如何在Sumo Logic中按task_id分组汇总指标最大值之和

要实现按task_id分组，汇总每组内所有时间序列的最大值之和，需要分两步完成聚合计算：

1. 提取每个独立时间序列的最大值：同一个task_id下通常对应多个不同的时间序列（比如不同的Kafka分区、TaskManager实例等），先对每个序列计算其最大值，保留task_id和区分序列的标签。
2. 按task_id汇总最大值：将同一task_id下的所有最大值相加，得到最终结果。

针对你的场景，可使用以下查询语句：

metric=flink_taskmanager_job_task_operator_KafkaProducer_record_send_total namespace="flink" deployment="flink-job"
| max by *  # 对每个唯一标签组合（包含task_id）计算最大值
| sum by task_id  # 按task_id汇总所有最大值

如果明确知道区分序列的具体标签（比如partition、instance），可以把max by *替换为更精准的max by task_id, partition（根据实际标签调整），这样能避免不必要的标签干扰，提升查询效率。

以你提到的6cdc开头的task_id为例，第一步会提取出8800、8669、0、6217、7277这些最大值，第二步就会将它们求和得到30963，完全符合你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yaniv