只能在线观看的电影网站咋么做,常平网站,苏州刚刚发生大事件,公众号注册官网可观测行业中的语义规范
语义规范可以说在我们生活中无处不在#xff0c;它为某种语言或文化中的单词和短语提供了一致的意义#xff0c;以促进更清晰的交流。
而在计算机世界中#xff0c;语义规范也同样甚至更加关键#xff0c;因为屏幕上的文本缺乏更丰富的对话环境—…可观测行业中的语义规范
语义规范可以说在我们生活中无处不在它为某种语言或文化中的单词和短语提供了一致的意义以促进更清晰的交流。
而在计算机世界中语义规范也同样甚至更加关键因为屏幕上的文本缺乏更丰富的对话环境——没有语调或肢体语言可以解读这使得误解更容易发生也让接手他人代码变得具有挑战性。
在可观测领域语义规范同样重要它可以确保一致性和清晰度。
定义和示例
在可观测领域语义规范指的是遥测数据及其属性的命名标准。它们定义了用户在监控常见软件或库时应该如何命名其可观测数据。
例如在典型的使用数据库驱动的应用中语义规范定义了标准名称和值的枚举如 db.system数据库类型例如mysql或postgresql db.operation.name数据库操作例如SELECT
这些标准化名称可以用于各种可观测数据类型 指标Metrics作为指标名称或标签名称和值 日志/事件Logs/Events作为字段名称和值 跟踪Traces作为事件字段或属性字段名称和值
行业标准
行业中几种广泛采用的语义规范包括 Elastic Common Schema OpenTelemetry Semantic Conventions Datadog Conventions
概念架构V-Model
为了说明各种可观测概念之间的关系我们可以使用 V 模型架构。
如下图V 字母的左半边代表数据采集链路右半边代表数据应用链路。数据从左上方经过采集、传输进入存储再由存储经过查询语言、API 最终应用在监控产品上如大盘、告警等系统。 图 1可观测概念架构 V-Model
语义层 负责收集数据并提供数据应用分析、仪表盘、告警 理解数据及其含义 示例名为db.connection.pool.active的指标代表应用程序连接池中的活动连接数 使构建特定领域的应用程序用于数据洞察和分析成为可能
协议层 增加抽象并负责通过网络从 API/SDK 移动数据到收集器 通常不需要理解特定值的含义 处理指标计数器、直方图、日志和跟踪概念 定义查询语言和数据提取的传输 API 大多数 OpenTelemetry 规范集中于这一层
存储层 更简单甚至与可观测数据本身解耦 按模型时间序列或表格和数据类型字符串、浮点数查看数据 可观测专用数据库可包含用于高效查询和数据检索的功能
为什么语义规范很重要
在之前可观测行业缺乏广泛认可的语义层标准。这导致了一些问题的出现 组织或公司自行定义自己的指标名称和标签 需要自行定制仪表盘和警报程序缺乏可以共享的标准程序 更容易被供应商锁定例如Datadog 的专有规范
因此提供标准语义层会提供几个好处 互操作性在不同后端之间共享代理和应用程序 一致性和生态系统为常见中间件和基础设施构建标准观测解决方案 简化采用组织可以使用理解这些语义规范的预构建仪表盘、警报和分析工具 优化数据存储和计算在其他层中实现数据存储和计算的优化
GreptimeDB 支持语义规范
GreptimeDB 是一个适用于存储和分析各种类型可观测数据的时间序列数据库包括指标、事件和日志等也得益于行业中建立的明确语义规范。
例如GreptimeDB 内置 ETL 引擎可将非结构化日志解析为标准事件。我们建议用户以 OpenTelemetry 标准规范命名字段这样将来也可以很方便地接入标准化的仪表盘和分析工具。
未来我们也将在云端为符合语义规范的数据提供标准化的上层应用敬请期待 关于 Greptime Greptime 格睿科技专注于为可观测、物联网及车联网等领域提供实时、高效的数据存储和分析服务帮助客户挖掘数据的深层价值。目前基于云原生的时序数据库 GreptimeDB 已经衍生出多款适合不同用户的解决方案更多信息或 demo 展示请联系下方小助手微信号greptime。 欢迎对开源感兴趣的朋友们参与贡献和讨论从带有 good first issue 标签的 issue 开始你的开源之旅吧期待在开源社群里遇见你添加小助手微信即可加入“技术交流群”与志同道合的朋友们面对面交流哦~ Star us on GitHub Now: https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb 官网https://greptime.cn/ 文档https://docs.greptime.cn/ Twitter: https://twitter.com/Greptime Slack: https://greptime.com/slack LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/greptime/
