2019年阿里搜索监控数据平台的AIOps实践.pdf

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2、据平台总结全球敏捷运维峰会广州站kmonitor overview全球敏捷运维峰会广州站异构数据源采集异构数据源采集日志ETL:select sum(line4)tag(cluster,line24,scene_id,line3 where line6 3 and line71!=“heart beat”)SystemLogSDKpluginsPromethusSupport OpenMetric exposition formatService Discovery(Armory,Drogo)标准，开放，共建全球敏捷运维峰会广州站时序数据库演进时序数据库演进精于聚合，弱于明细精于明细，弱于聚合

3、No Silver Bullet全球敏捷运维峰会广州站Druid的选型和优化的选型和优化Swift ExtensionSLS ExtensionHDFS Deep StorageOSS Deep StorageDruid ON YarnDruid ON Hippo(K8S)全球敏捷运维峰会广州站Druid的选型和优化的选型和优化_metrictagk1tagk2.min max avg sum count1.数据精度对应不同datasource(20s,1m,10m,60m)2.Shuffle算法平衡数据热点和查询效率3.CompositeSegment解决数据空洞，大幅解决写入查询性能1.2

4、00+Tag Group,Not Too much2.更高效解压命中相同metric数据3.persist耗时减少60%,merge耗时减少90%4.辅助结构占用内存，history lazy load全球敏捷运维峰会广州站5000w/s pointsscale outquery ms latency海量指标存储海量指标存储Gnomon（分布式（分布式Influxdb）全球敏捷运维峰会广州站高维指标聚合高维指标聚合juicer高维单指标聚合：单指标tag value的笛卡尔乘积 10wdocker.cpu.percent全球敏捷运维峰会广州站高维指标聚合高维指标聚合juicer高维多指标聚合：

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