Grafana 是一款开源的数据可视化和监控分析软件，其核心功能是允许用户查询、可视化、告警和探索存储在任意位置的指标、日志和追踪数据。作为领先的开源、跨平台时间序列分析和监控可视化平台，Grafana 不直接存储数据，而是专注于查询、可视化、告警以及理解来自各种数据源的指标。​

Grafana 的独特之处在于其采用 "统一数据而非数据库" 的方法提供单一数据面板。与传统方案不同，Grafana 不要求用户将数据导入后端数据仓库或供应商数据库，而是能够统一现有数据，无论数据存储在何处。这种架构设计使得用户可以从 Kubernetes 集群、Raspberry Pi、不同云服务甚至 Google Sheets 等各种来源获取数据，并在单个数据面板中按照需求进行可视化。​

在技术定位上，Grafana 是开源的可视化与监控分析平台，支持多数据源集成，专注于时序数据的实时展示、告警与交互式分析。其核心目标是 "让数据可视化更简单"，通过将各类数据源的信息转化为直观、可交互的仪表盘，帮助用户实时监控系统性能、业务指标、设备状态等关键数据。

一、技术架构与核心组件

Grafana 采用现代化的技术架构，主要分为后端服务和前端界面两大核心部分：​

后端服务使用 Go 语言编写，负责处理 API 请求、数据源连接和用户身份验证等功能。核心组件包括：​

• HTTP API 层：提供 RESTful 接口，支持所有前端操作​
• 查询引擎：负责数据源查询的统一抽象和优化​
• 渲染引擎：将查询结果转换为可视化图表​
• 告警引擎：基于规则的告警评估和通知​
• 存储层：使用 SQLite/MySQL/PostgreSQL 存储配置信息​

前端界面使用 TypeScript 和 React 构建，负责渲染可视化面板和用户交互。用户通过浏览器访问 Grafana 的 Web UI 进行数据可视化和仪表盘管理。​

Grafana 的整体架构还包括以下关键组件：​

• 用户界面：友好的操作界面，支持用户自定义仪表板​
• API 处理模块：负责与不同数据源进行交互的中心​
• 数据处理模块：接收、处理并返回数据​

Grafana 通过插件机制集成多种数据库、监控系统和 API，支持的数据源类型包括：​

• 时序数据库：Prometheus、InfluxDB、Graphite​
• 日志与搜索：Elasticsearch、Loki​
• 关系型数据库：MySQL、PostgreSQL

二、Grafana 主要功能详解

2.1 数据可视化功能体系

Grafana 提供了极其丰富的可视化类型，能够满足各种数据展示需求。根据功能特性，Grafana 的可视化可以分为以下几大类：

2.1.1 图表类可视化​

Grafana 支持的主要图表类型包括：​

图表类型	功能描述	典型应用场景
时间序列（Time Series）	默认的主要图表可视化，显示随时间变化的数据趋势	服务器指标监控、应用性能追踪、业务指标趋势分析
状态时间线（State Timeline）	显示状态随时间的变化	服务状态变更、任务执行状态、系统故障时间线
状态历史（Status History）	显示周期性状态随时间的变化	周期性任务状态、批处理作业状态
条形图（Bar Chart）	显示分类数据的比较	不同服务性能对比、地区业务量比较、产品销售对比
直方图（Histogram）	计算并显示值在条形图中的分布	响应时间分布、请求量分布、错误码分布
热力图（Heatmap）	显示值在时间上的分布	流量热点分析、用户活动热力分布、系统负载分布
饼图（Pie Chart）	显示数据的构成比例	资源使用占比、错误类型分布、业务渠道贡献
烛台图（Candlestick）	显示开盘、高、低、收盘四个核心维度	金融市场数据、性能指标波动范围
仪表盘（Gauge）	显示单个值与最小值和最大值的关系	资源使用率、容量占用率、健康度评分
趋势图（Trend）	显示数据的趋势变化	性能趋势预测、容量规划分析
XY 图表（XY Chart）	可视化任意 x 和 y 值，显示两个变量之间的关系	相关性分析、散点图、气泡图
​

2.1.2 统计类可视化​

统计类可视化主要用于显示数值和统计信息：​

• Stat（统计数据）：显示大数字和统计信息，支持多种格式和颜色编码​
• Bar Gauge（条形仪表盘）：水平或垂直的条形仪表盘，用于显示数值与范围的关系​

