8.7. 使用 FlowMetric API 配置自定义 chart
您可以在 OpenShift Container Platform web 控制台中为仪表板生成图表，如果您是管理员，可以通过定义 FlowMetric 资源的 charts 部分在 Dashboard 菜单中查看。
流程
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在 Web 控制台中，进入到 Operators
Installed Operators。 - 在 NetObserv Operator 的 Provided APIs 标题中，选择 FlowMetric。
- 在 Project: 下拉列表中，选择 Network Observability Operator 实例的项目。
- 点 Create FlowMetric。
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配置
FlowMetric资源，类似于以下示例配置：
例 8.3. 用于跟踪从集群外部源接收的 ingress 字节的图表
apiVersion: flows.netobserv.io/v1alpha1 kind: FlowMetric metadata: name: flowmetric-cluster-external-ingress-traffic namespace: netobserv 1 # ... charts: - dashboardName: Main 2 title: External ingress traffic unit: Bps type: SingleStat queries: - promQL: "sum(rate($METRIC[2m]))" legend: "" - dashboardName: Main 3 sectionName: External title: Top external ingress traffic per workload unit: Bps type: StackArea queries: - promQL: "sum(rate($METRIC{DstK8S_Namespace!=\"\"}[2m])) by (DstK8S_Namespace, DstK8S_OwnerName)" legend: "{{DstK8S_Namespace}} / {{DstK8S_OwnerName}}" # ...
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FlowMetric资源需要在FlowCollectorspec.namespace中定义的命名空间中创建，默认为netobserv。
验证
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pod 刷新后，进入到 Observe
Dashboards。 搜索 NetObserv / Main 仪表板。查看 NetObserv / Main 仪表板下的两个面板，或您创建的仪表板名称（可选）：
- 一个静态的文本形式的统计数据，显示所有维度中的全局外部入口率总和
- 一个时间序列图，为每个目标工作负载显示相同指标
有关查询语言的更多信息，请参阅 Prometheus 文档。
例 8.4. 集群外部入口流量的 RTT 延迟的图表
apiVersion: flows.netobserv.io/v1alpha1 kind: FlowMetric metadata: name: flowmetric-cluster-external-ingress-traffic namespace: netobserv 1 # ... charts: - dashboardName: Main 2 title: External ingress TCP latency unit: seconds type: SingleStat queries: - promQL: "histogram_quantile(0.99, sum(rate($METRIC_bucket[2m])) by (le)) > 0" legend: "p99" - dashboardName: Main 3 sectionName: External title: "Top external ingress sRTT per workload, p50 (ms)" unit: seconds type: Line queries: - promQL: "histogram_quantile(0.5, sum(rate($METRIC_bucket{DstK8S_Namespace!=\"\"}[2m])) by (le,DstK8S_Namespace,DstK8S_OwnerName))*1000 > 0" legend: "{{DstK8S_Namespace}} / {{DstK8S_OwnerName}}" - dashboardName: Main 4 sectionName: External title: "Top external ingress sRTT per workload, p99 (ms)" unit: seconds type: Line queries: - promQL: "histogram_quantile(0.99, sum(rate($METRIC_bucket{DstK8S_Namespace!=\"\"}[2m])) by (le,DstK8S_Namespace,DstK8S_OwnerName))*1000 > 0" legend: "{{DstK8S_Namespace}} / {{DstK8S_OwnerName}}" # ...
这个示例使用 histogram_quantile 函数来显示 p50 和 p99。
您可以通过划分指标 $METRIC_sum 来显示直方图的平均直方图，即指标 $METRIC_count，在创建直方图时自动生成。在上例中，要执行此操作的 Prometheus 查询如下：
promQL: "(sum(rate($METRIC_sum{DstK8S_Namespace!=\"\"}[2m])) by (DstK8S_Namespace,DstK8S_OwnerName) / sum(rate($METRIC_count{DstK8S_Namespace!=\"\"}[2m])) by (DstK8S_Namespace,DstK8S_OwnerName))*1000"验证
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pod 刷新后，进入到 Observe
Dashboards。 - 搜索 NetObserv / Main 仪表板。查看 NetObserv / Main 仪表板下的新面板，或您创建的仪表板名称（可选）。
有关查询语言的更多信息，请参阅 Prometheus 文档。
