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。

相关问题

skywalking在es中的各个索引都是干什么的

在Elasticsearch中，SkyWalking的各个索引用于存储不同类型的监控数据和指标。以下是一些常见的索引及其用途：

1. `trace` 索引：用于存储分布式跟踪数据。每个跟踪数据都包含一系列的跨服务调用信息，包括调用链路、耗时、异常等。

2. `metrics` 索引：用于存储指标数据，例如各个服务的性能指标、吞吐量和错误率等信息。

3. `inventory` 索引：用于存储服务实例、节点和网络拓扑等信息。这些信息对于分析和可视化整个系统的结构和拓扑非常有帮助。

4. `alarm` 索引：用于存储告警信息，例如某个服务的异常或性能问题。

5. `log` 索引：用于存储应用程序或服务的日志数据。这些日志可以帮助诊断问题和分析系统行为。

这些索引的目的是为了支持SkyWalking对分布式系统进行监控、诊断和性能优化。通过对这些索引进行查询和分析，可以获得关于系统性能、调用链路和异常等方面的有价值的信息。

skywalking的tag存储在哪个索引里

在Apache SkyWalking中，标签（Tags）是用于表示跟踪数据的附加信息的键值对。这些标签可以用于对跟踪数据进行分类、过滤和分析。SkyWalking将标签存储在Elasticsearch（ES）索引中的`trace`索引中。

具体来说，SkyWalking将跟踪数据存储在名为`trace`的ES索引中。在该索引中，每个跟踪数据文档都包含了许多字段，其中一个字段就是`tags`字段，用于存储跟踪数据的标签信息。

通过查询`trace`索引，你可以获取到跟踪数据的详细信息，包括该跟踪数据的标签信息。你可以使用SkyWalking提供的查询语法和API，或者通过Kibana等工具来执行查询操作，以获取到标签信息。

需要注意的是，具体的索引名称和字段名称可能会根据SkyWalking的版本和配置而有所不同。你可以参考SkyWalking和ES的官方文档以获得更详细的索引和字段信息。

总结起来，SkyWalking的标签信息存储在`trace`索引中的每个跟踪数据文档的`tags`字段中。通过查询`trace`索引，你可以获取到跟踪数据的标签信息。