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Osservabilità in Amazon OpenSearch Service
L'installazione predefinita di OpenSearch Dashboards per Amazon OpenSearch Service include il plug-in Observability, che è possibile utilizzare per visualizzare eventi orientati ai dati utilizzando Piped Processing Language (PPL) al fine di esplorare, scoprire ed eseguire query sui dati archiviati in OpenSearch. Il plug-in richiede OpenSearch 1.2 o versioni successive.
Il plug-in Observability offre un'esperienza unificata per la raccolta e il monitoraggio di parametri, registri e tracce provenienti da origini dati comuni. La raccolta e il monitoraggio dei dati in un'unica posizione consentono l'osservabilità full-stack e end-to-end dell'intera infrastruttura. La documentazione completa per il plug-in Observability è disponibile nella documentazione di OpenSearch
Il processo di esplorazione dei dati è diverso per ogni persona. Se sei alle fasi iniziali di esplorazione dei dati e di creazione di visualizzazioni, si consiglia di provare un flusso di lavoro come il seguente:
Esplora i dati con l'analisi dei dati degli eventi
Per iniziare, supponiamo che tu stia raccogliendo i dati dei voli nel tuo dominio OpenSearch Service e desideri scoprire quale compagnia aerea ha avuto il maggior numero di voli in arrivo all'aeroporto internazionale di Pittsburgh il mese scorso. Scrivi la seguente query PPL:
source=opensearch_dashboards_sample_data_flights | stats count() by Dest, Carrier | where Dest = "Pittsburgh International Airport"
Questa query estrae i dati dall'indice denominato opensearch_dashboards_sample_data_flights
. Quindi usa il comando stats
per ottenere un numero totale di voli e raggrupparlo in base all'aeroporto di destinazione e al vettore. Infine, utilizza la clausola where
per filtrare i risultati dei voli in arrivo all'aeroporto internazionale di Pittsburgh.
Ecco come appaiono i dati quando vengono visualizzati nell'ultimo mese:
È possibile scegliere il pulsante PPL nell'editor di query per ottenere informazioni sull'utilizzo ed esempi per ogni comando PPL:
Osserviamo il seguente esempio più complesso, che richiede informazioni sui ritardi dei voli:
source=opensearch_dashboards_sample_data_flights | where FlightDelayMin > 0 | stats sum(FlightDelayMin) as minimum_delay, count() as total_delayed by Carrier, Dest | eval avg_delay=minimum_delay / total_delayed | sort - avg_delay
Ogni comando nella query influisce sull'output finale:
-
source=opensearch_dashboards_sample_data_flights
- estrae i dati dallo stesso indice dell'esempio precedente -
where FlightDelayMin > 0
- filtra i dati sui voli in ritardo -
stats sum(FlightDelayMin) as minimum_delay, count() as total_delayed by Carrier
- per ogni vettore, ottiene il tempo di ritardo minimo totale e il conteggio totale dei voli in ritardo -
eval avg_delay=minimum_delay / total_delayed
- calcola il tempo medio di ritardo per ciascun vettore dividendo il tempo minimo di ritardo per il numero totale di voli in ritardo -
sort - avg_delay
- ordina i risultati in base al ritardo medio in ordine decrescente
Con questa query, è possibile determinare che OpenSearch Dashboards Airlines ha, in media, meno ritardi.
Puoi trovare ulteriori query PPL di esempio in Query e visualizzazioni nella pagina Analisi dei dati degli eventi.
Creazione di visualizzazioni
Dopo aver eseguito una query corretta dei dati che ti interessano, puoi salvare queste query come visualizzazioni:
Quindi aggiungi queste visualizzazioni a pannelli operativi
Approfondisci con Trace Analytics
Trace Analytics fornisce un modo per visualizzare il flusso di eventi nei dati OpenSearch per identificare e risolvere i problemi di prestazioni nelle applicazioni distribuite.