自定义仪表盘
自定义仪表盘是 Cloud Insight 的核心功能。在仪表盘的章节中，我们提到 Cloud Insight 仪表盘的核心逻辑是：
即 Cloud Insight 通过 3 个步骤达到操作系统、数据库、中间件，以及未来通过 Developer API 对接进来的所有 Metric 进行处理：
- Cloud Insight Agent 采集并处理 Metric；
- 在平台服务仪表盘和自定义仪表盘中，提供 Metric 聚合、分组、统计运算、基本数学运算等操作；
- 针对操作的结果，提供曲线图、柱状图等多样化的展现形式。
由于 Cloud Insight 自定义仪表盘的操作，有一些些复杂，所以我们拆开来说：
- 基本操作
- Metric 查询
- 参数使用
- 功能操作
基本操作
平台服务仪表盘，能够提供用户只读的权限；而自定义仪表盘提供增删改的权限。所有的基本操作包括：
- 创建仪表盘
- 删除仪表盘
- 编辑仪表盘
- 创建副本
而使用仪表盘包括以下的页面：
- 仪表盘列表
- 仪表盘搜索
- 收藏仪表盘
创建和删除仪表盘
用户可通过「添加仪表盘」按钮，或者从其他仪表盘「创建副本」来创建新的自定义仪表盘。
添加仪表盘
输入仪表盘名称，即创建了一个新的自定义仪表盘。
创建副本
由于平台服务仪表盘，针对所有用户都只有只读权限。如果想编辑平台服务仪表盘，需要：
- 创建该平台服务仪表盘的副本
- 该副本会变为一个新的自定义仪表盘
- 编辑该自定义仪表盘
删除仪表盘
删除仪表盘和创建副本，都隐藏在仪表盘页面右上角的设置按钮中。
编辑仪表盘
编辑仪表盘包括：
- 修改仪表盘的名称
- 添加监控图表
仪表盘是全团队可见的，但是仪表盘的最初创建者，会记录在仪表盘列表中。而团队成员都拥有，对自定义仪表盘的读写权限。
针对以下的「添加监控图表」，由于逻辑复杂，所以我们留到下一个小节，做介绍。
Metric 查询
添加监控图表，会弹出以下对话框。使用 Cloud Insight 的 Metric 查询，就可以得到您所需要的图表。
目前 Cloud Insight 支持两种模式的指标查询，分别为普通模式与专家模式。普通模式的功能较为简单，并且可以在选择指标时即时查看指标含义。专家模式功能更为强大，操作更为简练，适用于专业运维工程师或对 OpentsDB 有一定了解的人士。
普通模式：
专家模式：
Cloud Insight 两种指标查询模式的界面与功能不完全相同，但基本逻辑是一致的，其可以提供一种类 SQL 的 Metric 查询方式。如果您了解过 OpentsDB，那就更容易上手了。在介绍具体的指标查询操作之前，首先介绍下 Metric 的查询逻辑与语法。
语法
Aggregation: MetricName {FromTag} by {TagKey}
在介绍语法前，我们先通过一组样本来解释 Metric 查询的语法。
| Series | MetricName | TagValue: Host | TagValue: Owner |
|---|---|---|---|
| A | system.cpu.idle | ChengMoMacAir | chengmo |
| B | system.cpu.idle | UbuntuChengMo | chengmo |
| C | system.cpu.idle | WZL-CentOS | wangzhili |
| Series | 00:00 | 01:00 | 02:00 | 03:00 | 04:00 | 05:00 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A | 0.3 | 0.5 | 0.1 | 0.2 | 0.8 | 0.1 |
| B | 0.8 | 0.3 | 0.7 | 0.8 | 0.9 | 0.3 |
| C | 0.6 | 0.2 | 0.4 | 0.6 | 0.1 | 0.1 |
Aggregation 和 FromTag
- Aggregation：聚合算子。指 Metric 查询范围 FromTag 所查询到的多条 series 通过 avg、max、min、sum 哪种方式聚合。
- FromTag：查询范围。指 Metric 所需聚合的 series 的查询条件。
如：
