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查询或探索 Axiom MetricsDB 的 OTel…

在 Axiom MetricsDB 的 otel:metrics:v1 数据集上发现指标、标签、标签值并执行和迭代 MPL 指标查询。

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沉淀时间2026-09-23
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来自 xiaovictor 的小呱沉淀
GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 57/100 ×0.15

适用场景

查询或探索 Axiom MetricsD特定

解决思路

  1. 将所有脚本路径视为相对于本技能文件夹，并以 scripts/<name> 方式调用；目标数据集 kind 必须是 otel:metrics:v1。
  2. 配置、前置条件和 ~/.axiom.toml 见 README.md；边缘部署路由自动完成——脚本读取每个数据集的 edgeDeployment 并路由到正确区域端点，无需配置。
  3. 运行 scripts/datasets <deploy> --kind otel:metrics:v1 列出 metrics 数据集。
  4. 在组合任何查询前运行 scripts/metrics-spec；这是必需的，因为 MPL 会演进，spec 是事实来源；也用它回答一般 MPL/metrics 问题。
  5. 运行 scripts/metrics-info <deploy> <dataset> metrics 列出指标及其 {type, temporality, unit} 元数据；写查询前阅读它。
  6. 运行 scripts/metrics-info <deploy> <dataset> tags [<tag> values] 探索过滤维度。
  7. 运行 scripts/metrics-query <deploy> '<MPL>' <start> <end> 执行查询并迭代。
  8. 如果用户指定具体实体（service、host 等），运行 scripts/metrics-info <deploy> <dataset> find-metrics "<value>" 找到携带该实体的指标；find-metrics 搜索 tag values，不搜索 metric names，不要用于一般发现。
  9. 写查询前读取 metrics-info 返回的 {type, temporality, unit}，绝不要假设指标是简单标量。
  10. 根据 type 选择预聚合操作符：Gauge、CounterMonotonic、CounterNonMonotonic、Histogram。
  11. 根据 temporality 判断 counter 值是累计总量还是每间隔增量：Cumulative、Delta 或 null；null 对 Gauge 正常。
  12. 根据 unit（UCUM 字符串如 Cel、kW.h、s、%、[ppm] 或 null）在展示结果时保留显示单位。
  13. 对 Gauge：按瞬时值处理，直接用 avg/min/max/sum 对齐；不要应用 rate，否则会平均瞬时值的无意义差值。
  14. 对 CounterMonotonic + Cumulative：原始值是累计总量（忽略重置），通常先转换为每秒 rate，然后再 align/aggregate。
  15. 对 CounterMonotonic + Delta：值已是每间隔增量，直接 sum/align，无需 rate 步骤。
  16. 对 CounterNonMonotonic：可升可降（队列深度、余额），rate、delta 或当前值都可能合理；选择前询问用户。
  17. 对 Histogram：不是标量，align using avg 会产生无意义结果；使用 bucket … using 与 metrics-spec 中的 histogram 函数；quantiles 是传给这些函数的 float specs，temporality 选择变体（Cumulative vs Delta 插值）；查 metrics-spec 获取准确签名。
  18. 将 temporality: null 解释为该 instrument 类型不适用（Gauge 的常态），不是缺失数据。
  19. 展示数字时附加 unit；将 null 视为 unitless；如果算术组合单位不匹配的指标，给出警告，不要静默产生无意义数字。
  20. 使用 scripts/metrics-query [-w pixels] [--pixel-per-point n] <deploy> '<MPL>' <start> <end> 执行指标查询。
  21. deploy 参数是 ~/.axiom.toml 中的名称，例如 prod。
  22. MPL 参数是 pipeline 字符串；数据集从 MPL 本身解析。
  23. start / end 参数使用 RFC3339（如 2025-01-01T00:00:00Z）或相对时间（如 now-1h、now）。
  24. -w / --chart-width <px> 可选，指定目标图表宽度像素，让服务器解析 $__interval。
  25. --pixel-per-point <n> 可选，指定每点像素数（服务器默认 10）；与 -w 一起设置 bucket 数。
  26. 始终在 shell 中单引号包裹 MPL 字符串；MPL 含大量反引号，双引号内 shell 会执行命令替换，静默破坏查询或执行标识符。
  27. 分组前限制输出；group by <tag> 每个 tag value 返回一个 series 且无上限，在高基数 tag 上会淹没输出；先检查 cardinality（describe 或 tags <tag> values），探索时优先使用普通 group using <agg>。
  28. 示例：scripts/metrics-query prod -w 1200 '`my-dataset`:`http.server.duration` | align to $__interval using avg' now-1h now。
  29. 示例：scripts/metrics-query prod -w 1200 '`my-dataset`:`http.server.duration` | where `service.name` == "frontend" and method == "GET" | align to $__interval using avg | group by status_code using sum' now-1d now。
  30. 使用自适应分辨率：不要硬编码步骤（如 align to 5m），否则图表在其他缩放级别会太稀疏或太密集；在任何 Duration 位置优先使用系统参数 $__interval，并传入 chart width 让服务器选择步骤。
  31. 示例：scripts/metrics-query prod -w 1200 '`my-dataset`:`http.server.duration` | align to $__interval using avg' now-7d now。
  32. metrics service 从查询时间范围和目标 chart width 计算 $__interval，然后将它向上吸附到 nice resolution 阶梯：1s, 5s, 10s, 15s, 30s, 1m, 5m, 10m, 15m, 30m, 1h, 12h, 1d, 1w, 1M, 1Y；它绝不会低于指标的存储分辨率。
