APM（应用性能监控）、Apache Flink、ClickHouse在监控场景下的数据流关系及处理流程

数据处理关系图

核心组件关系说明

1. APM（如SkyWalking/Elastic APM）
   • 角色：数据采集端
   • 输出：应用性能指标（QPS/延迟/错误率）、调用链日志
   • 流向：通过Agent上报至APM Server进行初步聚合
2. Apache Flink
   • 角色：实时流处理引擎
   • 关键操作：
     • 从Kafka消费原始监控数据
     • 窗口聚合（如每分钟错误次数统计）
     • 异常检测（基于规则或机器学习）
   • 输出：结构化聚合数据（Parquet/JSON）
3. ClickHouse
   • 角色：高性能时序数据库
   • 存储优化：
     • 按时间分片（PARTITION BY toYYYYMMDD(timestamp)）
     • 物化视图加速聚合查询
   • 查询示例：

SELECT service_name, quantile(0.95)(latency) 
FROM apm_metrics 
WHERE date = today() GROUP BY service_name

1. 辅助组件
   • Kafka：缓冲队列，解耦APM与Flink
   • Grafana：通过ClickHouse插件实现可视化

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关键设计要点

• 低延迟：Flink实现秒级监控告警
• 高压缩比：ClickHouse的列存格式减少存储成本
• 可扩展性：各组件均可水平扩展

是否需要针对某部分（如Flink作业代码或ClickHouse表结构）展开详细说明？