在 Discover 中探索来自新的时间序列数据流的指标
作者：来自 Elastic Miguel Sánchez
Discover 帮助你查看并理解时间序列流中的指标，无需手动操作。一旦你看到你的指标数据正在流动，你就可以开始构建仪表板、告警、 SLO 等。
将数据导入 Elastic 是实现可观测性的第一步。一旦你开始摄取数据，下一个问题是：我们实际上在收集哪些指标，它们看起来是否正常？
无论你是添加了新的集成，设置了 OpenTelemetry 管道，还是为你的基础设施配置了自定义 agent，在你基于这些数据构建仪表板、告警或 SLO 之前，你都需要先查看哪些数据已经进入集群。Discover 为你提供了这样的视图：时间序列流中的指标，每个指标都会根据你选择的时间范围渲染为时间序列图表。不需要构建仪表板，也不需要编写探索性查询。只需查看你当前拥有的数据的原始全貌。
发现你的数据流
在左侧导航的Observability下，打开Streams。该页面列出了你集群中的所有数据流，无论它们来自哪里：集成、 OpenTelemetry 管道、自定义 agent 以及类似来源。你监控的每个来源（ Docker、 Kubernetes、 Nginx 等）都会生成一个或多个数据流。在这里你可以准确地看到存在哪些数据流，以及你可以基于它们构建什么。
打开一个数据流以查看其详情页面。
在左上角，“Time series”标记表示该数据流是时间序列流（time series stream -针对指标优化且更高效）；如果没有该标记，则该数据流是普通流。点击右上角的 “View in Discover”，以使用适用于该数据流的正确查询在 Discover 中打开。查询取决于数据流类型：
- TS（时间序列）： TS 是一个 ES|QL 源命令，用于选择时间序列数据流并启用时间序列聚合函数（例如 RATE 或 AVG_OVER_TIME ）。当 Discover 识别到来自时间序列指标数据流的指标数据（例如名称匹配 metrics-* 的数据流）时，它会将每个指标显示为图表。完整参考请参见 ES|QL TS 命令文档。
- FROM（普通的、基于文档的数据流）：用于文档风格的查询。Discover 会以表格形式显示文档，而不是像时间序列指标数据流那样按每个指标显示图表网格。
由于我们的示例是时间序列流，Discover 将以以下内容打开：
TS metrics-docker.cpu-default查看你的所有指标，自动完成可视化
这正是它变得有用的地方。Discover 不再显示文档表格，而是展示该数据流中的指标，并将每个指标根据所选时间范围渲染为时间序列图表。无需任何配置。该能力（ Discover 中的指标）目前处于技术预览阶段。
每个指标（ docker.cpu.total.pct 、 docker.cpu.system.pct 、 docker.cpu.user.pct 等）都会显示为一个图表，用于展示其随时间的变化。Discover 会识别不同的指标类型并相应地进行渲染：gauge 显示为平均值，counter 显示为速率，histogram 显示为 P95 分布。你可以即时、一目了然地查看正在收集的内容以及这些数值是否合理。
当你接入一个新的数据源时，这消除了猜测：哪些指标是活跃的，哪些有数据，数值看起来如何。在你依赖这些数据构建仪表板或告警之前，你可以先确认覆盖范围并对数据管道进行合理性检查。
快速迭代
从这里开始，你可以进行调整以获得你需要的视图：
更改时间范围。默认的 15 分钟窗口可能只捕捉到一个较为平静的时段，使健康的数据看起来像是平的。将范围扩展到 1 小时或更长，可以揭示你关心的模式：批处理作业的周期性峰值、每日流量曲线，或新部署后的逐步上升。在验证新的管道或集成是否按预期运行时，选择合适的时间窗口非常重要。
切换数据流。你无需返回 Streams 页面来探索其他数据源。更新查询为不同的数据流，或者使用类似 metrics-docker.* 的模式，一次性查看所有 Docker 数据流中的指标： CPU、内存、网络、磁盘 I/O ，全部在一个视图中。
搜索特定指标。在一个数据流中有许多指标时，网格右上角的搜索功能可以让你按名称进行过滤。需要确认内存限制或请求速率是否存在？输入指标名称，你要么能找到它，要么确认它缺失，这样你就可以在依赖该指标之前先修复管道或 agent。
一眼验证健康状态
这些自动可视化本身也充当数据摄取的健康检查：
- 数据在流动：图表显示的是最近且连续的数值，而不是空缺或过期数据。
- 数值合理：CPU 处于预期范围内，内存在跟踪活动，网络 I/O 反映实际流量。
- 覆盖完整：如果你启用了 Docker 监控但没有看到网络 I/O 指标，很可能是 agent policy 或 module 需要调整。
这种快速验证取代了手动文档检查、映射结构分析以及一次性探索查询。在你将数据接入仪表板、告警或 SLO 之前，就能清楚了解数据流中的内容。一旦确认数据健康，就可以将其添加到仪表板面板，或用于告警和 SLO。
原文：https://www.elastic.co/observability-labs/blog/exploring-metrics-new-data-source-discover