skywalking存储

Skywalking是一个开源的应用性能监控工具，它可以帮助开发人员实时监控、分析和优化分布式系统的性能。关于Skywalking的存储，它通常会将监控数据存储在一个可扩展的后端数据存储中，例如Elasticsearch、MySQL、H2等。

使用Skywalking时，你可以配置它使用不同的存储方案来满足你的需求。具体的存储配置可以在Skywalking的配置文件中进行设置，例如使用Elasticsearch作为存储后端，你需要配置Elasticsearch的地址、端口等信息，以便Skywalking将监控数据写入到Elasticsearch中。

总结来说，Skywalking的存储方式可以根据你的需求和配置进行灵活地选择和调整。

相关问题

skywalking 存储选择

SkyWalking是一个开源的服务追踪平台，它主要用于分布式系统服务间性能监控和故障排查。关于存储选择，SkyWalking支持多种数据库作为数据持久化方案，以满足不同场景的需求：

1. **MySQL**: SkyWalking的默认存储引擎是MySQL，它用于存储服务实例、跟踪信息、服务链路等核心数据。

2. **Elasticsearch**: Elasticsearch可以作为索引引擎，增强搜索功能并提供更好的实时查询体验。对于日志、指标等非结构化数据，SkyWalking也支持将其归档到Elasticsearch。

3. **Kafka**: Kafka通常用作消息队列，SkyWalking可以将某些事件如服务发现信息等写入Kafka，然后由其他组件处理。

4. **云原生存储**: 对于云环境，SkyWalking可能会集成诸如阿里云的OTS (OSS + Table Store) 或腾讯云的TDSQL等服务，以便更高效地存储和访问数据。

用户可以根据实际情况，比如数据量、查询需求、预算以及是否需要高度可扩展性等因素来选择合适的存储解决方案。同时，SkyWalking还提供了配置项，允许用户自定义数据存储策略。

skywalking存储在es中的各个索引分别是什么作用

在Apache SkyWalking中，数据通常存储在Elasticsearch（简称ES）中。ES是一个开源的分布式搜索和分析引擎，适用于存储和处理大规模数据。

SkyWalking在ES中创建了多个索引，每个索引都有不同的作用和存储内容。以下是一些常见的SkyWalking索引及其作用：

1. `trace`索引：存储跟踪数据。每个跟踪数据都包含一个或多个跨进程调用的信息，包括调用链路、所耗费的时间、异常情况等。

2. `segment`索引：存储跟踪数据的片段。当一个长时间运行的跟踪被拆分为多个片段时，每个片段都会存储在这个索引中。

3. `service`索引：存储服务相关的信息，包括服务名称、实例、IP地址等。这些信息可以帮助进行服务的发现和监控。

4. `instance`索引：存储应用程序实例相关的数据，如实例名称、所属服务、IP地址等。这些信息可以帮助进行实例级别的监控和管理。

5. `metric`索引：存储指标数据，如各个服务和实例的性能指标、吞吐量、错误率等。这些指标可以用于性能分析和故障排查。

除了上述索引，SkyWalking还可能创建其他索引来存储一些特定的数据，如告警信息、日志等。这些索引的作用是为了支持应用程序性能监控和分析，提供数据的存储、查询和可视化功能。