流式计算 Flink版
流式计算 Flink版
- 文档首页
流式计算 Flink版用户指南任务运维查看计算任务详情
文档反馈
问问助手Flink 控制台提供了任务详情页，您可以查看任务基础信息、任务配置详情、监控指标数据曲线、快照、日志、告警配置等信息。
功能入口
- 登录流式计算 Flink 版控制台。
- 在顶部菜单栏选择目标地域。
- 在左侧导航栏选择项目管理，然后单击目标项目卡片，进入项目详情。
- 在项目左侧导航栏选择任务运维 > 任务管理。
- 在任务页签下，筛选目标任务，然后单击目标任务的名称。
详情概览
- 基本信息：展示任务名称、状态、类型、资源池、优先级、引擎版本等基本信息，并提供 Web UI 快捷入口。
- 网络信息：展示当前任务运行的资源池的子网、安全组信息。
- 历史实例：以列表形式展示任务的所有历史实例，并可以查看历史实例的任务配置详情、监控指标曲线和日志。
配置信息
展示任务当前的配置详情，包含以下信息：
- SQL 配置：仅当是 SQL 任务时展示任务的 SQL 语句。
- 任务配置： 当是 JAR 任务时展示 JAR URI、程序主类和 main 函数的
args[]参数。当是 Ray 任务时展示代码文件、Entrypoint 等信息。当是 Python 任务时展示 Python File URI、 Entry Point Main Arguments 等信息。 - 任务资源配置：展示任务的 Flink 参数配置。
- Checkpoint 配置：展示任务的 Checkpoint 配置。
- Task 重启策略配置：展示任务的重启策略和重启规则。
- 任务失败重试拉起配置：展示任务失败重试规则，包括最大重试拉起次数和重试拉起时间间隔。
- 自定义参数：展示任务配置的自定义参数。
- 自动调优：
- 依赖文件：展示任务选择的依赖文件。
运行事件
记录任务运行的整条链路上的关键事件，并打印出关键信息。方便运维人员排查、分析、查找错误原因。
同时可以直接查看实例的配置详情。
数据曲线
流式计算 Flink 版已经对接云监控服务，提供 Flink 任务的监控和告警能力。
Flink 任务详情中的数据曲线页签下，展示当前任务的监控指标数据曲线。您可以按需查看 Overview、Network&IO、JVM、Schedule Info、Watermark、checkpoint view、checkpoint timer、Checkpoint Operator Performance、resource、Kafka 等不同维度的核心指标情况，通过分析监控指标，能快速发现任务运行是否异常。
说明
在数据曲线页面提供了图表联动功能。
勾选该功能后，鼠标悬停在任意一个监控曲线图，都能同时查看到其他所有曲线图在相同时间的指标详情信息。
自动调优
Flink 平台已经支持为任务开启自动调优。开启后，系统将根据设置的时间规则进行自动扩缩容。
- 在项目左侧导航栏选择任务运维 > 任务管理。
- 在 Flink 任务页签下，筛选并单击目标任务的名称。
- 在自动调优页签下，单击新建规则，然后设置调优相关参数并单击确定。
如果已经启用自动调优且需要修改调优规则，请单击编辑规则。
- 规则创建后如果需要启用相关调优任务，需要点击启用按钮，确认调优规则为启用，则任务会进行调度。
- 调整优先级：通过拖拽优先级可以调整调优规则的调度顺序。如果时间出现重合，那么会优先执行优先级高的规则。
- 参数说明如下：
配置 | 说明 |
|---|---|
规则类型 | 规则的类型，当前支持定时规则。 |
规则名称 | 设置规则的名称。 |
调度周期 | 调优规则调度的周期，支持一次性、按天、按周、按月。 |
选择时间 | 支持设置开始时间和结束时间：
|
资源配置 | 当前支持调整以下资源参数：
参数含义可以参考 配置 Flink 参数 |
更多关于自动调优的限制说明，请参考 启用自动调优
快照
展示 Flink 任务 5 天内手动创建和系统创建的任务快照。
快照主要用于系统出现故障时，使用快照恢复任务，不会出现数据丢失。此处不做详细介绍，如需了解快照的创建和使用，请参见作业快照。
日志
在任务详情页的日志页签下，您可以查看当前任务的日志详情。系统会保留 7 日内的日志。在日志保留期间，可以查看任务的历史日志。
任务类型 | 说明 |
|---|---|
Flink |
|
Ray |
|
告警
流式计算 Flink 版已经对接云监控服务，提供 Flink 任务的监控和告警能力。
在 Flink 任务详情中的告警配置页签下，您可以单击前往云监控配置告警规则，以创建针对当前任务创建告警规则和告警通知方式。当监控指标达到告警阈值，系统将触发告警事件，并向告警联系人发送告警消息，有助于及时发现并处理任务异常。
如何创建告警策略，请参见创建告警策略。
智能诊断（Beta）
注意：智能诊断功能当前属于邀测功能，如果您有需求的话，可以参考 技术支持 提交工单为您开通相关功能。
Flink 智能诊断通过实时采集作业运行指标（延迟、吞吐量、反压链路、CPU/内存使用、GC、Checkpoint 状态、算子水位、数据倾斜情况等），结合规则引擎与 AI 大模型分析，自动识别流作业中的异常、瓶颈与潜在风险，并生成可执行的修复建议或自动化处理动作。
在任务详情中 - 智能诊断 Tab，选择智能诊断后，会自动进行诊断。当前主要支持
- 重启诊断：根据任务重启的事件和相关日志，分析重启原因以及规避手段
- 数据处理分析：提供图形化 DAG、关键链路、热点指标、异常趋势，帮助业务与数据团队迅速理解问题。
- 任务配置分析：根据任务配置，分析任务的资源使用情况，并给出优化建议。
- 资源使用分析：从资源池、JobManager、TaskManager 的 CPU、内存等核心资源使用情况分析，给出优化建议。
AI 诊断功能：系统提供大模型增强分析能力，综合诊断任务全链路信息并提供：风险根因定位，诊断报告与修复方案，用户还可以通过交互式问答进行深度沟通，对复杂链路问题，隐性瓶颈和潜在风险进行更深入可追问的技术剖析。
在 AI 诊断功能中，可以点击立即诊断按钮，可以自动使用大模型进行诊断功能。AI 诊断会结合 Flink 任务运行的实时指标、日志等信息，对任务进行全面诊断。并出具诊断报告，给出优化建议。
您可以再在对话框中和大模型中进一步沟通，了解任务的更多信息，并得到更深入的诊断。