Apache Flink — высокая мощность метрик Promethues

в нашей организации мы получили количество систем, работающих на Flink 1.16.

Мы используем PrometheusReporterFactory.

Чтобы подвергнуть наши метрики очистке promethues.

Из-за определения динамических меток метрик системы flink мы наблюдаем взрыв мощности в наших прометах из-за большого количества создаваемых временных рядов.

При наличии множества операторов со множеством диспетчеров задач и слотов задач количество метрик становится огромным из-за динамических меток метрик, таких как Task_attempt_id, Task_id, tm_id и т. д., хотя большинство из них даже не используются и не запрашиваются командой SRE.

Есть ли способ уменьшить мощность? Возможно, какой-то способ исключить экспорт определенных ярлыков с помощью flink.

Спасибо.

Мы попытались уменьшить мощность, отключив метрики задержки, как представлено в этом выпуске

Но без какого-либо существенного уменьшения мощности.

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
0
62
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Пожалуйста, ознакомьтесь с документацией Область применения системы метрик. Это позволяет настраивать информацию, отображаемую в метриках. Соответственно, мы можем исключить ненужные переменные, чтобы уменьшить мощность

Редактировать:
Например (flink-conf.yml):

metrics.reporter.prom.factory.class: org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusReporterFactory
metrics.reporter.prom.port: "8080"
metrics.reporter.prom.interval: 60 SECONDS
metrics.reporter.prom.scope.variables.excludes: host;tm_id;task_attempt_id;task_attempt_num;subtask_index;task_id;job_id;operator_id
metrics.scope.jm: jobmanager
metrics.scope.jm-job: jobmanager.<job_name>
metrics.scope.jm-operator: jobmanager.<job_name>.<operator_name>
metrics.scope.tm: taskmanager
metrics.scope.tm-job: taskmanager.<job_name>
metrics.scope.task: taskmanager.<job_name>.<task_name>
metrics.scope.operator: taskmanager.<job_name>.<operator_name>

Спасибо за ответ! Но при попытке использовать metrics.reporter.prom.scope.varibles.excludes: Task_attempt_id,job_id я вижу, что метки все еще экспортируются. Есть решение?

dotz 30.06.2024 13:46

@user25698741 user25698741 Я добавил пример, у меня он работает.

Alexander Bobryakov 03.07.2024 16:40

Спасибо! Не знал, что разделителем должна быть точка с запятой. Нам очень помог.

dotz 07.07.2024 22:09

Другие вопросы по теме