Tham gia Đăng nhập
Điểm:0
melink14 avatar Server

Tạo biểu đồ phần trăm phân bổ khu vực xếp chồng lên nhau trong Giám sát đám mây của Google

lá cờ cn
melink14

Tôi đã tạo số liệu dựa trên nhật ký bằng nhật ký được lưu trữ trong Google Cloud Logs dựa trên thời lượng phản hồi HTTP. Tôi muốn một biểu đồ hiển thị diện tích xếp chồng lên nhau cho phần trăm thứ 50, 95 và 99.

Tôi đã đọc các tài liệu về Giám sát đám mây của Google trên nhiều biểu đồ khác nhau và trong khi tôi có thể lấy bất kỳ số liệu đơn lẻ nào để hiển thị dưới dạng phần trăm; Tôi dường như không thể hiển thị tất cả ba phần trăm xếp chồng lên nhau cùng một lúc.

Gì Là có thể là thêm 3 phần trăm vào biểu đồ dưới dạng 3 số liệu riêng biệt với cách căn chỉnh khác nhau, điều này có vẻ hoạt động tốt đối với biểu đồ đường thông thường nhưng nếu tôi thay đổi loại biểu đồ thành vùng xếp chồng thì mỗi phần trăm sẽ tô màu khu vực của nó một cách độc lập với các đường phần trăm khác.

Tôi cũng có thể hiển thị cả ba dòng nếu tôi chọn biểu đồ "Bản đồ nhiệt" với Tổng hoặc châu thổ căn chỉnh và nhấp vào nút 'ẩn bản đồ nhiệt' trên biểu đồ trong Metrics explorer.

Đây là một cách rất phổ biến để trực quan hóa phân vị phân phối, vì vậy tôi nghĩ rằng nó có thể thực hiện được (có thể bằng cách chỉnh sửa hướng truy vấn để bao gồm nhiều phân vị) vì vậy mọi trợ giúp đều được đánh giá cao.

Chi tiết số liệu:

Loại: Phân phối

Lọc: logName = "projects/lv-server-1/logs/tail-logs" VÀ jsonPayload.httpRequest:*

đơn vị: s

Tên trường: jsonPayload.duration

Nhãn:

  • "trạng thái, INTEGER, jsonPayload.status"
  • 'content_type, STRING,jsonPayload.resp_headers."Loại nội dung"'

Nhóm biểu đồ:

  • Loại: Hàm mũ
  • Số thùng: 64
  • Hệ số tăng trưởng lũy ​​thừa: 2.0
  • Thang đo tuyến tính: 0,00005
87
1 + 4
Pit avatar
lá cờ dz
Pit
Để tái tạo kịch bản, vui lòng chia sẻ chính xác các chỉ số dựa trên nhật ký giống hệt nhau và đó là giới hạn cho thời lượng phản hồi http. Chúng tôi phải tính đến việc điểm dữ liệu được căn chỉnh chỉ hợp lệ cho các chỉ số đo lường và delta khi chúng có loại dữ liệu phân phối, như đã thấy trong [Tài liệu về dữ liệu căn chỉnh](https://cloud.google.com/monitoring/charts/ chọn-tổng hợp-số liệu#căn chỉnh).
0
Hồi đáp
melink14 avatar
lá cờ cn
melink14
Xin chào @Pedro, tôi đã cập nhật câu hỏi với nhiều chi tiết hơn. Tôi đã bao gồm các nhóm biểu đồ vì điều đó đưa ra chính xác giới hạn thời lượng phản hồi HTTP được ghi lại.
0
Hồi đáp
Pit avatar
lá cờ dz
Pit
Xin vui lòng bạn có thể chia sẻ các bộ lọc xây dựng? [bài đăng tương tự](https://stackoverflow.com/questions/67742984/gcp-alert-filters-criteria-for-multiple-resources) này có thể hữu ích.
0
Hồi đáp
melink14 avatar
lá cờ cn
melink14
Tôi cũng đã thêm các bộ lọc số liệu. Bài đăng tương tự dường như có liên quan đến số liệu và cảnh báo nhưng tôi nghĩ vấn đề của tôi liên quan nhiều hơn đến cách tạo biểu đồ cho số liệu của mình. Mặc dù có lẽ có một số cách để sử dụng `||` trong trình chỉnh sửa truy vấn?
0
Hồi đáp
Điểm:1
melink14 avatar Server
lá cờ cn
melink14

Tôi đã tìm thấy câu trả lời trên stackoverflow sau khi đọc tài liệu Ngôn ngữ truy vấn giám sát.

union_group_by cho phép bạn lập biểu đồ nhiều chuỗi thời gian cùng một lúc, điều này sẽ cho phép biểu đồ vùng xếp chồng lên nhau hoạt động chính xác. Tôi đã tìm kiếm các ví dụ về cách sử dụng và tình cờ thấy điều này bài tràn ngăn xếp mà đã được đăng gần đây.

Về cơ bản, bạn tạo một bảng phần trăm từ dữ liệu độ trễ của mình và sau đó chuyển nó tới union_group_by:

tìm nạp toàn cầu::logging.googleapis.com/user/my_metrics.response_time |
{
    phần trăm_từ 50 | thêm [p: "phần trăm thứ 50"]
    ;
    phần trăm_từ 90 | thêm [p: "phân vị thứ 90"]
    ;
    phần trăm_từ 95 | thêm [p: "phần trăm thứ 95"]
} |
union_group_by [p]

Biểu đồ kết quả được xếp chồng lên nhau một cách chính xác nhưng sử dụng một phép nội suy khác so với khi sử dụng bộ căn chỉnh phân vị của trình chỉnh sửa cơ bản. Các giá trị có vẻ gần đúng mặc dù.

0 + 0
lá cờ VietNam
Phan Văn Trường
Câu hỏi này là trong các ngôn ngữ khác:

Đăng câu trả lời

Hầu hết mọi người không hiểu rằng việc đặt nhiều câu hỏi sẽ mở ra cơ hội học hỏi và cải thiện mối quan hệ giữa các cá nhân. Ví dụ, trong các nghiên cứu của Alison, mặc dù mọi người có thể nhớ chính xác có bao nhiêu câu hỏi đã được đặt ra trong các cuộc trò chuyện của họ, nhưng họ không trực giác nhận ra mối liên hệ giữa câu hỏi và sự yêu thích. Qua bốn nghiên cứu, trong đó những người tham gia tự tham gia vào các cuộc trò chuyện hoặc đọc bản ghi lại các cuộc trò chuyện của người khác, mọi người có xu hướng không nhận ra rằng việc đặt câu hỏi sẽ ảnh hưởng—hoặc đã ảnh hưởng—mức độ thân thiện giữa những người đối thoại.