使用数据加工将Log转成Metric

云原生时代的可观察性

我们关注应用运行起来后的运行时数据，主要有Log、Trace和Metric 这3大类。

Log是离散的事件，Trace可以认为是带请求追踪的事件，Metric是带统计量的事件。

本质上Log、Trace、Metric都是事件，存储上满足事件存储的系统都可以用来存储这3类数据。

阿里云SLS为运行时数据提供了两种存储:Logstore和Metricstore。

  • Logstore：适合存储Log和Trace
  • Metricstore：适合存储Metric

SLS Metricstore针对时序场景做了大量优化，提供PromQL查询能力，支持Prometheus协议。

SLS Metricstore 详细介绍请参考官方链接, PromQL查询语言请参考官方链接

Log转Metric

很多应用的Log数据往往比Metric全面。 经常存在这样的场景: 把Log中的数据转换为Metric。

前面提到，Metric可以认为是特定格式的Log，因此在SLS里可以将Log转换为Metric。

常见的Log转Metric的方法可以有两种:

  • 聚合日志产生指标，类似sql做group by以后产生对应的统计值. 对应SLS ScheduleSQL功能
  • 将日志格式做格式转换，使其符合Metric格式. 对应SLS数据加工e_to_metric场景

本文主要介绍第二种的场景，即日志按行处理转化为Metric的格式

阿里云SLS 数据加工简介

数据加工服务是SLS推出的面向日志行处理的服务，主要为日志的规整、过滤、富化等场景设计

SLS数据加工DSL是专门为日志实时行处理定制的一套语言（类Python）。目前支持200+的行处理函数，可以参考官网文档

本文主要介绍Log转Metric的函数 e_to_metric

Log转Metric实战

Step1 – 创建Metricstore

首先来建一个Metricstore用于接受指标数据

  • 创建Metricstore，界面操作

  • Grafana配置访问Metricstore, 以便使用Grafana查询Metricstore数据, 进入Grafana首页

Configuration -> Data Sources -> Add Data Source, 选择Prometheus -> URL的组成格式如下

https://${Endpoint}/prometheus/${Project}/${Metricstore}/

# Endpoint、Project、 Metricstore分别做相应替换

Auth -> Basic auth要enable起来，Basic Auth Details输入阿里云AccesskeyID和AccesskeySecret

Metricstore创建好了，那么如何向Metricstore写入指标数据呢？

可以看到下面的格式来写入, 见文档 Metricstore格式

可以看到，Metricstore要求数据写入必须符合一定的格式，

对于Log格式转Metric格式的场景，可以使用数据加工函数e_to_metric来实现.

接下来以Nginx日志中的request_time等指标为例，演示如何将Log转换成Metricstore的格式

Step2 - 第一个Log转Metric任务

先来看一下用于演示的Nginx日志, 我们的目标是将建立Nginx的request_time指标

  • 点开Nginx日志的logstore，进入查询分析页面后，可以看到“数据加工”的入口，点击进入

  • 看到数据加工IDE界面后，在IDE里编写DSL语句实现生成request_time指标

数据加工实现日志转Metric主要由 e_to_metric 来实现, 函数参数要求如下，完整帮助参考 链接

e_to_metric(names=None, labels=None, time=None)
# names字段用于指定指标名称字段，指定该字段后指标的值也会取Log中该字段名的值
# labels字段用于指定指标label字段
# time字段不填，自动使用logstore中的__time__时间

我们只需要建立一个指标叫request_time,并且指标取值也是request_time的值，因此加工语句如下

e_to_metric(names="request_time")

点一下快速预览，看一下效果

可以看到生成了request_time指标，并且没有Label（后面有更多样例演示如何增加Label，我们先走通最简单的）

  • 保存加工任务, 存储目标的目标库请选择刚才第一步创建的Metricstore

Step3 – 查询Metricstore

加工任务保存后，等几分钟后数据会写入Metricstore，然后可以在Grafana里查询Metric。

输入PromQL查询，直接输入metricname即可查询

request_time

Log转Metric - 更多样例

  • 带上Label
e_to_metric(names="request_time",labels="slbid")

  • 将Log中的多个值转化为指标
e_to_metric(names=["request_time","upstream_response_time"],labels="slbid")

  • 多个Label
e_to_metric(names=["request_time","upstream_response_time"],labels=["slbid","scheme"])

  • Metric重命名
e_to_metric(names=[("request_time","rt"),"upstream_response_time"],labels=["slbid","scheme"])

  • Label重命名
e_to_metric(names=[("request_time","rt"),"upstream_response_time"],labels=["slbid",("scheme","http_type")])

小结

本文通过数据加工的e_to_metric函数演示了如何将Log转化成Metric， 希望对看官的可观察性场景有帮助。

SLS提供了可观察性的整体方案，积极跟进OpenTelemetry标准，有任何问题欢迎和我们交流。