OpenObserve 除了支持日志之外，也支持指标数据的摄取，它支持 Prometheus 的远程写入协议，这样我们就可以直接将 Prometheus 的数据远程写入到 OpenObserve 中了。
前面我们讲到了 OpenObserve 的基本使用，使用 Fluentd 将日志采集后输出到了 OpenObserve，此外 OpenObserve 还支持指标和链路追踪。
指标
OpenObserve 除了支持日志之外，也支持指标数据的摄取，它支持 Prometheus 的远程写入协议，这样我们就可以直接将 Prometheus 的数据远程写入到 OpenObserve 中了。
下面的资源清单就是一个简单的 Prometheus 示例，我们使用node_exporter来采集节点的指标数据，然后通过 Prometheus 将其远程写入到 OpenObserve 中：
# prometheus.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: prometheus-config
namespace: openobserve
data:
prometheus.yaml: |
global:
scrape_interval: 15s
scrape_timeout: 15s
remote_write: # 写入到远程 OO，url 是远程写入接口地址
- url: http://openobserve.openobserve.svc.cluster.local:5080/api/default/prometheus/api/v1/write
basic_auth:
username: root@example.com
password: root321
# queue_config: # 如果 Prometheus 抓取指标很大，可以加调整 queue，但是会提高内存占用
# max_samples_per_send: 10000 # 每次发送的最大样本数
# capacity: 20000
# max_shards: 30 # 最大分片数，即并发量。
scrape_configs:
- job_name: "nodes"
static_configs:
- targets: ['10.206.16.6:9100', '10.206.16.5:9100', '10.206.16.10:9100']
relabel_configs: # 通过 relabeling 从 __address__ 中提取 IP 信息，为了后面验证 VM 是否兼容 relabeling
- source_labels: [__address__]
regex: "(.*):(.*)"
replacement: "${1}"
target_label: 'ip'
action: replace
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: prometheus
namespace: openobserve
spec:
selector:
matchLabels:
app: prometheus
template:
metadata:
labels:
app: prometheus
spec:
containers:
- args:
- --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yaml
- --storage.tsdb.path=/prometheus
- --storage.tsdb.retention.time=4h
- --web.enable-lifecycle
image: prom/prometheus:v2.44.0
imagePullPolicy: IfNotPresent
name: prometheus
ports:
- containerPort: 9090
name: http
protocol: TCP
securityContext:
runAsUser: 0
volumeMounts:
- mountPath: /etc/prometheus
name: config-volume
- mountPath: /prometheus
name: data
volumes:
- name: data
emptyDir: {}
- configMap:
defaultMode: 420
name: prometheus-config
name: config-volume
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: prometheus
namespace: openobserve
spec:
ports:
- name: http
port: 9090
targetPort: 9090
selector:
app: prometheus
type: NodePort上面的资源清单文件中，我们使用了 Prometheus 的remote_write配置项来将数据远程写入到 OpenObserve 中，其中url参数指定了远程写入接口地址，username和password参数指定了管理员的邮箱和密码。
直接应用上面的资源清单文件即可：
$ kubectl apply -f prometheus.yaml
$ kubectl get pods -n openobserve
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
openobserve-0 1/1 Running 0 2d18h
prometheus-756c8c78f5-kvvbl 1/1 Running 0 20s
$ kubectl get svc -n openobserve
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
openobserve ClusterIP None <none> 5080/TCP 2d18h
prometheus NodePort 10.107.32.131 <none> 9090:31019/TCP 37s部署后我们依然可以使用 Prometheus 的 UI 界面来查看指标数据：
Prometheus UI
正常现在 Prometheus 的指标数据就会被写入到 OpenObserve 中了，我们可以在 OpenObserve 的 UI 界面中查看该指标流：
Prometheus stream
可以看到 OpenObserve 中是将每个指标看成一个独立的 stream 流来进行管理的，这样无疑大大增加了对指标数据管理的灵活性，但要想针对某个 job 进行管理难度也就大大增加了。现在我们就可以在 OpenObserve 的 UI 界面中查看指标数据了，比如查询node_load5指标：
load5
可以和 Prometheus 中的查询结果进行对比：
load5
从图形中可以看到 OpenObserve 的查询结果和 Prometheus 的查询结果是一致的。但是目前 OpenObserve 的 UI 界面中支持的 promql 语法还比较有限，比如不支持向量运算等操作（本周发布的版本即将支持了）。
不支持
此外我们也可以使用 SQL 语法来查询指标数据，比如查询node_load5指标：
sql
除了使用 Prometheus 的远程写入方式之外，OpenObserve 还支持通过 OpenTelemetry Collector（后面会讲解）来写入指标数据，只需要在 exporters 中配置prometheusremotewrite即可，如下所示配置：
exporters:
prometheusremotewrite:
endpoint: "http://<oo-url>/api/org_name/prometheus/api/v1/write"
headers:
Authorization: Basic base64_encoded_data_of(userid:password)在指标页面查询数据的时候我们还可以将查询结果保存为 Dashboard：
