Kibana: Графики пламени

Я всегда хотел хранилище профилей. Теперь, когда я работаю в Elastic, я подумал, что действительно что-нибудь с этим сделаю. Я начал с нового Beat, который собирает профили pprof : https://github.com/axw/pprofbeat.

(Это мой первый настоящий набег на ES и Beats, поэтому формат данных, вероятно, не очень хорош, но это что-то.)

Меня больше интересует профилирование программ Go, что довольно просто: импортируйте стандартный пакет, и вы можете предоставлять данные профиля CPU и кучи через конечную точку HTTP. Я хочу увидеть:

• периодическое профилирование (выполняется с помощью pprofbeat; для профилирования на компьютере потребуются другие биты, например, "perf" и другие)
• Визуализация Kibana с возможностью сравнения профилей (например, чтобы увидеть, сколько памяти выросло с течением времени или как профиль ЦП выглядит на различных уровнях нагрузки)

Я намеревался рассмотреть возможность встраивания веб-интерфейса «pprof» в качестве плагина, хотя я действительно не знаю, с чего начать. Излишне говорить, что чем больше интегрировано, тем лучше.

Несколько снимков экрана веб-интерфейса pprof ниже на случай, если люди о нем не знают - могут послужить источником вдохновения.

Пример графика pprof:

Ппроф пламеграф:

Основные преступники pprof:

Аннотация исходного кода pprof:

Очень интересный подход к визуализации от команды Netflix Perf, Flamescope.

Этот инструмент позволяет легко различать закономерности и переходить в режим просмотра пламени с субсекундной детализацией.

Ось X - время (t) в секундах, ось Y - миллисекундный интервал t. Вектор, который создает цветовую плотность тепловой карты, является количеством событий за это время X-> Y.

Я взял на себя смелость создать новый запрос типа визуализации в эластичных диаграммах https://github.com/elastic/elastic-charts/issues/519, чтобы начать разговор с этой командой и сделать квалифицированную оценку выполнения реализация MVP для APM и что это должно повлечь за собой.