2.1.3 其他类型可视化​

Grafana 还提供了多种其他类型的可视化组件：​

• 表格（Table）：以表格形式显示详细数据​
• 日志（Logs）：专门用于显示日志数据​
• 节点图（Node Graph）：使用有向力布局显示节点关系，可用于展示复杂的基础设施映射、层次结构或执行图​
• 追踪（Traces）：显示分布式追踪数据​
• 火焰图（Flame Graph）：显示性能剖析数据​
• 画布（Canvas）：自由布局容器，用于创建自定义仪表板布局​
• 地理地图（Geomap）：基于地理位置显示数据分布​
• 数据网格（Datagrid）：以网格形式显示结构化数据​ 此外，Grafana 还提供了多种小部件：​
• 仪表板列表（Dashboard List）​
• 告警列表（Alert List）​
• 注释列表（Annotations List）​
• 文本（Text）：支持 Markdown 和 HTML 格式​
• 新闻（News）：显示 RSS/Atom 新闻源​

Grafana 还支持通过插件扩展可视化类型。例如，Business Charts 面板允许将 Apache ECharts 库创建的图表和图形集成到 Grafana 仪表板中，ECharts 是一个功能强大且多功能的数据可视化库，提供了广泛的图表类型，包括统计功能。​

2.2 数据源支持能力​

Grafana 的一个核心优势是其强大的数据源支持能力。官方支持的数据源包括：​

• 时序数据库：Graphite、Prometheus、InfluxDB、OpenTSDB​
• 日志系统：Elasticsearch、Loki​
• 云监控服务：Google Stackdriver、AWS CloudWatch、Azure Monitor​
• 关系型数据库：MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Server (MSSQL)​
• 其他：Test Data​

除了官方支持的数据源，Grafana 还通过插件系统支持大量第三方数据源。Grafana 插件库中包含了丰富的数据源插件，包括：​

• 企业数据源：Amazon Aurora、Azure Cosmos DB、Azure DevOps、Catchpoint、Cloudflare、CockroachDB、Databricks、Datadog、Drone 等​
• 其他数据源：Jira、Snowflake、Google Sheets 等​
• Grafana 支持的数据源类型极其广泛，包括：​
• 时序数据库：Prometheus、InfluxDB、Graphite​
• 日志与搜索：Elasticsearch、Loki​
• 关系型数据库：MySQL、PostgreSQL

2.3 告警功能详解

Grafana 提供了强大而灵活的告警功能，基于 Prometheus 告警系统模型构建。

2.3.1 告警系统架构

Grafana 告警系统基于 Prometheus 告警系统模型，包含两个主要组件：

1. 告警生成器：评估告警规则，周期性查询数据源并评估告警规则中定义的条件
2. 告警接收器（Alertmanager）：接收告警并负责发送通知

2.3.2 告警规则定义

告警规则是一组评估标准，用于确定告警何时触发。一个完整的告警规则包含：

1. 查询和表达式：一个或多个查询和 / 或表达式，用于选择要评估的数据集
2. 告警条件（阈值）：查询必须满足或超过才能触发告警实例的条件
3. 评估频率：指定告警规则评估频率的时间间隔
4. 持续时间：指定条件必须满足多长时间才能触发告警实例
5. 其他选项：管理告警事件及其通知的附加选项

Grafana 支持两种类型的告警规则：

1. Grafana 管理的告警规则：推荐选项，是最灵活的告警规则类型，允许创建对任何支持数据源的数据起作用的告警
2. 外部告警规则：与外部 Alertmanager 集成的告警规则

2.3.3 告警实例机制

告警实例是告警系统的核心概念。每个告警规则可以产生多个告警实例（每个时间序列一个），这使得在单个表达式中观察多个序列成为可能。

例如，使用以下 PromQL 表达式的规则：

sum by(cpu) (
 rate(node\_cpu\_seconds\_total{mode!="idle"}\[1m])
)

该规则在第一次评估后会为每个 CPU 创建多个告警实例，使单个规则能够报告每个 CPU 的状态。

2.3.4 通知机制

Grafana 告警系统的通知机制包括以下组件：

1. 联系点（Contact Points）：定义告警通知的发送目标，如邮件、Slack、PagerDuty 等
2. 通知消息：默认包含告警详细信息，如告警数量、状态和注释，也可以自定义
3. 通知策略：通过标签匹配将告警路由到联系点。每个通知策略由一组标签匹配器（0 个或多个）组成，指定它们处理哪些告警实例（通过标签标识）。通知策略采用树结构定义，根是默认通知策略，确保所有告警实例都得到处理
4. 静默和静音时间：用于在特定时间或条件下抑制告警通知

