你可以學到？

今天，你將學到如何使用 Elastic Cloud（後面簡稱 EC）從你的應用程式讀入、閱讀和分析指標（metrics）資料。

本篇的主題包含有：

1. 什麼是指標（Metrics）?
2. 串流指標到 Elastic
3. 使用 Kibana 來探索指標資料

那我們就開始吧！

什麼是指標（Metrics）?

• 指標（Metrics）：是在一段固定間隔收集的測量或系統狀態的紀錄。

舉例來說，CPU的使用量、硬碟剩餘儲存空間、多少使用者連接到資料庫，有時我們會收集所謂的 KPIs（key performance indicators），用來做後續對於系統使用量的評斷和分析。

指標（Metrics）和可觀測性（Observability）

指標可用來偵測或預測問題，例如突然飆高的 CPU 使用率或將要沒有使用空間的主機，也可以用做更主動地分析來優化系統，最後還可以用來做衝擊分析（impact analysis），像是應用服務掛掉的那段時間，造成使用者不爽不用了或是對營收的影響等等。

動手實作 EP2：使用 Elastic Cloud 做簡單的指標分析

Elastic Cloud 登入 與 創造一個部署

1. 這邊都是每次新的實作會重複的部分，可以參考 Day2 動手實作 EP1 一開始的部分，唯一稍微不同的地方就是這次我把名稱取做：test_metrics

串流指標到 Elastic

這一部分的實作，我們將可以學到：

• 如何下載並在本機端安裝 Metricbeat
• 如何設置預先建好的儀表板

1. 進入創建好的頁面後，馬上可以看到大大的 Open Kibana 按鈕，點開後這次選擇 Add metric data。

2. 你會看到琳瑯滿目的指標種類，這次實作我們選用 System metrics，選進去後，一樣選擇你的作業系統來做對應指令的操作，我就選擇 macOS。

3. 用下面指令，在 terminal 下載與安裝 Metricbeat。

curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/metricbeat/metricbeat-7.9.0-darwin-x86_64.tar.gz
tar xzvf metricbeat-7.9.0-darwin-x86_64.tar.gz
cd metricbeat-7.9.0-darwin-x86_64/

4. 安裝好後，我們先看看資料夾裡面有什麼檔案，裡面有接下來我們要設定的 metricbeat.yml 這個檔案，把我們 EC 的資訊加進去裡面，而其中的 <password> ，就填入一開始下載下來 EC 的帳號密碼。

cloud.id: "test_metrics:YXNpYS1lYXN0MS5nY3AuZWxhc3RpYy1jbG91ZC5jb20kYmE1NTEzMWU3OGU4NGEzZjgwYTk5ZWUwMDBiNTZhZGEkM2ZmY2NkY2NkNzM4NDkyZGE4NjY4MTc2YTMxYjlhZjI="
cloud.auth: "elastic:<password>"

5. 啟動並設定系統模組

./metricbeat modules enable system

6. 若是第一次連結，需要先使用 setup 指令來讀取 Kibana 儀表板；若已經連接過儀表板，就直接執行 Metricbeat 就可以了。

# 第一次連結才需要執行
./metricbeat setup 
# 啟動 Metricbeat
./metricbeat -e

7. 按下 Check data，檢查連結是否正確，這樣就差不多啦！接下來就是視覺化資料的部分了。

8. 從儀表板（Dashboards）中，我們可以選擇到很多已經建立好的樣板，我們選擇其中一種和 system 有關的來看看，可以看到我的筆電目前被我奴役的情況，記憶體使用有點高，達到了 61.5%，其中使用比較多的就是吃效能怪物-瀏覽器 Chrome（還好現在沒開什麼怪怪的應用程式ㄎㄎ）。

9. 也可以從 Observability 下，選擇 Metrics，可以看到比較簡單的幾個指標資料，例如下面是 CPU 使用率。

視覺化指標資料

這一部分的實作，我們將可以學到：

• 如何使用指標探索器（Metrics Explorer）來建造視覺化圖表

1. 這邊我們依然從 Observability 下，選擇 Metrics，順帶一提，如果想要看詳細的日誌、指標等資訊，可以在圖上點一下，下面會顯示各種可觀察的資料。

2. 接著我們從上方選擇 Metrics Explorer，在下方可以輸入想要畫出的資料線條來源，這邊我額外畫了 system.load.1、system.load.5、system.load.15。

3. 最後，右邊可以將視覺化的圖表，依照你想分解的類別畫出來，例如說用 agent.hostname 來分的話，在判別某個 host 有問題，或是想看整體 host 的狀況時，就會很有幫助。

今日心得與短結

歐齁～第三天和第二天相比，就順了不少，可能是有前一天的打底基礎，蠻多操作都很類似或是相同的，希望可以這樣漸入佳境，究竟～會是一條天堂路，還是一道地獄門，就讓我們繼續～寫～下～去！

今天我們學到了如何將指標，透過本地端的 Metricbeat 與雲端的 Elastic 和 Kibana 連接，送進 EC 上做分析和視覺化結果，明天我們將要來了解應用程式效能監控（APM）是什麼鬼了！