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code的key”、“业务code的正确值”参数后，会采集相应的应用码。一般情况下，应用码的值与业务code的正确值相同。配置url监控项详见：配置url监控项。 选填 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
这些特征的类别。图1以集群指标为例，介绍了命名空间、维度和指标的关系。 图1 集群指标 AOM的基础版和按需版所对应的指标存储时长及计费方式不同，详见收费详情。 主机 AOM的每一台主机对应一台虚拟机或物理机。主机可以是您自己的虚拟机或物理机，也可以是您通过华为云购买的虚拟机（例
在规则列表中可查看已创建的接入规则的集群名称、命名空间等信息。单击搜索框右上方的，自定义列表项的展示。单击“接入日志组”列的日志组名称，可以跳转到LTS控制台的日志组详情。 编辑 单击“操作”列的“编辑”，可以编辑该接入规则。修改接入规则的影响请参见修改映射。 删除 单击“操作”列的“删除”，
会采集cluster、Pod、Container、Node等基础指标-容器指标，基础指标的上报不产生费用。 产生计费的可能原因是： Prometheus实例内置的指标管理功能采集到自定义指标并上报指标到AOM。 表1 内置ServiceMonitor配置费用说明 ServiceMonitor
配置预聚合规则 指标管理 仪表盘监控 数据多写 配置指标存储时长 接入指南 获取Prometheus实例的服务地址 Prometheus实例读写地址支持公网的局点 通过Remote Read方式读取Prometheus实例数据 自建Prometheus数据上报到AOM 通过Grafana查看Prometheus实例数据
AOM通过多种数据保护手段和特性，保障AOM的数据安全可靠。 表1 AOM的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 详细介绍 传输加密（HTTPS） AOM支持HTTPS传输协议，保证数据传输的安全性。 构造请求 数据冗余存储 指标、告警、配置等数据以多副本方式存储，保障数据可靠性。 / 数据订阅
志时也会查询到这些组件的日志。 （可选）单击“”，选择导出格式，将搜索结果导出到本地。 导出的日志内容已按3中您选择的排序方式进行了排序，且最多导出已排序的前5000条日志。例如，搜索结果中总共有6000条日志，已选择的排序方式是倒序，则只能导出时间最近的前5000条日志。 支持
用户在Linux环境下，可以使用以下打包镜像的方式。 用户基于使用的镜像创建一个弹性云服务器，详细操作请参考弹性云服务器入门。 执行命令将install_uniagentd_self_OS.sh脚本下载到弹性云服务器上的/root 目录下： 下载命令的拼接规则：wget https://
HTTP协议标准报头。包含了服务器用来处理请求的软件信息。 Apache Content-Length HTTP协议标准报头。用于指明实体正文的长度，以字节方式存储的十进制数字来表示。 xxx Content-Type HTTP协议标准报头。用于指明发送给接收者的实体正文的媒体类型。 application/json
AOM通过多种数据保护手段和特性，保障AOM的数据安全可靠。 表1 AOM的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 详细介绍 传输加密（HTTPS） AOM支持HTTPS传输协议，保证数据传输的安全性。 构造请求 数据冗余存储 指标、告警、配置等数据以多副本方式存储，保障数据可靠性。 / 数据订阅
odMonitor的方式暴露采集目标。 预聚合 Prometheus监控的Recording Rule能力。可以通过PromQL将原始数据加工成新的指标，提升查询效率。 时间序列 由指标名和标签组成。属于同一指标和同一组标签维度的带时间戳的流。 远程存储 自研的时序数据存储组件。
netes集群中每个节点的可分配CPU核心数，假设您的集群中包含3个节点，则采样点分布于3条不同的时间线上。若每个节点的采样周期为15s，则一分钟的时间范围内，上报的采样点数据的总条数为：3*(60/15)=12（条），如下图所示： 会产生自定义指标上报的场景：接入Prometheus后，为什么会产生额外费用？。
本文档介绍通过配置统一监控告警，同时监控不同账号下的指标数据。 自定义OS镜像自动接入采集管理器Uniagent 本文档介绍如何在Linux环境和Windows环境下，基于应用运维服务的采集管理器Uniagent进行镜像打包。您可以使用打包的镜像购买新的ECS主机，就可以为该主机自动安装采集管理器Uniagent。
术方案，保障服务的持久性和可靠性。 表1 AOM服务可靠性架构 可靠性方案 简要说明 AZ内实例容灾 单AZ内，AOM实例通过多实例方式实现实例容灾，快速剔除故障节点，保障实例持续提供服务。 多AZ容灾 AOM支持跨AZ容灾，当一个AZ异常时，不影响其他AZ下的实例持续提供服务。
心数，假设您的集群中包含3个节点，则采样点分布于3条不同的时间线上。若每个节点的采样周期为15s，则一分钟的时间范围内，上报的采样点数据的总条数为：3*(60/15)=12（条），如下图所示： 会产生自定义指标上报的场景：接入Prometheus后，为什么会产生额外费用？。 0~150（百万条）：0
问题描述 账号有OBS的权限，但在日志转储下无法查看OBS桶列表，报错码：LTS.0203。 可能原因 用户未给该子账号添加LTS权限。 解决方法 登录管理员账号，进入统一身份认证服务控制台。 在用户页面，找到需要添加LTS权限的用户名，单击右侧操作列的“授权”。 选择授权模型：角色授权，单击“下一步”。
事件巡检服务会定时巡检已开通智能洞察的应用服务，基于应用历史数据的平均RT、错误率等关键指标看护服务质量，全局分析问题。 功能说明 事件巡检基于应用的历史数据，形成动态上界，以比对服务近期时间的数据是否有异常。 获取基础数据时间范围如下： 基于应用3小时内的历史数据，形成动态上界，以比对近10分钟的数据是否有异常。支持如下事件类型：
统存在的问题。 应用发现最佳实践 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。
术方案，保障服务的持久性和可靠性。 表1 AOM服务可靠性架构 可靠性方案 简要说明 AZ内实例容灾 单AZ内，AOM实例通过多实例方式实现实例容灾，快速剔除故障节点，保障实例持续提供服务。 多AZ容灾 AOM支持跨AZ容灾，当一个AZ异常时，不影响其他AZ下的实例持续提供服务。
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，从而提高查询性能，解决用户配置以及查询慢的问题。 前提条件
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