Amazon OpenSearch 服务中的可观察性

Amazon Serv OpenSearch ice OpenSearch 控制面板的默认安装包括可观察性插件，您可以使用该插件使用管道处理语言 (PPL) 对数据驱动的事件进行可视化，以便浏览、发现和查询存储在中的数据。 OpenSearch该插件需要 OpenSearch 1.2 或更高版本。

可观察性插件为采集和监控来自常见数据源的指标、日志和跟踪信息提供了统一的体验。数据收集和监控集中在一处，可实现整个基础设施的全栈 end-to-end 可观察性。

注意

本文档简要概述了 OpenSearch 服务中的可观察性。有关可观察性插件的全面文档（包括权限），请参阅可观察性。

每个人探索数据的过程都是不同的。如果您不熟悉探索数据和创建可视化效果，我们建议您尝试以下工作流程。

使用事件分析来探索数据

首先，假设您正在 OpenSearch 服务域中收集航班数据，并且您想了解上个月抵达匹兹堡国际机场的航班最多的航空公司。您会编写下面的 PPL 查询：


source=opensearch_dashboards_sample_data_flights |
    stats count() by Dest, Carrier |
    where Dest = "Pittsburgh International Airport"

此查询将从名为 opensearch_dashboards_sample_data_flights 的索引中提取数据。然后使用 stats 命令获取总航班数据，并根据目的地机场和航空公司进行分组。最后，它使用 where 子句从结果中筛选出到达匹兹堡国际机场的航班。

下面是显示的上个月数据的样子：

您可以在查询编辑器中选择 PPL 按钮来获取每个 PPL 命令的用法信息和示例：

下面来看一个更复杂的例子，即查询有关航班延误的信息：


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

查询中的每个命令都会影响最终输出：

source=opensearch_dashboards_sample_data_flights – 从与上例相同的索引中提取数据
where FlightDelayMin > 0 – 从数据中筛选出发生延误的航班
stats sum(FlightDelayMin) as minimum_delay, count() as total_delayed by Carrier – 获取每家航空公司的总最短延误时间和延误航班总数
eval avg_delay=minimum_delay / total_delayed – 用最短延误时间除以延误航班总数，得出每家航空公司的平均延误时间
sort - avg_delay – 按平均延误时间降序对结果进行排序