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使用 ClickStack 实现可视化和仪表板

ClickStack 支持对事件进行可视化，并在 HyperDX 中内置了图表功能。您可以将这些图表添加到仪表板，与其他用户共享。

可视化可以基于 traces、metrics、logs，或任意用户自定义的宽表事件 schema 创建。

创建可视化图表​

HyperDX 中的 Chart Explorer 界面允许用户在时间维度上可视化指标、追踪和日志，从而轻松创建用于数据分析的快速可视化图表。该界面在创建仪表板时也会复用。下文将演示如何使用 Chart Explorer 创建一个可视化图表的完整流程。

每个可视化图表都从选择一个 data source 开始，然后选择一个 metric，再根据需要添加 filter expressions 和 group by 字段。从概念上看，HyperDX 中的可视化对应于底层的一条 SQL GROUP BY 查询——用户定义要在所选维度上聚合的指标。

例如，可以绘制按服务名称分组的错误数量（count()）图表。

在下面的示例中，我们使用托管在 sql.clickhouse.com 上的远程数据集，该数据集在指南「Remote Demo Dataset」中有详细说明。用户也可以访问 play-clickstack.clickhouse.com 来复现这些示例。

从左侧菜单中选择 Chart Explorer。

Chart Explorer

创建可视化图表​

在下面的示例中，我们按服务名称绘制一段时间内的平均请求耗时。这需要用户指定一个 metric、一列（可以是 SQL 表达式）以及一个聚合字段。

从顶部菜单中选择 Line/Bar 可视化类型，然后选择 Traces（或在使用 play-clickstack.clickhouse.com 时选择 Demo Traces）数据集。填写以下值：

  • Metric: Average
  • Column: Duration/1000
  • Where: <empty>
  • Group By: ServiceName
  • Alias: Average Time
简单可视化

请注意，用户可以使用 SQL WHERE 子句或 Lucene 语法来过滤事件，并设置事件可视化的时间范围。也支持多个序列。

例如，通过添加过滤条件 ServiceName:"frontend" 来只保留服务 frontend 的事件。通过点击 Add Series，添加第二条时间序列，用别名 Count 展示一段时间内事件的数量。

简单可视化 2
注意

可视化图表可以基于任意数据源创建——无论是 metrics、traces 还是 logs。ClickStack 将这些全部视为宽事件（wide events）。任何 numeric column 都可以随时间绘制图表，而 string、date 或 numeric 列都可以用于分组。

这种统一的方法允许用户在不同遥测类型之间，基于一致且灵活的模型构建仪表板。

创建仪表盘​

仪表盘提供了一种将相关可视化进行分组的方式，使用户能够将指标并排对比、挖掘模式，从而识别系统中的潜在根本原因。这些仪表盘既可用于临时排查，也可以保存下来用于持续监控。

可以在仪表盘级别应用全局过滤器，并自动作用于该仪表盘中的所有可视化。这使得在各个图表之间进行一致的下钻分析成为可能，并简化了跨服务和遥测类型的事件关联。

下面我们使用日志和链路追踪数据源创建一个包含两个可视化的仪表盘。你可以在 play-clickstack.clickhouse.com 上复现这些步骤，或者在本地通过连接托管在 sql.clickhouse.com 上的数据集进行操作，具体请参见指南 "Remote Demo Dataset"。

从左侧菜单中选择 Dashboards。

创建仪表盘

默认情况下，仪表盘为临时状态，用于支持临时排查分析。

如果你使用的是自己的 HyperDX 实例，可以点击 Create New Saved Dashboard，以确保该仪表盘之后可以被保存。若使用只读环境 play-clickstack.clickhouse.com，该选项将不可用。

创建可视化 – 按服务的平均请求时间​

选择 Add New Tile 打开可视化创建面板。

在顶部菜单中选择 Line/Bar 可视化类型，然后选择 Traces（如果使用 play-clickstack.clickhouse.com，则选择 Demo Traces）数据集。完成以下配置，以创建一个展示按服务名称划分、随时间变化的平均请求时长的图表：

  • Chart Name: Average duration by service
  • Metric: Average
  • Column: Duration/1000
  • Where: <empty>
  • Group By: ServiceName
  • Alias: Average Time

在点击 Save 之前先点击 play 按钮。

创建仪表盘可视化

调整可视化大小，使其占据仪表盘的全部宽度。

包含可视化的仪表盘

创建可视化 – 按服务的事件随时间分布​

选择 Add New Tile 打开可视化创建面板。

在顶部菜单中选择 Line/Bar 可视化类型，然后选择 Logs（如果使用 play-clickstack.clickhouse.com，则选择 Demo Logs）数据集。完成以下配置，以创建一个展示按服务名称划分、随时间变化的事件数量的图表：