max: system.cpu.idle {host:ChengMoMacAir, host:UbuntuChengMO}
所得的结果是：
| Series | 00:00 | 01:00 | 02:00 | 03:00 | 04:00 | 05:00 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A | 0.3 | 0.5 | 0.1 | 0.2 | 0.8 | 0.1 |
| B | 0.8 | 0.3 | 0.7 | 0.8 | 0.9 | 0.3 |
| Output | 0.8 | 0.5 | 0.7 | 0.8 | 0.9 | 0.3 |
同样，上述查询也可以简化成：
max: system.cpu.idle {owner:chengmo}
这就是标签管理在 Cloud Insight 的重要性啦。该部分留到标签的章节，做详细的介绍。
by 其实就是 group_by
Cloud Insight 还支持类似 SQL 的 group_by 查询语法。这个在查看：
- 多个磁盘分区的容量
- Docker 中不同 Container 的性能消耗
都是非常有用的。还是以上诉例子举例，如果我们想要看每个 host 的 CPU 空闲率：
avg: system.cpu.idle {} by {host}
此时，第一个 {FromTag} 缺省代表从所有 Metrics 中查询数据。如图所示，得到以下图表：
在实际的测试环境中，由于我们有 6 台测试主机，所以会得到如下的曲线。并且，当鼠标悬停至曲线时，下方的悬停窗口会分别显示 6 台主机的 system.cpu.idle。
灵活查询
聚合和分组并存
除开单纯的聚合和分组，Cloud Insight 还支持聚合和分组的复合查询。如：
avg: system.cpu.idle {} by {owner}
| Series | MetricName | TagValue: Host | TagValue: Owner |
|---|---|---|---|
| A | system.cpu.idle | ChengMoMacAir | chengmo |
| B | system.cpu.idle | UbuntuChengMo | chengmo |
| C | system.cpu.idle | WZL-CentOS | wangzhili |
此时，虽然有 3 个 host，但是分组是以 owner 来进行分组。所以，A 与 B 会聚合为一条曲线，而 C 和 A&B 的关系是分组的关系。
| Series | 00:00 | 01:00 | 02:00 | 03:00 | 04:00 | 05:00 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A | 0.3 | 0.5 | 0.1 | 0.2 | 0.8 | 0.1 |
| B | 0.8 | 0.3 | 0.7 | 0.8 | 0.9 | 0.3 |
| C | 0.6 | 0.2 | 0.4 | 0.6 | 0.1 | 0.1 |
| Output A&B | 0.55 | 0.4 | 0.4 | 0.5 | 0.85 | 0.2 |
| Output C | 0.6 | 0.2 | 0.4 | 0.6 | 0.1 | 0.1 |
多条件查询
FromTag 可以承接多个条件，如上文提到的：
max: system.cpu.idle {host:ChengMoMacAir, host:UbuntuChengMO}
查询到是两个 Host 的聚合结果。那么，如果是以下查询呢：
max: system.cpu.idle {host:ChengMoMacAir, owner:wangzhili}
此时，查询到结果为 NULL。因为，Metric 查询遵循以下原则：
- 同一 Tag Key，Metric 查询求并集；
- 不同 Tag Key，Metric 查询求交集。
也就是说，上述查询分别代表：
- 我想查询
host为ChengMoMacAir和host:UbuntuChengMO的聚合结果 - 我想查询
host为ChengMoMacAir且owner为wangzhili的聚合结果
