande tra i punti dati nell'intervallo di tempo selezionato.
Average Il valore medio di tutti i punti dati nell'intervallo di tempo selezionato.
Percentile XX Percentile xx rappresenta il valore al di sotto del quale ricade il XX% dei punti dati. Ad esempio, Percentile 95 è il valore al di sotto del quale ricade il 95% dei punti dati.

È inoltre possibile utilizzare Group by per raggruppare i risultati delle query in base a uno o più campi.

DataPrime interrogazioni

È anche possibile creare una query DataPrime per il widget. La vista predefinita include un widget grafico a linee basato sui log con una query DataPrime (source logs | groupby $m.timestamp / 1m as timestamp agg count() as count). Questa query recupera i registri, li raggruppa in intervalli di 1 minuto in base al loro timestamp e conta quante voci di registro appaiono in ciascuno di questi intervalli di 1 minuto.

Query metriche

Quando si utilizzano le metriche come fonte di dati, è possibile utilizzare una delle due modalità: Costruttore e Query. In modalità Query, specificare una query PromQL. In modalità Builder, è possibile creare una query selezionando le opzioni senza dover comprendere la sintassi di PromQL.

Filtri metrici

È possibile aggiungere un filtro selezionando un'etichetta e un valore associato.

Gli operatori = e != includono o escludono uno o più valori.

Aggiungere altri filtri facendo clic su +.

Funzioni metriche

Selezionando metriche ed etichette si crea una query PromQL valida, ma è possibile creare query più complesse utilizzando le funzioni.

Aggregazione

Le funzioni di aggregazione calcolano un insieme di valori e restituiscono un singolo valore. Dopo aver scelto la funzione, selezionare l'etichetta da aggregare nel menu o immettere l'etichetta.

Funzioni di aggregazione
Funzione Descrizione
average Il valore medio di tutti i punti dati nell'intervallo di tempo selezionato.
count Il numero totale di punti dati nell'intervallo di tempo selezionato.
min Il valore più piccolo tra i punti dati nell'intervallo di tempo selezionato.
max Il valore più grande tra i punti dati nell'intervallo di tempo selezionato.
sum La somma di tutti i punti dati nell'intervallo di tempo selezionato.
quantile La funzione quantile(phi, q) by (group_labels) è un aggregato che calcola il phi-quantile per ogni gruppo di etichette all'interno della serie temporale restituita da q. Il valore di phi deve rientrare nell'intervallo [0...1]. Il quantile viene calcolato separatamente per ogni serie di punti con lo stesso timestamp. Questa funzione è supportata da PromQL.
histogram_quantile La funzione histogram_quantile è una funzione di trasformazione che calcola il phi-percentile in base ai bucket dell'istogramma forniti. Il valore di phi deve essere compreso tra [0...1]. Ad esempio, histogram_quantile(0.5, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le)) restituisce la durata mediana della richiesta per tutte le richieste degli ultimi 5 minuti.

Conteggio

Le funzioni di conteggio eseguono calcoli su un insieme di valori e restituiscono un singolo valore.

Funzioni di conteggio
Funzione Descrizione
count Il numero totale di punti dati nell'intervallo di tempo selezionato.
absent Restituisce 1 se la serie temporale non ha punti. Altrimenti, absent restituisce un risultato vuoto.
absent over time Restituisce 1 se l'intervallo di tempo fornito non contiene campioni grezzi.
present over time Restituisce 1 se esiste almeno un campione grezzo nell'intervallo di tempo fornito.
changes Il numero di volte in cui il valore della serie temporale è cambiato all'interno dell'intervallo di tempo fornito.
resets Il numero di azzeramenti del contatore nell'intervallo di tempo indicato.

Rollup

Una funzione di rollup si riferisce a funzioni che aggregano i dati delle serie temporali su un intervallo di tempo specificato. Vengono utilizzati per riassumere e analizzare i dati metrici.

Funzioni di rollup
Funzione Descrizione
average over time Calcola la media dei valori delle serie temporali su un intervallo di tempo.
max over time Trova il valore massimo dei dati della serie temporale in un intervallo di tempo.
min over time Determina il valore minimo dei dati della serie temporale in un intervallo di tempo.
max over time Determina il valore massimo dei dati di una serie temporale in un intervallo di tempo.
sum over time Calcola la somma dei valori delle serie temporali in un intervallo di tempo.
count over time Conta il numero di elementi non-NaN nella serie temporale in un intervallo di tempo.
deviation over time Determina il valore di deviazione dei dati delle serie temporali in un intervallo di tempo.
variance over time Calcola la varianza dei dati di una serie temporale in un intervallo di tempo.
last over time Determina l'ultimo valore dei dati di una serie temporale in un intervallo di tempo.
rate per second Calcola il valore medio al secondo dei dati di una serie temporale su un intervallo di tempo.
quantile over time Calcola il quantile specificato dei dati delle serie temporali su un intervallo di tempo.

Dopo aver scelto la funzione, selezionare l'intervallo da interrogare come numero o ${__range}. La variabile rappresenta la durata dell'intervallo di tempo del cruscotto. È una stringa di intervallo supportata da PromQL. Ad esempio, se si seleziona un intervallo di tempo da 13.00 a 14.30, la variabile ${__range} viene resa come 90m. Per ulteriori informazioni, consultare la sezione PromQL.

Rank

Le funzioni di classificazione ordinano, classificano e filtrano i dati nelle query. È possibile utilizzare le funzioni di rango per affinare i risultati in base a metriche e valori specifici.

Dopo aver selezionato una funzione di rango, configurarla specificando la metrica e i parametri (ad esempio, inserire il numero di risultati di K che si desidera che la query recuperi per TOPK).

Funzioni di rango
Funzione Descrizione
TOPK Recupera i risultati più alti di K da un set di dati in base a una metrica specificata. Utilizzate TOPK per mostrare i punti di maggiore importanza.
SORT Ordina i dati in ordine crescente in base alla metrica selezionata. Utilizzare SORT per organizzare i dati dal valore più piccolo a quello più grande.
SORT Descending Ordina i dati in ordine decrescente in base alla metrica selezionata. Utilizzare SORT Descending per dare priorità ai valori più grandi all'inizio del set di risultati.

Caso di utilizzo di esempio

Questo esempio combina due grafici per correlare i log con i livelli di gravità Error e Critical con l'utilizzo della memoria dell'host che esegue i servizi.

Per prima cosa, aggiungere la query di log:

  1. Selezionare Logs come origine dati.

  2. Aggiungere la funzione Group by product_id.

  3. Aggiungere un filtro per Severity=Error, Critical.

Quindi, aggiungere la query delle metriche:

  1. Fare clic su + per aggiungere una query.

  2. Selezionare Metrics come origine dati.

  3. Selezionare le metriche di mem_used.

  4. Aggiungere la funzione sum by host.