負荷分散の測定関数

背景情報

サンプルログには 6 つのフィールドが含まれます：クラスター ID、サーバー ID、時刻、CPU 負荷、メモリ負荷、ネットワーク帯域幅負荷。詳細については、「インデックスの作成」をご参照ください。

6 つのフィールドは次のように設定されています： cluster_id (text)、server_id (text)、time_period (text)、cpu_load (double)、ram_load (double)、network_load (double)。すべてのフィールドはクエリ可能であり、text フィールドにはトークナイザーが設定されています。

以下はサンプルログです：

{"cluster_id":"C001","cpu_load":"0.1","network_load":"0.6","ram_load":"0.7","server_id":"S001","time_period":"2024-01-01 00:00:00"}
{"cluster_id":"C001","cpu_load":"0.2","network_load":"0.5","ram_load":"0.8","server_id":"S002","time_period":"2024-01-01 00:01:00"}
{"cluster_id":"C001","cpu_load":"0.1","network_load":"0.6","ram_load":"0.7","server_id":"S001","time_period":"2024-01-01 00:02:00"}
{"cluster_id":"C001","cpu_load":"0.2","network_load":"0.5","ram_load":"0.8","server_id":"S002","time_period":"2024-01-01 00:03:00"}
{"cluster_id":"C001","cpu_load":"0.1","network_load":"0.6","ram_load":"0.7","server_id":"S001","time_period":"2024-01-01 00:04:00"}
{"cluster_id":"C001","cpu_load":"0.2","network_load":"0.5","ram_load":"0.8","server_id":"S002","time_period":"2024-01-01 00:05:00"}
{"cluster_id":"C001","cpu_load":"0.1","network_load":"0.6","ram_load":"0.7","server_id":"S001","time_period":"2024-01-01 00:06:00"}
{"cluster_id":"C001","cpu_load":"0.2","network_load":"0.5","ram_load":"0.8","server_id":"S002","time_period":"2024-01-01 00:07:00"}
{"cluster_id":"C001","cpu_load":"0.1","network_load":"0.6","ram_load":"0.7","server_id":"S001","time_period":"2024-01-01 00:08:00"}
{"cluster_id":"C001","cpu_load":"0.2","network_load":"0.5","ram_load":"0.8","server_id":"S002","time_period":"2024-01-01 00:09:00"}

関数名	構文	説明	戻り値の型
how_balanced 関数	how_balanced(array(array(double)) load_matrix)	array_agg 関数と併用すると、分散システムにおける負荷分散の度合いを測定します。戻り値は `(0, 1]` の範囲で、1 に近いほど負荷が均等であることを示し、1 は完全に均等な状態を表します。	double

how_balanced 関数

array_agg 関数と併用して、分散システムにおける負荷分散の度合いを測定します。

double how_balanced(array(array(double)) load_matrix)

パラメーター	説明
`load_matrix`	各行が 1 台のサーバー負荷の時系列ベクトルを表す負荷行列です。

例

クエリと分析文

* | with server_time_series as
(
    select cluster_id,
        server_id,
        array_agg(to_unixtime(date_parse(time_period, '%Y-%m-%d %H:%i:%s'))) as time_periods,
        array_agg(cpu_load + ram_load + network_load) as metric_values
    from log
    where time_period >= '2024-01-01 00:00:00'
      and time_period < '2024-01-02 00:00:00'
    group by cluster_id, server_id
),
imputed_server_series as
(
    select cluster_id,
        server_id,
        ts_fill_missing(
            time_periods,
            metric_values,
            to_unixtime(date_parse('2024-01-01 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%i:%s')),
            to_unixtime(date_parse('2024-01-02 00:00:00', '%Y-%m-%d %H:%i:%s')),
            '1 minute', 'value=0') as imputed_time_series
    from server_time_series
)
select cluster_id,
    how_balanced(array_agg(imputed_time_series[1])) as balance
from imputed_server_series
group by cluster_id

結果

返された balance 値は、(0, 1] のスケールで負荷分散の度合いを表します。1 に近いほど負荷が均等であることを示します。

クラスター ID	バランス
C001	0.5