自然，根据表格，我们发现这样的 Host 是不存在的，故而结果为 NULL。
我们之所以这么设计，是因为此类思考更符合人的思维习惯：
- 当人们选择多个 host 时，自然而然想到的是这些 host 的求和结果，即：同一 Tag Key 求并集；
- 当人们选择某个 host，又再次选择另一个 Tag 时，想到的是在这个 host 下满足这些 tag 的结果，即：不同 Tag Key 求交集。
注意：自定义的标签等价于 host 标签，在进行聚合运算时，host 和不同自定义标签之间均取并集。
普通模式
根据图表种类的不同，Metric 查询的普通模式可分为两种，主要区别在于是否支持 grop by，下面对这两种普通模式的操作进行简单的介绍。
如上图，在时间序列、状态值、热力图类型图表的指标选择普通模式中，主要包括三种功能：
- 选择性能指标，即在图表中显示哪种性能指标对应的数据
- 添加数据来源，即选择要查看该种数据的主机或标签，且仅可选择一个标签
- 选择聚合计算方式，即在所选数据包含多个主机的情况中，选择多个主机间的数据聚合方式
其中，在选择性能指标时会打开一个三级选择菜单，如下图
三级菜单分别对应选择 “平台&平台服务”、“指标类别”、“指标项”，而在菜单右侧可以直接查看选中的指标所对应的具体含义及类型、单位。
通过该菜单，您可以快速地选择自己想要查看的指标。同时如果您对指标的含义不甚了解，也可以在查看指标解释后再选择需要的指标。
并且，该指标选择菜单在所有图表的普通模式中保持一致。
而在饼图、排行榜、树状图、表格类型的图表中，普通模式的指标选择稍有不同
如上图，该普通模式增加了按标签分组的功能，即 grop by 的功能。并且，在创建图表时，默认将所选数据按照主机类型进行分组。
专家模式
如上图，指标选择的专家模式功能更加强大，除了普通模式支持的功能外，还增加了 rate 的功能，即查看所选指标的增长率。 并且，在 FromTag 功能中，可以选择多个不同类别的标签进行聚合筛选，选择更为精确的数据来源。
参数使用
Cloud Insight 还添加了参数来提取出 {FromTag}，可以让用户不用每次都修改 {FromTag} 来查看 Metric；而只需在参数下拉框中选择 {FromTag} 来动态查询 Metric。
什么意思呢？我们先来温习下 Metric 查询的语法：
Aggregation: MetricName {FromTag} by {TagKey}
就是将 {FromTag} 设置为一个参数，可以让用户在界面做任意的更改。
我们以 System 总览 • 仪表盘，举例来说：
我们需要一张仪表盘，能够：
- 可以查看所有主机的总体性能；
- 又能够随时定位到单台主机的性能。
此时，就需要使用参数来达到要求。
在上图中，我们可以看到 $scope 代表的是 host:* ，则此时 Metric 查询语句为：
avg:system.load.1 {host:*}
而之前监控图表设置的 Metric 查询为：
avg:system.load.1 {$scope}
是不是有点像 C 语言中宏的概念。也就是说，参数是一个可以根据下拉框随时被替换的字段，来满足动态查询。
若此时，我选择 $host 为 host:centos.license 则显示效果如图：
自定义仪表盘功能操作
随着版本不断更新迭代，仪表盘的功能也在不断丰富着，基本创建删除编辑功能参见仪表盘基本操作。
仪表盘图表类型
仪表盘图表类型现在有7种，热力图，饼图，状态值，表格，时间序列值，TopN，树状图下面一一介绍。
-
上图中
cpu use是默认的数据格式，数据是按照时间序列格式采集的，所以按照时间序列显示就是这样，其中这种是曲线图，此外还有面积图和柱状图。 -
上图中
cpu.user是热力图，数值大显示颜色深，可以查看最近一周服务器的 CPU 使用情况。 -
上图中
avg-system.load.1-top5是 TopN 数值。显示的是某个指标在一个维度的降／升序排列。 -
上图中
system load就是表格值，把当时的数据直接显示出来，很直观。 -
上图中
net_cvd就是状态值，其实是显示一个具体的指标数值，条件，阈值，背景颜色，字体颜色，字体位置等都可以设置，有具体的条件规则。 -
上图中
