RollUp實現流量匯總 - Elasticsearch

對於時序資料情境，隨著時間的積累資料量會越來越大。如果一直保留詳細資料，會導致儲存成本線性增長，此時您可以通過Elasticsearch（簡稱ES）的RollUp機制節省資料存放區成本。本文以匯總Logstash流量為例介紹RollUp的使用方法。

前提條件

確保您已擁有manage或manage_rollup許可權。
使用RollUp必須要有manage或manage_rollup許可權，詳情請參見Security Privileges。
已建立阿里雲ES執行個體。
詳情請參見建立Elasticsearch執行個體，本文使用的執行個體版本為通用商業版7.4。
說明下文中的RollUp命令適用於ES 7.4版本，6.x版本的命令請參見RollUp Job。

背景資訊

本文的需求情境如下：

每15分鐘定時匯總整小時內instanceId的networkoutTraffic、networkinTraffic流量。
通過Kibana大圖展示指定instanceId的入口流量和出口流量。

本文以monitordata-logstash-sls-*為首碼的索引為例，該索引以每天建立一個索引的規則切分索引。索引的Mapping格式如下。

"monitordata-logstash-sls-2020-04-05" : {
    "mappings" : {
      "properties" : {
        "@timestamp" : {
          "type" : "date"
        },
        "__source__" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "disk_type" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "keyword" : {
              "type" : "keyword",
              "ignore_above" : 256
            }
          }
        },
        "host" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "instanceId" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "metricName" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "monitor_type" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "networkinTraffic" : {
          "type" : "double"
        },
        "networkoutTraffic" : {
          "type" : "double"
        },
        "node_spec" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "node_stats_node_master" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "resource_uid" : {
          "type" : "keyword"
        }
      }
    }
  }
}

說明本文中的命令均可在Kibana控制台上執行，詳情請參見登入Kibana控制台。

步驟一：建立RollUp作業

RollUp作業配置包含該作業如何運行、何時索引文檔及將來對匯總索引執行哪些查詢的詳情資訊。以下樣本通過PUT _rollup/job命令定義1小時內匯總的作業。

PUT _rollup/job/ls-monitordata-sls-1h-job1
{
    "index_pattern": "monitordata-logstash-sls-*",
    "rollup_index": "monitordata-logstash-rollup-1h-1",
    "cron": "0 */15 * * * ?",
    "page_size" :1000,
    "groups" : {
      "date_histogram": {
        "field": "@timestamp",
        "fixed_interval": "1h"
      },
      "terms": {
        "fields": ["instanceId"]
      }
    },
    "metrics": [
        {
            "field": "networkoutTraffic",
            "metrics": ["sum"]
        },
        {
            "field": "networkinTraffic",
            "metrics": ["sum"]
        }
    ]
}

參數	是否必選	類型	說明
`index_pattern`	是	string	匯總的索引或索引模式。支援萬用字元（*）。
`rollup_index`	是	string	匯總結果的索引。不支援萬用字元，必須是一個完整的名稱。
`cron`	是	string	執行匯總作業任務的時間間隔。與摘要資料的時間間隔無關。
`page_size`	是	integer	匯總索引每次迭代中處理的儲存桶的結果數。值越大，執行越快，但是處理過程中需要更多的記憶體。
`groups`	是	object	為匯總工作定義分組欄位和彙總。
└ `date_histogram`	是	object	將date欄位匯總到基於時間的儲存桶中。
└`field`	是	string	需要匯總的date欄位。
└`fixed_interval`	是	time units	資料匯總的時間間隔。例如設定為1h，表示按照1小時匯總field指定的時間欄位。該參數定義了資料能夠彙總的最小時間間隔。
`terms`	否	object	無。
└`fields`	是	string	定義terms欄位集。此數組欄位可以是keyword也可以是numerics類型，無順序要求。
`metrics`	否	object	無。
└`field`	是	string	定義需要採集的指標的欄位。例如以上樣本是分別對networkoutTraffic、networkinTraffic進行採集。
└`metrics`	是	array	定義彙總運算元。設定為sum，表示對networkinTraffic進行sum運算。僅支援min、max、sum、average、value count。

說明 └表示子參數。

更多參數說明請參見Create rollup jobs API。配置參數時，請注意：

index_pattern中指定萬用字元時，請確保不會匹配到rollup_index指定的匯總索引名，否則報錯。
由於匯總索引的Mapping是object類型，請確保叢集中不存在與匯總索引相匹配的索引模板，否則報錯。
欄位分組彙總僅支援Date Histogram aggregation、Histogram aggregation、Terms aggregation，詳細限制說明請參見Rollup aggregation limitations。