Add Dashboard
在 Dashboard 里面还可以添加变量，比如我们这里添加一个变量instance：
Add var
然后编辑 Panel，将查询语句中的instance替换成$instance：
编辑面板
然后就可以在 Dashboard 中选择不同的instance来查看不同的指标数据了：
筛选节点
链路追踪
OpenObserve 除了支持日志和指标之外，还支持链路追踪，OpenObserve 遵循 OpenTelemetry 的追踪标准，我们可以使用通过 OpenTelemetry SDK 检测的代码将 Trace 数据发送到 OpenObserve，或通过自动检测将跟踪发送到 OpenObserve。
下面是一个集成 OpenTelemetry SDK 的 Python 示例，代码位于git clone https://github.com/openobserve/sample-tracing-python：
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.resources import SERVICE_NAME, Resource
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.http.trace_exporter import OTLPSpanExporter
# Service name is required for most backends
resource = Resource(attributes={
SERVICE_NAME: "python-service"
})
# create a tracer provider
tracer_provider = TracerProvider(resource=resource)
# create an OTLP trace exporter
url = 'HTTP_Endpoint'
headers = {"Authorization": "Authorization"}
exporter = OTLPSpanExporter(endpoint=url, headers=headers)
# create a span processor to send spans to the exporter
span_processor = BatchSpanProcessor(exporter)
# add the span processor to the tracer provider
tracer_provider.add_span_processor(span_processor)
# set the tracer provider as the global provider
trace.set_tracer_provider(tracer_provider)我们只需要将HTTP_Endpoint和Authorization替换成 OpenObserve 的地址和管理员的认证信息即可。其中地址为https://url:5080/api/<orgname>/traces，Authorization为Basic base64(userid:password)。然后运行上面的代码即可将 Trace 数据发送到 OpenObserve 中。
除此之外 OpenObserve 还支持通过 OpenTelemetry Collector 来收集链路追踪数据，只需要在 OpenTelemetry Collector 的配置文件中配置otlp输出即可，如下所示：
# ......
exporters: # 导出器，用于导出数据
jaeger:
endpoint: "jaeger:14250" # 使用 jaeger 容器名称
tls:
insecure: true # 不使用 TLS
# Data sources: traces, metrics
otlphttp:
traces_endpoint: http://url:5080/api/<orgname>/traces # OpenObserve 的接口地址，这里要用 traces_endpoint
headers:
Authorization: Basic base64(userid:password) # 管理员的认证信息
service: # 服务配置
pipelines: # 管道配置
traces: # 链路追踪配置
receivers: [otlp] # 接收器
exporters: [otlphttp] # 导出器
processors: [batch] # 处理器然后我们在应用中只需要通过 OpenTelemetry SDK 配置 OTLPTraceExporter 地址为 OpenTelemetry Collector 的地址即可，正常链路追踪数据就可以被收集到 OpenObserve 中去了。
如下图所示，我们可以在 OpenObserve 的 UI 界面中查看链路追踪数据：
traces
点击某个 Trace 可以查看详细信息：
trace detail
关于如何使用 OpenTelemetry 来生成并收集 Traces 数据、OpenTelemetry Collector 的部署等知识点我们后面会详细讲解。
报警
OpenObserve 支持两种警报方式，针对指定流进行评估：
- 计划报警
- 实时报警
要使用报警我们首先需要创建一个报警模板，当发送警报通知时使用模板，模板构建发送到目的地的请求正文，例如。对于 slack，可以创建如下模板：
{
"text": "For stream {stream_name} of organization {org_name} alert {alert_name} of type {alert_type} is active"
}在报警页面先添加一个报警模板，如下所示：
Add Template
发送通知时，OpenObserve 会将{stream_name}、{org_name}等占位符替换为stream、alert、organization的实际值。可以在模板中使用的变量有：
|
变量 |
值 |
描述 |
|
stream_name |
流名称 |
报警创建的流名称 |
|
org_name |
组织名 |
组织名称 |
|
alert_name |
报警名 |
报警名称 |
|
alert_type |
报警类型 |
可以取的值 : real time 或者 scheduled |
然后接下来需要创建一个Destinations目的地，用于发送警报通知，创建后可以在多个报警中使用。
比如我们这里创建一个Slack目的地，用于发送警报通知，如下所示：
Add Destination
最后我们就可以创建一个报警了，如下所示：
Add Alert
这里我们添加了一个计划报警，当K8sLogs日志流在 1 分钟内的日志数量大于 50 条时就会触发报警，然后发送到Slack目的地中，需要注意的是这里查询语句最终会加上时间范围进行过滤，比如我们这里的查询语句在执行的时候实际执行的语句如下所示：
select count(*) as echocnt FROM 'K8sLogs' WHERE (_timestamp >= 1691488182902275 AND _timestamp < 1691488242902275) LIMIT 100正常情况下我们可以在 Slack 中看到报警信息：
Slack
另外对于实时报警是根据指定的条件在摄取时进行评估：
实时报警
除此之外 OpenObserve 还支持函数功能，使用的是Vector Remap Language (vrl)(https://vector.dev/docs/reference/vrl/) 定义的，可以在数据摄取或查询期间用于帮助实现高级功能，例如增强、遮蔽、日志减少、合规性等。还有内置的查询函数，如match_all和match_all_ignore_case等，可用于根据用户的流设置或默认设置进行全文搜索，这些高级功能可以关注后续文章。
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