，就要放到服务端来实现了，所以服务 端必须要能对这种类型的数据建模抽象，也就是所谓的 Counter 类型。 时序数据 PromQL 就是查询时序数据的一种 Query Language，要想对 PromQL 有了解，得先搞清楚时 序数据。 认识时序数据 我们先来看一张图，图上是 5 台机器的内存可用率： 每个机器的内存可用率数据，体现为图上的一条线，我们称为 series，某个机器在某一时刻的内 series，某个机器在某一时刻的内 存可用率数据，我们称为数据点，比如上图，2022-08-25 15:05:22 这个时刻，每个机器都有 一个可用率数据点，共计 5 个数据点。 上面的图是查询的最近一小时的，我们切换到 Table 视图，得到如下结果： 这个表格的内容，是这 5 台机器在当前这个时间点的最新值，当前我做查询的时刻是：2022- 08-25 15:48:03 用 Chrome 开发者工具可以看到发的请求参数： 如果在 Graph 视图，返回的数据取 决于 step 参数，查询时传给时序库的 step = 10，返回的图形就是每 10s 一个点，step = 20 就是每 20s 一个点，返回的数据的时间间隔取决于 step 参数而非原始数据的上报间隔。 Range Query 理论上是没法绘制 Graph 的（当然有些时序库可能会做容错处理），因为从原 理上说不通。绘图的时候，我们要选择一个时

⽤用户端监控 apm ⾃自研 客户端 播放器器 metric⽅方案选型 • 能覆盖⼤大部分监控场景 • 固定⼏几种数据类型 ✦ Counter ✦ Gauge ✦ 等.. • 时序数据 ✦ 具有统计特性 ✦ 具有规律律性 metric数据特征 选型原则 • 基于开源⽅方案，⼆二次开发 • 具备现代时间序列列数据库的特性 • 活跃项⽬目,具有成熟的⽣生态环境

故障排查、止损效率。 告警/故障处理 通常，我们并不会基于告警来做协同，更多的是基于故障来做协同。点击某个故障，可以看到故障详情， 会有认领、关闭、合并故障、评论等相关操作，示例图如下： 对于一些大故障，跨多个团队，拉齐信息是非常关键的，如果有某个团队发现了一些线索，可以通过评论 的方式让其他团队快速知悉，新进的故障处理人员也可以通过这些评论以及故障关联的告警快速得知故障