SkyWalking OAP服务百分位指标不支持的解决方案
在SkyWalking监控系统中,服务响应时间百分位(Service Response Time Percentile)是一个重要的性能指标,它能够帮助开发者了解服务在不同百分位下的响应时间分布情况。然而,在使用SkyWalking v10.0.0版本时,部分用户可能会遇到UI界面无法显示服务响应时间百分位图表的问题,同时在OAP日志中会出现"Unsupported metrics service_percentile"的警告信息。
问题背景
当用户部署SkyWalking v10.0.0版本,并配合Elasticsearch v8.11作为存储后端时,可能会发现以下现象:
- SkyWalking UI中的"Service Response Time Percentile (ms)"图表没有数据显示
- OAP服务器日志中持续输出警告信息:"Unsupported metrics service_percentile"
问题原因
这个问题的根本原因是SkyWalking v10.0.0版本对百分位指标的计算和存储方式进行了优化和改进。新版本中,百分位指标的计算逻辑发生了变化,但部分用户的仪表板模板没有相应更新,导致系统无法正确识别和显示这些指标。
解决方案
要解决这个问题,用户需要采取以下步骤:
-
更新仪表板模板:确保使用最新版本的SkyWalking仪表板模板,这些模板已经适配了新的百分位指标计算方式。
-
重新初始化系统:如果已经部署了旧版本的仪表板模板,建议进行系统重新初始化,这将自动加载最新的模板配置。
-
检查版本兼容性:确认所有组件(包括OAP服务器、UI界面和存储后端)都使用兼容的版本组合。
实施建议
对于生产环境中的用户,建议在实施解决方案前:
- 备份现有的监控数据和配置
- 在测试环境中验证解决方案的有效性
- 规划适当的维护窗口期进行升级操作
通过以上措施,用户可以恢复服务响应时间百分位图表的正常显示,并充分利用SkyWalking提供的强大监控能力来分析系统性能。
总结
SkyWalking作为一款功能强大的APM系统,在不断演进过程中会对指标计算和展示方式进行优化。用户在使用新版本时,应当注意配套组件的版本兼容性,并及时更新相关配置模板,以确保所有监控功能都能正常工作。遇到类似指标不支持的问题时,检查并更新仪表板模板通常是解决问题的有效途径。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00