采样器将 Inspect 诊断数据转发到 Cobalt 遥测系统。
如果您的组件使用 Inspect 进行插桩，只需更改配置文件即可使用 Cobalt 遥测（舰队监控）！如果您希望实现低门槛的舰队监控（没有新的 FIDL 集成、不需要新的数据模型，并且没有复杂的组件流控制），Sampler 就是您的理想之选！
我能得到什么？
Sampler 提供了一种复杂性更低的方法，可将舰队级监控功能添加到每个组件的调试工具包中。
集中式数据模型
许多开发者发现，需要维护两个单独的数据模型，一个用于设备端或崩溃报告调试，另一个用于舰队监控等用途，这会带来麻烦。
借助 Sampler，您可以将单个诊断数据模型 (Inspect) 作为所有诊断数据分支的来源。
避免直接集成的复杂性
对于某些组件（如驱动程序），其工作负载对系统来说非常重要，因此找到“合适的时间”来执行诊断报告等非基本工作是一项复杂的任务。通过将采样集中到采样器，我们能够将工作分流到可在非高峰用户负载期间运行的程序。即使对于不提供系统关键服务的组件，与 Sampler 集成也可以实现更明智的采样调度，从而使 Fuchsia 更加健康。
直接与 Cobalt 集成要求组件作者将其流控制视为向 Cobalt 设备端转发器发送请求的客户端。流控制在 Sampler 中是隐式的，因此您可以专注于上传通用指标类型，而无需添加新的服务依赖项。
使用入门
- 如果您是 V2 组件，请务必向诊断平台公开
diagnostics目录。 - 注册您想要将 Inspect 指标转换为的 Cobalt 指标。
- 创建采样器配置，定义从 Inspect 到 Cobalt 的转换。查看现有配置文件。
采样器配置
我们将使用 FVM 集成作为示例配置。
{
"project_id": 3676913920,
"poll_rate_sec": 3600,
"metrics": [
{
"selector": "bootstrap/driver_manager:root/fvm/partitions/blobfs:total_slices_reserved",
"metric_id": 3000,
"metric_type": "Integer",
"event_codes": [0]
},
{
"selector": "bootstrap/driver_manager:root/fvm/partitions/minfs:total_slices_reserved",
"metric_id": 3000,
"metric_type": "Integer",
"event_codes": [1]
}
]
}
Sampler 配置会指定一个顶级项目 ID，该 ID 指定了 Sampler 代表其进行采样和转发的 Cobalt 客户端。 它还指定了顶级 spot_rate_seconds，但在采样器 v1.1 中，此轮询速率将代表客户端迁移到针对每个指标的配置。
接下来，配置需要指标转换列表。在这些配置中，客户端会提供用于标识相关检查指标的选择器，以及代表客户端转发检查所需的 Cobalt 元数据。
metric_type是请求的指标转换类型。- 如果您的 Cobalt 指标的类型为 OCCURRENCE 用于跟踪数值聚合，请使用 metric_type 发生类型。
- 如果您的 Cobalt 指标的类型为 INTEGER 用于跟踪原始整数（例如 cpu_load、thermal_temp），请使用 metric_type Integer。
- 如果您的 Cobalt 指标的类型为 INTEGER_HISTOGRAM，请使用 metric_type IntHistogram。
- 如果您的 Cobalt 指标的类型为 STRING，请使用 metric_type String。
metric_id是您在 Cobalt yaml 文件中注册指标时使用的 ID。event_codes是您注册 Cobalt 指标时指定的维度值列表。在 FVM 中，每个指标都有一个与其分区类型相对应的维度值。
注意：采样器配置中维度值的顺序必须与维度在 yaml 定义中声明的顺序一致。