Avec le développement d'Internet et la quantité croissante de données, le traitement et l'analyse du Big Data sont devenus un élément indispensable des entreprises modernes. Cependant, la plupart des outils de traitement et d’analyse de données existants nécessitent une configuration et une utilisation complexes, et nécessitent souvent une assistance technique professionnelle. Cet article explique comment utiliser le framework go-zero pour mettre en œuvre un système de surveillance visuelle et d'analyse des données, permettant aux entreprises d'analyser et de surveiller les données plus facilement.
Ce système est développé en utilisant le langage Go et implémenté à l'aide du framework go-zero. Le système se compose principalement des parties suivantes :
Dans l'ensemble de l'architecture du système, le composant de surveillance joue le rôle de collecte de données. Nous utilisons les composants Prometheus pour obtenir des données de surveillance et stocker les données dans la base de données InfluxDB.
Prometheus est un système de surveillance open source qui peut collecter et stocker diverses données d'indicateurs et fournir des fonctions de requête et de visualisation. Prometheus peut surveiller une variété de services différents, notamment des applications, des systèmes d'exploitation et des périphériques réseau. Dans ce système, nous utilisons Prometheus pour collecter les données de surveillance de l'application.
Chez Prometheus, nous devons définir des indicateurs de suivi des données. Pour les indicateurs qui doivent être surveillés, nous devons écrire à l'exportateur correspondant afin que Prometheus puisse collecter des données sur ces indicateurs. Par exemple, nous pouvons écrire un exportateur HTTP pour surveiller le code d'état, le temps de réponse et d'autres informations des requêtes HTTP. Ensuite, Prometheus obtiendra périodiquement des données d'indicateur de cet exportateur et stockera les données dans une base de données de séries chronologiques.
InfluxDB est une base de données de séries chronologiques hautes performances qui peut être utilisée pour stocker et interroger des données de surveillance. Grâce à la base de données InfluxDB, nous pouvons facilement stocker les données de surveillance collectées par Prometheus et effectuer des requêtes et des analyses.
Le composant d'analyse de données est principalement implémenté à l'aide de Grafana. Grafana est une plateforme open source d'analyse et de surveillance de données visuelles qui peut regrouper des données provenant de diverses sources de données différentes et présenter les données de manière visuelle. Comparé à des composants tels que Prometheus et InfluxDB, Grafana accorde plus d'attention à l'affichage visuel des données et fournit un ensemble très riche de graphiques et de panneaux pour faciliter l'analyse et l'affichage des données par les utilisateurs.
Nous pouvons utiliser la fonction de source de données de Grafana, utiliser InfluxDB comme source de données et créer des panneaux dans Grafana pour afficher visuellement les données de surveillance. Pour les indicateurs nécessitant une analyse de données, nous pouvons rédiger des instructions de requête pertinentes dans Grafana et créer des graphiques statistiques correspondants pour afficher les données. Dans ce système, nous pouvons utiliser Grafana pour effectuer une analyse des données sur les indicateurs de qualité de service et de performance de l'application.
Le service API est implémenté à l'aide du framework go-zero et est utilisé pour interagir avec le front-end et obtenir des données de surveillance et des résultats d'analyse de données. Le framework go-zero est un framework de microservices basé sur le langage Go. Il fournit une multitude de composants et d'outils pour permettre aux utilisateurs de mettre en œuvre des services API efficaces.
Dans ce système, nous utilisons le framework go-zero pour implémenter un service API afin d'obtenir des données de surveillance de Prometheus et InfluxDB et de fournir les données au front-end. Nous pouvons écrire des fonctions de traitement correspondantes dans le service API pour traiter les demandes du front-end, notamment l'interrogation des données de surveillance, l'analyse des données, etc. Dans la fonction de traitement, nous pouvons utiliser les composants et les outils fournis par le framework go-zero pour exploiter facilement des composants tels que Prometheus et InfluxDB afin d'obtenir une requête et une analyse efficaces des données.
Cet article présente comment utiliser le framework go-zero pour mettre en œuvre un système de surveillance visuelle et d'analyse de données. Le système utilise les composants Prometheus pour obtenir des données de surveillance et stocke les données dans la base de données InfluxDB. Utilisez les composants Grafana pour l'affichage visuel et l'analyse des données de surveillance stockées dans InfluxDB. Enfin, le framework go-zero est utilisé pour implémenter des services API permettant d'interagir avec le front-end et d'obtenir des données de surveillance et des résultats d'analyse de données.
Ce système peut facilement surveiller et analyser les données sur la qualité de service et les indicateurs de performance des applications d'entreprise, aidant ainsi les entreprises à mieux comprendre leurs conditions commerciales et à prendre des décisions raisonnables. Dans le même temps, ce système est mis en œuvre à l’aide du framework go-zero, qui présente d’excellentes performances et efficacité.
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