Apache SkyWalking OAL工具使用教程
2024-08-07 20:17:45作者:滕妙奇
项目介绍
Apache SkyWalking OAL(Observability Analysis Language)工具是一个代码生成工具,用于SkyWalking项目。该工具从SkyWalking v6版本开始引入,提供了在聚合过程中的自定义功能。OAL主要用于简化在SkyWalking中定义指标聚合规则的复杂性,使得用户可以通过简单的脚本语言来定义复杂的分析逻辑。
项目快速启动
环境准备
- Java 8或更高版本
- Maven 3.5或更高版本
- Git
克隆项目
git clone https://github.com/apache/skywalking-oal-tool.git
cd skywalking-oal-tool
构建项目
mvn clean install
使用OAL脚本
在SkyWalking的配置目录中,创建一个新的OAL脚本文件,例如my_script.oal,并添加以下内容:
// 定义一个简单的指标
METRIC my_metric AS service_resp_time.sum()
运行SkyWalking
确保SkyWalking已经正确安装并运行。将自定义的OAL脚本放置在SkyWalking的配置目录中,并重启SkyWalking服务以应用新的指标定义。
应用案例和最佳实践
案例一:服务响应时间监控
通过OAL脚本定义服务响应时间的聚合指标,可以实时监控服务的性能:
METRIC service_resp_time_avg AS service_resp_time.avg()
最佳实践
- 模块化脚本:将复杂的OAL脚本拆分为多个小模块,便于管理和维护。
- 定期审查:定期审查和优化OAL脚本,确保其性能和准确性。
- 文档记录:详细记录每个OAL脚本的功能和使用场景,便于团队成员理解和使用。
典型生态项目
SkyWalking UI
SkyWalking UI是一个强大的可视化工具,用于展示通过OAL脚本收集的指标数据。用户可以通过直观的图表和仪表板来监控和分析应用性能。
SkyWalking OAP(Observability Analysis Platform)
OAP是SkyWalking的核心分析平台,负责接收、处理和存储来自Agent的遥测数据。OAL脚本生成的指标数据会被OAP处理并存储在支持的后端存储中,如Elasticsearch。
SkyWalking Agent
SkyWalking Agent是一个轻量级的探针,可以自动收集应用的遥测数据,并通过gRPC发送到OAP。Agent支持多种语言和框架,使得集成变得简单和高效。
通过以上模块的介绍和实践,用户可以快速上手并充分利用Apache SkyWalking OAL工具来提升应用的监控和分析能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
最新内容推荐
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660