  • Chart Name: Event count by service
  • Metric: Count of Events
  • Where: <empty>
  • Group By: ServiceName
  • Alias: Count of events

在点击 Save 之前先点击 play 按钮。

仪表盘可视化 2

调整可视化大小，使其占据仪表盘的全部宽度。

包含可视化的仪表盘 2

筛选仪表盘​

可以在仪表盘级别应用 Lucene 或 SQL 过滤器，以及时间范围设置，这些会自动作用于所有可视化。

带筛选的仪表盘

作为示例，在仪表盘上应用 Lucene 过滤器 ServiceName:"frontend"，并将时间窗口修改为最近 3 小时。此时可视化将仅反映来自 frontend 服务的数据。

仪表盘会自动保存。要设置仪表盘名称，选择标题并修改，然后点击 Save Name。

保存仪表盘

仪表板 - 编辑可视化​

要删除、编辑或复制可视化，将鼠标悬停其上，然后使用相应的操作按钮。

编辑仪表板

可以通过左侧菜单访问仪表板，并使用内置搜索功能快速查找特定仪表板。

Dashboard search

仪表板 - 标签​

您可以为仪表板和已保存搜索添加标签，以便组织和管理它们。 标签提供了一种灵活的方式，可根据您的需要进行分类和筛选。

标签的工作方式​

  • 组织：标签会显示在左侧边栏中，仪表盘和已保存的搜索会根据分配的标签进行分组
  • 多标签：你可以为单个项目添加一个或多个标签，以便更好地分类
  • 自动创建：如果你分配的标签尚不存在，系统会自动创建该标签
  • 便捷管理：你可以随时添加或移除标签，以调整你的组织结构

这样，当你的集合不断增长时，就能轻松找到相关项目，并保持工作空间井然有序。

已保存搜索中的标签

你也可以选择多个标签，在不同类别之间筛选并查看项目：

在仪表盘中选择多个标签

预设​

HyperDX 部署时即提供开箱即用的仪表板。

ClickHouse 仪表盘​

此仪表盘提供用于监控 ClickHouse 的可视化界面。要打开该仪表盘，请在左侧菜单中选择它。

ClickHouse 仪表盘

此仪表盘通过选项卡分别监控 Selects、Inserts 和 ClickHouse Infrastructure。

所需 system 表访问权限

此仪表盘会查询 ClickHouse 的 system 表 以展示关键指标。需要以下授权：

GRANT SHOW COLUMNS, SELECT(CurrentMetric_MemoryTracking, CurrentMetric_S3Requests, ProfileEvent_OSCPUVirtualTimeMicroseconds, ProfileEvent_OSReadChars, ProfileEvent_OSWriteChars, ProfileEvent_S3GetObject, ProfileEvent_S3ListObjects, ProfileEvent_S3PutObject, ProfileEvent_S3UploadPart, event_time) ON system.metric_log

GRANT SHOW COLUMNS, SELECT(active, database, partition, rows, table) ON system.parts

GRANT SHOW COLUMNS, SELECT(event_date, event_time, memory_usage, normalized_query_hash, query, query_duration_ms, query_kind, read_rows, tables, type, written_bytes, written_rows) ON system.query_log

GRANT SHOW COLUMNS, SELECT(event_date, event_time, hostname, metric, value) ON system.transposed_metric_log

Services 仪表板​

Services 仪表板会基于链路追踪数据展示当前处于活动状态的服务。使用该功能前，用户需要先采集 traces 并配置一个有效的 Traces 数据源。

服务名称会从 trace 数据中自动识别，并通过一系列预构建的可视化视图展示，这些视图分布在三个选项卡中：HTTP Services、Database 和 Errors。

可视化视图可以使用 Lucene 或 SQL 语法进行筛选，并且可以调整时间窗口以便进行更聚焦的分析。

ClickHouse services

Kubernetes 仪表盘​

此仪表盘允许用户探索通过 OpenTelemetry 收集的 Kubernetes 事件。它提供高级筛选选项，使用户能够按 Kubernetes pod（容器组）、Deployment（部署）、节点名称、命名空间和集群进行筛选，并执行自由文本搜索。

为便于导航，Kubernetes 数据被划分到三个选项卡中：Pods（容器组）、Nodes（节点）和 Namespaces（命名空间）。

ClickHouse kubernetes