skywalking增加oal

时间: 2024-01-11 21:22:14 浏览: 158
Skywalking增加OAL(Observability Analysis Language)是为了提供一种高级查询语法,用于对服务、服务实例和端点等数据进行聚合、过滤和分析,从而生成相应的度量指标。具体来说,增加OAL的过程主要包括以下几个步骤: 1. 定义OAL语法:Skywalking使用Antlr4框架来定义OAL语法,主要通过编写.g4文件来描述词法分析和语法解析规则。在Skywalking中,OAL的语法定义文件包括OALLexer.g4和OALParser.g4。 2. 词法分析:通过OALLexer.g4文件定义的词法规则,将输入的OAL查询语句分解为一个个词法单元,例如关键字、标识符、运算符等。 3. 语法解析:通过OALParser.g4文件定义的语法规则,将词法单元组合成语法结构,形成语法树。语法解析过程会检查语法的正确性,并生成相应的解析树。 4. 语义分析:在语义分析阶段,对解析树进行进一步的处理和分析,包括类型检查、符号表管理等。这一步骤可以确保查询语句的语义正确性。 5. 生成AnalysisResult对象集合:根据解析和分析的结果,生成对应的AnalysisResult对象集合,其中包含了聚合、过滤和分析后的度量指标。 总的来说,Skywalking增加OAL的过程主要是通过Antlr4框架进行词法分析和语法解析,然后进行语义分析,并最终生成AnalysisResult对象集合,以实现对服务、服务实例和端点等数据的高级查询和分析。
相关问题

skywalking的oal指标定义

SkyWalking 是一个开源的分布式追踪系统,它主要用于监控微服务架构中的服务间调用链路,提供全链路 traces 和可观测性数据。OAL(Observability Agent Language)是 SkyWalking 的一个重要概念,它定义了一种灵活的方式来编写自定义指标(Metrics)和规则(Rules),以满足特定业务场景的需求。 在 SkyWalking 中,OAL 指标定义主要包括以下几个关键元素: 1. 指标名称(Metric Name):标识一个度量的标识符,通常基于业务关键指标或服务性能维度。 2. 计算表达式(Expression):使用 OAL 语言编写的表达式,用于计算指标值,可能涉及到数据聚合、统计或计算复杂的数学公式。 3. 维度(Dimensions):用于区分指标的不同实例,例如服务版本、节点标签等,有助于更精细的分析。 4. 时间窗口(Time Window):指定指标的统计时间范围,如一分钟、五分钟等。 5. 数据类型和单位:指标值的数据类型(如整数、浮点数)和相应的单位(如秒、请求次数等)。 6. 周期性上报(Reporting Interval):定义指标值多久上报一次,例如每分钟上报一次。 相关问题: 1. 如何在 SkyWalking 中使用 OAL 定义新的自定义指标? 2. OAL 在 SkyWalking 中的应用场景有哪些? 3. 如何通过 OAL 指标定义更好地支持服务的监控和故障排查?

skywalking的oal的语法是什么

SkyWalking的OAL语法是一种基于SQL语法的专门用于查询和分析SkyWalking数据的DSL(领域特定语言)。其基本语法结构如下: ``` SELECT [DISTINCT] SELECT_LIST FROM ENTITY_TYPE [WHERE CONDITION] [GROUP BY GROUP_LIST] [HAVING HAVING_CONDITION] [ORDER BY ORDER_LIST] [LIMIT N] [OFFSET N] ``` 其中,各个部分的含义如下: - `SELECT`: 查询的字段列表,可以用`*`表示所有字段。 - `FROM`: 查询的实体类型,例如`Service`、`Endpoint`等。 - `WHERE`: 查询的条件,例如`serviceName='order-service'`。 - `GROUP BY`: 分组依据,例如`serviceName`。 - `HAVING`: 分组条件,例如`COUNT(*) > 10`。 - `ORDER BY`: 排序依据,例如`avg(responseTime) DESC`。 - `LIMIT`: 返回的结果数量限制。 - `OFFSET`: 返回结果的偏移量。 除了基本语法,OAL还支持一些高级用法,例如函数调用、子查询、聚合函数等。
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内容概要:本文介绍了一个新的大模型系列——DeepSeek-R1,其中包括三个子系列:DeepSeek-R1-Zero(完全依赖强化学习)、DeepSeek-R1(引入冷启动数据和多阶段训练)、DeepSeek-R1-Distill(通过知识蒸馏提升小模型推理能力)。DeepSeek-R1系列在多个基准测试中的表现优异,特别是推理能力和高性价比API服务。强化学习在提高模型推理能力方面展现了巨大潜力,而知识蒸馏技术使得小模型能够继承大模型的高性能推理能力,极大降低了计算成本。DeepSeek-R1相比OpenAI的o1系列产品,API定价更加优惠,有利于快速迭代和广泛应用。 适合人群:研究人员、开发者、产品经理,尤其是对自然语言处理、强化学习和知识蒸馏感兴趣的专业人士。 使用场景及目标:适用于希望减少对大量标记数据依赖、提升模型推理能力和商业应用的企业和个人,帮助他们实现高效低成本的大模型开发和部署。该系列模型特别适合需要快速原型开发和不断迭代的初创企业和研究机构,也适合作为教育和培训材料供学生和初学者使用。 其他说明:文中提供了详细的性能对比图表和未来发展趋势预测,对投资界也有一定的参考意义。尽管DeepSeek-R1有诸多优点,但仍存在一些局限性,如在某些特定任务上的性能不如期望。总体来说,该模型为自然语言处理技术和应用场景开辟了新的可能性。

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