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1个组件状态图表最多可添加10个组件。 指标 指标数据 基础规格:指标数据在数据库中最多保存7天。 专业规格:指标数据在数据库中最多保存30天。 指标项 资源(例如,集群、组件、主机等)被删除后,其关联的指标项在数据库中最多保存30天。 维度 每个指标的维度最多为20个。 指标查询接口 单次最大可同时查询20个指标。
在左侧导航栏选择“日志设置”,单击“分词配置”页签。 登录LTS控制台。 在左侧导航栏选择“配置中心”。 单击“分词配置”页签。 分词配置 ICAgent采集 为了减少内存、数据库和磁盘空间占用,您可以按需进行ICAgent采集设置。 登录AOM 2.0控制台。 在左侧导航栏选择“设置”,进入全局配置界面。 在左侧导
OBS、虚拟私有云 VPC、弹性负载均衡 ELB、云专线 DC、NAT网关 NAT、分布式消息服务 DMS、分布式缓存 DCS、关系型数据库 RDS、文档数据库服务 DDS、数据复制服务 DRS、湖仓构建 LakeFormation、云原生数据湖 MRS、数据仓库服务 GaussDB DWS、云搜索服务
关闭 用户自定义ServiceMonitor或PodMonitor配置采集指标并上报指标到AOM,产生相关费用。比如容器场景自定义中间件mysql、nginx、业务指标等。 云服务场景 云服务接入AOM Prometheus实例后,部分云服务产生计费。具体如下: 不计费云服务:Mo
database # 启用数据库指标采集 - --collect.collection # 启用集合指标采集 - --collect.topmetrics # 启用数据库表头指标信息采集
database # 启用数据库指标采集 - --collect.collection # 启用集合指标采集 - --collect.topmetrics # 启用数据库表头指标信息采集
单击“已接入采集任务”,可查看已接入的采集任务,并根据需要删除不需要的采集任务。 (可选)在右侧“已安装”面板选择需要接入的插件卡片,单击“接入XX”,例如“接入MySQL”,可为当前插件卡片配置多个采集任务。 父主题: 创建Prometheus实例
获取应用接口发生调用时产生的调用链数据,然后根据应用近7天的调用链数据来训练调用链模型。默认每14天后台自动更新模型,并将模型保存在后台数据库中。 在线推理阶段:当用户点击事件卡片,进入到根因分析页面时,会触发根因分析模型的在线推理任务,在线推理任务会基于上一步离线训练完的调用链
AOM与CES的云服务监控功能对比 安全 优化以下章节: 基础指标:容器指标 2023-09-15 删除“计费说明”章节。 2023-08-04 删除“基础指标-云服务指标”章节。 2023-06-30 新增以下章节: 与AOM 1.0对比 基础指标:IoTDA指标 优化以下章节: 基础指标:容器指标
类和界面展示,可以填写任意字段。如按技术栈分类可写Java,Python。按作用分类可填写collector(采集),database(数据库)等。 若您未设置组件名,则组件名默认为unknownapplicationname。 当添加了多条命名项时,所有命名项将拼接在一起作为进
coredns_dns_response_rcode_count_total 每个Zone和Rcode的响应次数 coredns_dns_request_count_total DNS请求次数 coredns_dns_request_do_count_total 设置了DO标志位的请求总数
flink_jobmanager_Status_JVM_Threads_Count JobManager中活动的线程总数。 个 flink_taskmanager_Status_JVM_Threads_Count TaskManager中活动中的线程总数。 个 GarbageCollection
0~100 百分比(%) 句柄数(aom_process_handle_count) 该指标用于统计测量对象使用的句柄数。 ≥0 无 最大句柄数(aom_process_max_handle_count) 该指标用于统计测量对象使用的最大句柄数。 ≥0 无 物理内存总量(aom
下行错包率(aom_node_network_receive_error_packets) 每秒网卡接收的错误包个数。 ≥0 个/秒(Count/s) 上行Bps(aom_node_network_transmit_bytes) 该指标用于统计测试对象的出方向网络流速。 ≥0 字节/秒(Byte/s)
详细介绍请参见使用预测和预算来跟踪成本和使用量。 资源优化 您可以通过AOM的监控功能监控资源的使用情况,评估当前配置是否过高。例如:CPU、内存、带宽等资源的利用率。寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源,然后采取针对性的优化措施。
Profiler性能分析,自动获取应用程序运行过程中的CPU、内存、时延的使用情况,通过火焰图的实时展示每一个方法的调用关系和执行率,帮助优化代码性能。 使用限制 为了应用运行稳定,强烈建议您按照要求升级JDK版本,在低版本的JDK上使用Profiler性能分析功能,存在应用崩溃的风险。
Profiler性能分析,自动获取应用程序运行过程中CPU和内存和时延的使用情况,通过火焰图实时展示每一个方法、类和线程的调用关系和执行效率,帮助优化代码性能。 操作步骤 登录AOM 2.0控制台。 在左侧导航栏选择“应用监控 > 组件列表”,进入组件列表页面。 在左侧“快速筛选”栏中,选择“区域”、“应用”以及“技术栈”。
errorMessage String 响应信息描述。 metaData Object 查询结果元数据信息,包括分页信息等。 metaData.count Integer 当前返回结果条数。 metaData.total Integer 总条数。 metaData.start String
ets) 每秒网卡接收的错误包个数。 ≥0 个/秒(Count/s) 容器错包个数(aom_container_network_rx_error_packets) 该指标用于统计测量对象收到错误包的数量。 ≥0 个(Count) 上行Bps(aom_container_network_transmit_bytes)
下行错包率 每秒网卡接收的错误包个数。 ≥0 个/秒(Count/s) aom_container_network_rx_error_packets 容器错包个数 该指标用于统计测量对象收到错误包的数量。 ≥0 个(Count) aom_container_network_transmit_bytes