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中可能出现的异常问题。 数据源 源日志组 日志数据来源的日志组，请从下拉列表中选择。 若下拉列表中没有合适的日志组，请单击“创建日志组”新建。 说明： 日志数据默认存储30天，可以在1~30天之间设置。超出存储时间的日志将会被自动删除，您可以按需将日志数据转储至OBS桶中长期存储。
设置告警规则详情。具体的参数说明如表2所示。 设置完成后，监控的指标数据以折线图形式显示在告警条件上方，单击每条指标数据前的折线符号可将对应指标数据在当前图表中隐藏。单击“新增指标”可多次添加监控指标，并为指标设置统计周期和检测规则等信息。 将光标移动到指标数据和对应告警条件后，还可以根据需要执行以下操作：
应用发现是指AOM通过配置的规则发现和收集主机上部署的应用和关联的指标。可在“应用监控”界面和“监控概览”界面查看发现的应用和应用对应的指标数据。 应用和组件的对应关系如下： 组件: 完成某项业务的最小工作单元（可以是微服务、容器进程或者普通进程）。 应用: 一个完整的业务模块，由多个组件组成。
在下拉列表选择已创建日志流。单击“日志预览”可查看该日志流包含的日志数据。 日志结构化 单击“结构化”，将选择的日志数据结构化处理。结构化配置的字段默认显示在下方列表中。 设置完成后，单击“下一步”。 设置指标配置的相关信息。 单击“添加接入指标”，为创建的日志指标规则添加指标数据。具体的参数说明请参见表2。 图2
反应了业务的成交量等，当您需要了解这些信息时，可创建统计规则。统计规则创建成功后，AOM能够针对您配置的关键词周期性地进行统计，并生成指标数据，以便您实时了解系统性能及业务等信息。 目前对于华北-北京一、华东-上海二和华南-广州区域，统计规则支持关键词统计和SQL统计。两者的区别
查看桶日志 桶日志是AOM提供的一种细粒度日志查询功能，您可以日志桶为单位查看日志，以便提取关键业务数据、快速查看并定位问题。 目前对于华北-北京一、华东-上海二和华南-广州区域，桶日志支持多维度日志信息查询和检索，您可对原始日志进行查询与分析，也可对结构化后的日志进行SQL查询与分析。
一键迁移 引导用户快速将仪表盘和告警规则数据从AOM 1.0一键迁移至AOM 2.0。 注意事项 告警规则一键迁移提供全量规则迁移和迁移结果查询的能力。 后台判断用户是否进行过迁移（迁移状态：未迁移，迁移中，迁移完成） 如果进行过迁移，显示迁移完成的弹框。 如果没有进行过迁移，显示一键迁移的弹框。
一键迁移 引导用户快速将仪表盘和告警规则数据从AOM 1.0一键迁移至AOM 2.0。 约束与限制 告警规则一键迁移提供全量规则迁移和迁移结果查询的能力。 后台判断用户是否进行过迁移（迁移状态：未迁移，迁移中，迁移完成） 如果进行过迁移，显示迁移完成的弹框。 如果没有进行过迁移，显示一键迁移的弹框。
24小时），单位为分钟或小时，每个图表最多可以查询最近一天的数据，当统计周期选择1~4分钟时，图表查询时间不能超过1小时。 若想添加多个图表，可单击继续添加。 说明： 单击跳转到日志流的可视化查看详情界面。 单击删除该直接添加的图表。 单击“预览”可查看可视化分析后的数据。必须要执行“预览”，否则将无法保存该告警规则。
在“实例名称”和“监控项”下拉框中选择实例与监控项，可以查看该实例在对应采集器下不同指标集的基础监控项指标数据，具体指标及说明请参见：基础监控。 您还可以根据需要执行以下操作： 设置时间范围，查看已设时间范围内的数据。可通过如下两种方式设置时间范围： 方式一：使用AOM预定义好的时间标签，例如，近1小
搜索同时包含start和unexpected的日志数据：start && unexpected。 搜索同时包含start和unexpected的日志数据：start AND unexpected 或者 start and unexpected。 搜索包含start或者unexpected的日志数据：start ||
自定义指标上报量 自定义指标上报量即采样点数量，采样点数量计算方式遵循开源Prometheus的数据模型。一条采样点数据包含指标名称、Label集合、采样时间时间戳及取值这几个部分，采样点以时间线的方式在逻辑上组织起来。例如，kube_node_status_allocatabl
故障传播链分析：提供基于应用性能管理APM平台的调用链和平均RT、错误率等分析关键指标数据，找出异常调用在调用链追踪链路trace中的传播关系，并展示服务及其关联服务的关键指标数据，可以更有效地定位根因。 优势 从周期性、稳定性和自相关性等多维度对数据进行特征提取，自动检测指标异常。 基于应用服务和流量Top
阈值规则：对资源的指标设置阈值条件，当指标数据满足阈值条件时，会产生阈值告警（阈值告警即由阈值规则触发而产生的告警）；当没有指标数据上报时，会产生数据不足事件（数据不足事件即由阈值规则触发而产生的事件）。同时执行自定义的触发策略，当阈值规则的状态（正常、超限阈值、数据不足）发生变化时，会以邮件或
加载指标数据，全面还原用户的体验感受，定位访问慢的原因。 定位应用性能瓶颈 业务痛点 随着业务不断发展，业务逻辑日益复杂，导致应用性能问题分析与定位日益艰难，给监控运维带来了巨大的挑战： 应用之间的依赖关系复杂，难以梳理。 调用链路长，排查和定位群体困难。 接口调用、数据库调用关系复杂，管理难度大。
创建告警行动规则 通过创建告警行动规则关联SMN主题与消息模板，当日志、资源或指标数据满足对应的告警条件时，系统根据关联SMN主题与消息模板来发送告警通知。 前提条件 已创建一个主题，操作详见创建主题。 已设置主题策略，操作详见设置主题策略。 已为主题添加相关的订阅者，即通知的接
配置预聚合规则 预聚合（Recording Rule）可以对落地的指标数据做二次开发。某些查询可能需要在查询端进行大量的计算，导致查询端压力过大，通过配置预聚合规则将计算过程提前到写入端，可减少查询端资源占用，尤其在大规模集群和复杂业务场景下可以有效的降低PromQL的复杂度，从
在下拉列表中选择想要查看的“实例名称”和“监控项”，可以查看该实例在对应采集器下的不同指标集下的应用监控数据。 您还可以根据需要执行以下操作： 设置时间范围，查看已设时间范围内的数据。可通过如下两种方式设置时间范围： 方式一：使用AOM预定义好的时间标签，例如，近1小时、近6小时等，您可根据实际需要选择不同的时间粒度。
时间范围和统计周期的关系 AOM约束单个指标单次查询最大返回1440个数据点，因此统计周期与时间范围的关系如下所示： 最大可查询时间范围=统计周期×1440 当您选中的查询时间范围小于等于最大可查询时间范围时，所有满足以上条件的统计周期可以被选择。例如，查询1小时的指标时，可选的统计周期为1分钟和5分钟。
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