  33. 不需要声明 $__interval；服务器自动注册它；不要添加 param $__interval: Duration;（edge 原样转发查询，metrics service 注入参数）。
  34. bucket 数 ≈ chart-width / pixel-per-point（pixel-per-point 默认 10）；省略 -w 时服务器目标约 500 buckets。
  35. $__interval 可用于任何需要 Duration 的位置，例如 bucket to $__interval using histogram(0.5, 0.95)。
  36. 将 -w 设置为实际渲染宽度（例如 metrics-chart skill 的 plot width），使一个 bucket ≈ 一个像素列；该值通过请求 body 的 queryOptions（chart-width、pixel-per-point）转发。
  37. 使用 MPL 参数：MPL 可声明参数（如 param $svc: string;），用重复的 -p name=value 传值；脚本应用 API 的 param__ 前缀；值按 MPL literal 原样转发（字符串字面量包括引号）。
  38. 示例：scripts/metrics-query -p svc='"frontend"' -p window='5m' prod 'param $svc: string; param $window: Duration; `otel-metrics`:`http.server.duration` | where `service.name` == $svc | align to $window using avg' now-1h now。
  39. 必需参数必须提供；可选参数可省略；请求体形状示例：{"apl":"param $svc: string; …","startTime":"now-1h","endTime":"now","params":{"param__svc":"\"frontend\"","param__window":"5m"}}。
  40. 每种类型的 literal 语法见 metrics-spec。
  41. Discovery 的时间范围默认最近 24h；用 --start / --end 覆盖；两者接受 RFC3339（允许 offset）或相对 now / now-<N><unit>，unit 为 s m h d w，客户端解析为 RFC3339 UTC。
  42. 注意 metrics-info 的时间解析比 metrics-query 窄：metrics-query 将时间原样转发给服务器，也接受 now-1y 等形式；在 metrics-info 中，任何超出 now / now-<N>[smhdw] 的值必须已是 RFC3339，否则请求 400。
  43. 运行 metrics-info <d> <ds> metrics 返回所有指标，按名称 keyed，带 {type, temporality, unit}。
  44. 运行 metrics-info <d> <ds> metrics --by-type 返回按 type 分组后的同一列表（客户端 reshape）。
  45. 运行 metrics-info <d> <ds> metrics --type Gauge --type Histogram 过滤列表（可重复，OR 语义；可与 --by-type 组合）。
  46. 运行 metrics-info <d> <ds> metrics <metric> info 获取单个指标的 {type, temporality, unit}；指标不存在时非零退出。
  47. 运行 metrics-info <d> <ds> metrics <metric> describe 一次返回元数据 + 所有 tags + tag values（替代 1+1+N 次往返）；flags：--no-values（仅 tag names）、--values-limit N（每个 tag values 上限；默认 50，0 表示不限）。
  48. 运行 metrics-info <d> <ds> metrics <metric> tags 获取特定指标携带的 tags。
  49. 运行 metrics-info <d> <ds> metrics <metric> tags <tag> values 获取该指标的 tag values。
  50. 运行 metrics-info <d> <ds> metrics <metric> tags <tag> type 探测 tag 是 int/float/string/bool；返回 {type, present_types}；多类型共存为 mixed，不存在为 absent。
  51. 运行 metrics-info <d> <ds> tags 获取数据集中的所有 tags。
  52. 运行 metrics-info <d> <ds> tags <tag> values 获取某 tag 的所有 values（跨 metrics）。
  53. 运行 metrics-info <d> <ds> find-metrics "<value>" 查找携带给定 tag value 的 metrics（不是 metric name）。
  54. HTTP 错误返回 JSON，包含 code 和 message；有些包含 detail 对象，例如 {"code":400,"message":"MPL syntax error: …"}。
  55. 处理 400 语法错误：错误包含 annotated source pointer，列出失败位置的有效操作符；阅读它，通常会指出修复方式。
  56. 按错误码处理：400=无效查询语法或坏 dataset 名；401=缺少/无效 auth；403=无权限；404=dataset 未找到；429=限流，退避并重试，不要 tight-loop；500=内部错误。
  57. 注意客户端 120s 超时（用 AXIOM_MAX_TIME 覆盖；AXIOM_CONNECT_TIMEOUT 为 10s connect timeout）。
  58. 遇到 500 时，用 curl -v 重新运行以捕获 traceparent / x-axiom-trace-id header 并报告；backend 团队需要该 trace ID 调试。
  59. 运行 scripts/setup 检查 requirements 和配置。
  60. 运行 scripts/datasets <deploy> [--kind <kind>] 列出 datasets 及其 edge deployment。
  61. 运行 scripts/metrics-spec 获取 MPL query spec。
  62. 运行 scripts/metrics-query [-w px] [--pixel-per-point n] <deploy> <mpl> <start> <end> 执行查询；使用 $__interval + -w 自适应分辨率。
  63. 运行 scripts/metrics-info <deploy> <dataset> ... 发现 metrics、tags、values。
  64. 运行 scripts/axiom-api <deploy> <method> <path> [body] 进行低层 API 调用。
  65. 运行 scripts/resolve-url <deploy> <dataset> 解析到 edge deployment URL。
  66. 不带参数运行任意脚本可查看完整用法。

适用边界 · 注意事项