Metric Alarm

Khi bạn tạo Alarm cho dữ liệu metric, trong phần Set Alarm Conditions. Các thành phần tạo nên câu lệnh truy vấn đối với dữ liệu metric bao gồm:

Trong đó

1. Metric name

Metric: lựa chọn metric bằng cách tìm kiếm và chọn từ danh sách metric. Danh sách metric này bạn có thể xem tại mục Metric Information, chi tiết tham khảo tại Làm việc với Metric Information.

2. Filter

Filter: metric mà bạn lựa chọn có thể được filter bởi các dimensions (ví dụ host,device,...) từ danh sách dimensions được hiển thị, bạn có thể chọn nhiều dimensions tại đây. Ngoài việc chọn các dimensions có giá trị cố định của metric, tại đây bạn có thể sử dụng các variable để filter linh động hơn. Các variable này đã được bạn định nghĩa tại Dashboard mà bạn đang muốn tạo Widget. Để tìm hiểu thêm về variable, vui lòng tham khảo tại Variable, Save Querying and View. Ví dụ như ảnh bên dưới, chúng tôi chọn metric win_swap.Percent_Usage và chọn điều kiện lọc theo 2 dimension bao gồm: host = ThuyVT2-PC và objectname = Paging_File.

3. Alias

Alias: tên gợi nhớ dễ hiểu widget hơn. Nếu bạn không nhập Alias, chúng tôi tự động sinh ra tên query là Statistic:metricname(dimension). Khi có thêm timeshift 5 phút thì Alias sẽ là timeshift(statistic:metricname{dimension}, 5 minutes). Khi bạn có chọn group by thì Alias chỉ hiện thị dimension thôi, ví dụ bạn có một query với điều kiện group by cpu, thì Alias sẽ là cpu0, cpu1,...

4. Statistics

Statistics: phép toán để tổng hợp dữ liệu. Hệ thống vMonitor Platform lưu trữ một lượng lớn điểm dữ liệu và trong hầu hết các trường hợp đều không thể hiển thị tất cả chúng trên biểu đồ do đó chúng tôi sử dụng tính năng tổng hợp dữ liệu theo thời gian để giải quyết vấn đề này bằng cách kết hợp các điểm dữ liệu vào các nhóm thời gian, gọi là độ mịn dữ liệu. Độ mịn dữ liệu được chúng tôi tự động tính toán dựa trên time range mà bạn chọn, quy tắt tự động tính toán như bên dưới ( hoặc page). Có 5 cách tổng hợp mà bạn có thể sử dụng để kết hợp dữ liệu của mình trong mỗi nhóm thời gian: avg, count, max, min, sum được mô tả ở bảng bên dưới:

Phép toán	Ý nghĩa	Ví dụ minh họa
avg	Giá trị trung bình của kết quả metric sinh ra.	Metric A mỗi 30s lại sinh ra 1 điểm dữ liệu như bên dưới: 01-01-2023 07:00:00 value = 1 01-01-2023 07:00:30 value = 2 01-01-2023 07:01:00 value = 1 01-01-2023 07:01:30 value = 3 Nếu độ mịn dữ liệu được tự động tính toán khi hiển thị dữ liệu là 60s cho một điểm ,thì điểm dữ liệu trả về cho metric A này theo phép toán avg là: 01-01-2023 07:01:00 value = 1.5 01-01-2023 07:02:00 value = 2
count	Đếm số lượng kết quả metric sinh ra.	Metric A mỗi 30s lại sinh ra 1 điểm dữ liệu như bên dưới: 01-01-2023 07:00:00 value = 1 01-01-2023 07:00:30 value = 2 01-01-2023 07:01:00 value = 1 01-01-2023 07:01:30 value = 3 Nếu độ mịn dữ liệu được tự động tính toán khi hiển thị dữ liệu là 60s cho một điểm ,thì điểm dữ liệu trả về cho metric A này theo phép toán count là: 01-01-2023 07:01:00 value = 2 01-01-2023 07:02:00 value = 2
max	Giá trị lớn nhất của kết quả metric sinh ra.	Metric A mỗi 30s lại sinh ra 1 điểm dữ liệu như bên dưới: 01-01-2023 07:00:00 value = 1 01-01-2023 07:00:30 value = 2 01-01-2023 07:01:00 value = 1 01-01-2023 07:01:30 value = 3 Nếu độ mịn dữ liệu được tự động tính toán khi hiển thị dữ liệu là 60s cho một điểm ,thì điểm dữ liệu trả về cho metric A này theo phép toán max là: 01-01-2023 07:01:00 value = 2 01-01-2023 07:02:00 value = 3
min	Giá trị nhỏ nhất của kết quả metric sinh ra.	Metric A mỗi 30s lại sinh ra 1 điểm dữ liệu như bên dưới: 01-01-2023 07:00:00 value = 1 01-01-2023 07:00:30 value = 2 01-01-2023 07:01:00 value = 1 01-01-2023 07:01:30 value = 3 Nếu độ mịn dữ liệu được tự động tính toán khi hiển thị dữ liệu là 60s cho một điểm ,thì điểm dữ liệu trả về cho metric A này theo phép toán min là: 01-01-2023 07:01:00 value = 1 01-01-2023 07:02:00 value = 1
sum	Tổng các giá trị của kết quả metric sinh ra.	Metric A mỗi 30s lại sinh ra 1 điểm dữ liệu như bên dưới: 01-01-2023 07:00:00 value = 1 01-01-2023 07:00:30 value = 2 01-01-2023 07:01:00 value = 1 01-01-2023 07:01:30 value = 3 Nếu độ mịn dữ liệu được tự động tính toán khi hiển thị dữ liệu là 60s cho một điểm ,thì điểm dữ liệu trả về cho metric A này theo phép toán sum là: 01-01-2023 07:01:00 value = 3 01-01-2023 07:02:00 value = 4

5. Group by

Group by: bạn có thể nhóm dữ liệu theo các dimension tương ứng của metric.

6. Threshold method:

Threshold method: đối với metric thì chúng tôi mặc định cung cấp cho bạn phương thức thiết lập ngưỡng là Tĩnh (Static). Tức là bạn có thể thiết lập một giá trị như là một ngưỡng cảnh báo.

7. Alarm condition

Alarm condition: điều kiện phép toán. Bạn có thể chọn 1 trong 4 giá trị bao gồm: Greater (> ngưỡng), Greater/Equal (>= ngưỡng), Lower/Equal (<= ngưỡng), Lower (< ngưỡng).

8. Threshold value

Threshold value: giá trị ngưỡng mà bạn muốn đặt cảnh báo.

9. Check times

Check times: số lần kiểm tra liên tiếp trước khi chuyển trạng thái và cảnh báo.

10. Interval

Interval: khoảng thời gian mỗi lần hệ thống Alarm đánh giá dữ liệu

Ví dụ ở đây chúng ta cần Alarm trên metric cpu.usage_idle của host appserver, cứ 5p Alarm sẽ chạy đánh giá một lần, nếu CPU usage idle của host: appserver < 20%, hệ thống sẽ chuyển trạng thái và gửi cảnh báo.