Преобразование для графитового счетчика

Я использую функцию incr из клиента статистики Python. Ключ, который я посылаю для имени, зарегистрирован в графите, но он отображается как плоская линия на графике. Какие фильтры или преобразования мне нужно применить, чтобы получить скорость приращения с течением времени? Я пробовал apply function > transform > integral и apply function > special > aggregate by sum, но пока безуспешно.


graphite statsd
person AJP    schedule 22.04.2013    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
3
arrow_downward

Запрашиваемая вами функция — «Обобщение» — см. ее здесь: http://graphite.readthedocs.org/en/latest/functions.html

Для подсчета итогов по времени просто используйте функции суммирования с параметром «alignToFrom = true». Например: вы можете использовать следующую метрику для 1-дневного периода:summary(stats_counts.your.metrics.path,"1d","sum",true)

Дополнительные сведения см. в разделе графитовые сводные точки данных.

person Tomer Peled    schedule 28.04.2013
comment
Это интересное и полезное преобразование @Tommer. Есть ли у вас какие-либо мысли / ссылки на информацию о масштабе, который он производит для ваших данных, кажется произвольным. - person AJP; 30.04.2013
comment
Вы должны использовать stats_counts вместо stats, чтобы получить правильное значение. Метрики статистики рассчитываются в секунду, а stats_counts — это значения за интервал сброса (по умолчанию 10 секунд). Кроме того, я не знаю, как вы настроили свои схемы хранения Graphite, но если у вас есть несколько хранилищ, вам нужно убедиться, что агрегация на следующий уровень выполняется так, как вы хотите. См. дополнительную информацию здесь: graphite.readthedocs.org/ ru/последние/ - person Tomer Peled; 01.05.2013
comment
наконец дошли руки до этого. Работает как шарм. Большое спасибо за ссылки на дополнительные документы. - person AJP; 15.05.2013

arrow_upward
0
arrow_downward

Данные есть, им просто нужны сотни отсчетов, прежде чем вы сможете увидеть их на графике. Взятие интеграла также работает и показывает количество кумулятивных попаданий с течением времени, поэтому его пришлось умножить на х100, чтобы получить приблизительно правильное значение.

person AJP    schedule 23.04.2013