指标活动聚合服务镜像文档

镜像概述和主要用途

本镜像是一个轻量级指标活动聚合服务，专注于汇总各类指标活动数据（如系统性能指标、用户行为指标、业务运营指标等）。通过高效的数据聚合策略，该服务能够将分散的原始指标数据进行整合、压缩和结构化存储，显著减少查询延迟，提升数据检索效率，为监控、分析和决策支持提供快速数据访问能力。

核心功能和特性

1. 多维度指标汇总

• 支持对时间序列指标、事件型指标等多种类型数据进行聚合
• 可配置按时间窗口（分钟/小时/天）、维度（如服务、节点、用户）进行分层汇总
• 提供实时聚合（低延迟）和批量聚合（高吞吐量）两种模式

2. 快速查询优化

• 针对聚合后的数据自动建立索引，优化查询路径
• 支持基于标签、时间范围、聚合粒度的快速过滤查询
• 内置查询缓存机制，减少重复查询的计算开销

3. 灵活的聚合策略

• 支持求和、平均值、最大值、最小值、计数等基础聚合函数
• 可自定义聚合规则（通过配置文件或API动态调整）
• 支持数据保留策略配置（如自动清理过期聚合数据）

4. 高兼容性与可扩展性

• 兼容常见指标数据格式（JSON、Prometheus exposition format、CSV）
• 支持通过HTTP/HTTPS、gRPC接口接收原始指标数据
• 可对接外部存储系统（如InfluxDB、TimescaleDB）进行持久化

使用场景和适用范围

1. 监控系统数据优化

• 作为监控系统（如Prometheus、Zabbix）的前置聚合层，减少原始数据存储压力
• 为Grafana等可视化工具提供高效聚合数据查询接口，提升仪表盘加载速度

2. 业务指标分析平台

• 汇总电商平台的交易指标（订单量、转化率）、用户行为指标（点击量、停留时间）
• 支持业务人员快速查询特定时间段、特定维度的聚合指标

3. 系统性能指标跟踪

• 聚合服务器/容器的CPU、内存、网络等性能指标，辅助DevOps团队快速定位性能瓶颈
• 为容量规划提供历史聚合指标数据支持

4. IoT设备数据处理

• 汇总物联网设备产生的传感器指标（温度、湿度、运行状态），降低云端数据传输和存储成本
• 支持按设备类型、区域、时间周期进行快速指标查询

详细使用方法和配置说明

基础部署（Docker Run）

docker run -d \
  --name metric-aggregator \
  -p 8080:8080 \  # 查询API端口
  -p 9090:9090 \  # 数据接收端口
  -v /host/data:/data \  # 挂载数据存储目录
  -e AGGREGATION_WINDOW=60 \  # 基础聚合窗口（分钟）
  -e STORAGE_RETENTION_DAYS=30 \  # 数据保留天数
  -e LOG_LEVEL=info \
  metric-aggregation-service:latest

环境变量配置参数

自定义配置文件部署

如需更复杂的聚合规则配置，可通过挂载配置文件实现：

1. 创建本地配置文件 aggregator-config.yaml：

aggregation:
  rules:
    - name: "service_cpu_avg"
      metric_type: "gauge"
      function: "avg"
      window: "5m"  # 5分钟窗口
      dimensions: ["service", "namespace"]
    - name: "user_action_count"
      metric_type: "counter"
      function: "sum"
      window: "1h"  # 1小时窗口
      dimensions: ["user_type", "action"]
retention:
  policy: "auto"
  max_age: "30d"

2. 通过Docker命令挂载配置文件：

docker run -d \
  --name metric-aggregator \
  -p 8080:8080 -p 9090:9090 \
  -v /host/data:/data \
  -v /host/config/aggregator-config.yaml:/app/config.yaml \  # 挂载自定义配置
  -e CONFIG_PATH=/app/config.yaml \  # 指定配置文件路径
  metric-aggregation-service:latest

查询接口示例

服务启动后，可通过HTTP接口查询聚合数据：

# 查询最近24小时service=api的平均CPU使用率
curl "http://localhost:8080/api/v1/query?metric=service_cpu_avg&dimensions=service:api&time_range=24h"

数据接收示例

通过HTTP POST向服务发送原始指标数据：

# 发送单条指标数据
curl -X POST http://localhost:9090/ingest \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"metric":"cpu_usage","value":0.75,"timestamp":***,"labels":{"service":"api","node":"node-1"}}'