步驟二：啟動RollUp作業並查看作業資訊

啟動RollUp作業。

POST _rollup/job/ls-monitordata-sls-1h-job1/_start

查看RollUp作業的配置、統計和狀態資訊。

GET _rollup/job/ls-monitordata-sls-1h-job1/

更多詳細說明請參見Get rollup jobs API。

執行成功後，返回如下結果。

{
     ........
      "status" : {
        "job_state" : "indexing",
        "current_position" : {
          "@timestamp.date_histogram" : 1586775600000,
          "instanceId.terms" : "ls-cn-ddddez****"
        },
        "upgraded_doc_id" : true
      },
      "stats" : {
        "pages_processed" : 3,
        "documents_processed" : 11472500,
        "rollups_indexed" : 3000,
        "trigger_count" : 1,
        "index_time_in_ms" : 766,
        "index_total" : 3,
        "index_failures" : 0,
        "search_time_in_ms" : 68559,
        "search_total" : 3,
        "search_failures" : 0
      }
}

步驟三：查詢匯總索引的資料

在Rollup內部，由於匯總文檔使用的文檔結構和未經處理資料不同，Rollup查詢連接埠會將標準查詢DSL重寫為與匯總文檔匹配的格式，然後擷取響應並將其重寫回給原始查詢的用戶端所期望的格式。

使用match_all擷取匯總索引的所有資料。
```
GET monitordata-logstash-rollup-1h-1/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}
```
- 查詢僅能指定一個匯總索引，即不支援模糊比對。對即時索引資料查詢沒有限制要求，查詢可指定多個索引。
- 查詢僅支援Term、Terms、Range query、MatchAll query、Any compound query（Boolean、Boosting、ConstantScore等），更多限制請參見Rollup search limitations。
使用_rollup_search彙總出口流量總資料。
```
GET /monitordata-logstash-rollup-1h-1/_rollup_search
{
    "size": 0,
    "aggregations": {
        "sum_temperature": {
            "sum": {
                "field": "networkoutTraffic"
            }
        }
    }
}
```
_rollup_search支援常規的Search API特性子集：
- query：指定DSL查詢參數，但受一些限制，詳情請參見Rollup search limitations和Rollup aggregation limitations。
- aggregations：指定彙總參數。
_rollup_search不可用功能包括：
- size：由於匯總適用於彙總資料，無法返回查詢結果，因此將size設定為0或者完全省略。
- 不支援highlighter、suggestors、post_filter、profile、explain等參數。

步驟四：建立Rollup索引模式

登入Kibana控制台。
登入控制台的具體步驟請參見登入Kibana控制台。
在左側導覽列，單擊Management表徵圖。
在Kibana地區，單擊Index Patterns。
可選：關閉About index patterns頁面。

說明如果您不是首次建立索引模式，可忽略此步驟。
單擊Create index pattern > Rollup index pattern。
輸入索引模式名稱（monitordata-logstash-rollup-1h-1），然後單擊Next step。
從Time Filter field name列表中，選擇@timestamp。
單擊Create index pattern。

步驟五：建立Kibana流量監控大圖

在Kibana上分別配置匯總索引的入口流量及出口流量監控大圖，操作步驟如下：

登入Kibana控制台。
登入控制台的具體步驟請參見登入Kibana控制台。
建立Line曲線圖。
1. 在左側導覽列，單擊Visualize表徵圖。
2. 單擊Create new visualization。
3. 在New Visualization對話方塊中，單擊Line。
4. 在索引模式列表中，單擊選擇已建立的Rollup索引模式。

設定Metrics和Buckets。

在Metrics地區，單擊。

設定Y-axis參數。

參數	說明
Aggregation	選擇Sum。
Field	選擇networkinTraffic或networkoutTraffic。
Custom label	自訂Y軸標籤。

在Buckets地區，單擊Add > X-axis。

設定X-axis參數。

參數	說明
Aggregation	設定為步驟一：建立RollUp作業時，`group`中定義的`date_histogram`。
Field	選擇@timestamp。
Minimum interval	預設為RollUp作業中定義的彙總時間粒紋。必須是匯總配置間隔的整數倍，例如2h、3h等。

單擊表徵圖。

在頂部功能表列，單擊Save。
配置成功後，可看到如下結果。
使用同樣的方式建立Gauge圖。
參考下圖配置Gauge圖。

步驟六：建立Kibana流量監控儀表板

在Kibana控制台中，單擊左側導覽列的Dashboard表徵圖。
單擊Create new dashboard。
在頂部功能表列，單擊Add。
在Add panels頁面，單擊選擇Visualize中配置的可視化大圖。
關閉Add panels頁面，在頂部功能表列，單擊Save。
修改儀表板名稱，單擊Confirm Save。
儀表板儲存成功後，可查看儀表板展示結果。
單擊+ Add filter，選擇一個過濾項並配置過濾條件，單擊Save。
本文使用term過濾項，指定查詢某個instance的流量，最終結果如下。