avg-system.disk.used-treemap是树状图，显示不同 device 所占磁盘大小。 -
上图中
mem也是时间序列格式的值，不过显示的是面积图。把一个服务器不同 device 的数据累积显示。 -
上图中
avg-system.net.bytes_sent-timesseries显示的是添加标记后的图表，对现有数据添加一个标记线／标记区域，可以警示数据到临界值的状况。 -
上图中
avg-system.load.1显示的是添加了叠加事件的状态，叠加事件和指标一同变化，从中看出发生某件事件时指标的变化情况。
此外，应该也看出来了图表大小可以调节，按照最舒适的角度随意调节。
显示 rate 增长率
仪表盘除了展示实时数据外，还可以展示 rate ，这点对于业务需求是很重要的，所有仪表盘类型都可以设置。设置方法很简单，点击勾选即可。
显示特定数据
默认的仪表盘会显示所有数据的总和，如果想显示特定数据就要用自定义仪表盘进行特别设置，基本操作原理参见 Metric 查询，本文以显示 Python 进程数为例。
想要监控 Python 进程，如果有进程挂了触发报警可以及时知道。具体配置见进程监控，配置好后，默认 process.threads 显示的是所有进程的数据。
想要只显示 Python，先在指标处找到 process.threads 这个指标，看看其 Tags 是否有配置的如 process: python 这样的进程标签例，如果没有那就得看看有哪些配置错误，如果有的话就可以继续在仪表盘里面设置 Python 进程数仪表盘。
配置自定义仪表盘，先选定 process.threads 这个指标，再设置 From 指定查询范围，在选定前面的指标后，后面会列出只有此指标的 FromTag （即在指标中看到的那些 Tags），示例选了2个进程来监控，配置效果图如下：
同样的显示所有网卡流量情况也是这样配置。
叠加事件
仪表盘的叠加事件，是通过事件查询，符合名称的事件会在叠加到图表上显示。
关于什么是事件，参考事件流，为方便下面解释，现在举例：添加告警策略 avg(last_5m):avg:system.cpu.user {host:wzl-ubuntu} >= 9，策略名称设置为 wzl-ubuntu.cpu over 9（为了出数据，就这么设置了）这个会生成一个创建告警策略的事件，某一时刻到达报警条件，告警触发，几分钟后 CPU 又降了下来，告警策略关闭。这样一个过程会有3个事件，创建告警策略(info)，告警触发(alert)，告警恢复(info)，后面是告警类别。
下面具体说一下叠加事件的查询条件，目前支持一下几种查询格式。
fieldname:value1,value2 和 value3 OR value4
其中：fieldname 为查询指定字段，value1,value2为可选值列表，value3和value4为不指定字段的全文检索
fieldname 可以使用以下：
event_title
event_type
alert_type
event_description
event_object
tags
host
source_type_name
可以输入 event_type:ALERT_TRIGGER ，这样就会把报警触发相关的信息都显示出来，还有一个就是中文的必须加双引号。
你可以搜索 event_title:wzl-ubuntu.cpu over 9，这样3种事件都会显示出来；也可以不加查询指定字段 fieldname，直接加 wzl-ubuntu.cpu over 9，同样会出现3种事件。
查询是累加的，如果想要删除某个查询条件只能先删除所有叠加事件，再重新添加。
全屏模式
点击仪表盘右上方的全屏按钮，可以进入全屏模式，来满足用户的投屏需求。
在全屏模式首页中，可选择具体要显示的图表、图表切换速度、是否锁定显示一张图表等。
在全屏模式中，具体的操作方式如下：
- 点击仪表盘上方动物图标选择图表切换速度，其中由左至右按钮所对应的速度逐渐加快
- 直接点击图表缩略图或两侧左右箭头来选择图表
- 点击下方锁定按钮可锁定显示一幅图表，不进行自动切换，再次点击可解锁
- 在全屏首页保持无操作一定时间后可进入具体图表的全屏显示，并按所选速度切换显示不同图表
- 在显示具体图表时，进行任意操作可退出至全屏首页
- 使用 ESC 可退出全屏模式