2.3.5 告警管理功能

Grafana 告警系统还提供了以下管理功能：

• 告警规则管理：可以创建、编辑、删除告警规则，支持批量操作
• 告警状态监控：实时查看告警规则的运行状态和健康状况
• 告警历史查询：查看告警触发历史和通知发送记录
• 告警抑制机制：支持基于标签的告警抑制，避免重复通知

2.4 插件生态系统

Grafana 拥有丰富的插件生态系统，这是其灵活性和扩展性的重要体现。Grafana 支持三种主要插件类型：

2.4.1 插件类型详解

插件类型	功能描述	典型应用场景
面板插件（Panel Plugins）	创建和添加各种面板来展示数据或改进仪表板	自定义图表类型、特殊数据展示需求、行业特定可视化
数据源插件（Data Source Plugins）	连接到新的数据库或其他数据源	支持非标准数据源、自定义 API 集成、特定业务系统对接
应用程序插件（App Plugins）	为 Grafana 添加定制页面，也可以捆绑仪表板和其他插件	集成外部服务、添加新功能模块、创建行业解决方案

除了这三种主要类型，Grafana 还支持仪表板插件，允许用户在一个仪表板内整合多个数据源和面板。

2.4.2 插件功能分类

从功能角度，Grafana 插件可以分为以下几类：

1. 数据展示类插件：
   • 图表插件：以折线图、柱状图、饼图等形式展示时间序列数据
   • 表格插件：提供精细的数据点展示方式
   • 地图插件：根据地理位置展示数据（如全球服务器健康状态）
2. 数据处理类插件：专注于对收集的数据进行转换和增强，以适应更复杂的数据分析和可视化需求
3. 数据源插件：这是 Grafana 的核心，提供与各种数据存储的接口，如 Prometheus、MySQL、Elasticsearch 等
4. 应用程序插件：为 Grafana 增添新功能，如日志探索、云监控、报表等功能

2.4.3 插件架构演进

Grafana 插件架构经历了重要演进。在 3.0 版本中，Grafana 重构了数据源插件架构并添加了两种新插件类型：

• 面板插件：允许为仪表板添加新的面板类型
• 应用程序插件：捆绑面板插件、数据源插件、仪表板和 Grafana 页面 此外，Grafana 还引入了后端插件概念，数据源后端插件是现有数据源插件的新组件。

2.4.4 插件管理与安装

Grafana 提供了完善的插件管理功能：

• 插件目录：官方插件目录包含大量经过验证的插件，用户可以轻松浏览和安装
• 安装方式：支持通过 Grafana 界面直接安装、命令行安装、以及从本地文件安装
• 版本管理：支持插件版本管理和更新
• 安全管理：企业版提供插件签名验证功能

2.4.5 核心插件与扩展插件

Grafana 插件分为两类：

1. 核心插件：默认提供的插件，包括流行的数据源和面板可视化，标记为 "core"，默认安装且无法删除
2. 扩展插件：用户可以根据需要安装的其他插件

例如，Business Media 插件是一个功能强大的 Grafana 插件，设计用于显示各种媒体文件，包括 PNG、JPG、GIF、MP4、WEBM、MP3、OGG 和 PDF，使用 base64 编码或直接 URL，能够轻松地将多媒体内容无缝集成到 Grafana 仪表板中。

2.5 API 接口与可编程性

Grafana 提供了全面的 HTTP API，这是前端用于执行所有操作（如保存仪表板、创建用户、更新数据源）的相同 API。

2.5.1 API 架构与设计

Grafana 后端暴露的 HTTP API 具有以下特点：

• RESTful 设计：采用 RESTful 架构风格，资源清晰
• 认证机制：支持 API 密钥认证，用户可以在侧边菜单的组织下拉菜单中选择 API 密钥选项，在所有请求的 Authorization 头中使用令牌
• 版本管理：API 具有版本控制机制

2.5.2 主要 API 端点

Grafana 提供了丰富的 API 端点，包括但不限于：

1. 仪表板 API：
   • POST /api/dashboards/db：创建或更新仪表板
   • 支持使用唯一标识符（UID）在多个 Grafana 安装之间唯一标识仪表板
   • 仪表板 ID 是自动递增的数值，仅在每个 Grafana 安装中唯一
2. 组织 API： * 管理组织信息和权限 * 企业版需要特定权限才能访问某些端点
3. 认证 API：
   • 用户认证和会话管理
   • API 密钥管理
4. 数据源 API：
   • 数据源的创建、更新和删除
   • 数据源连接测试
5. 用户 API：
   • 用户管理和权限控制
   • 需要基本认证且认证用户必须是 Grafana 管理员
6. 文件夹 API：
   • 文件夹的创建、更新和删除
   • 文件夹的唯一标识符（UID）可用于在组织内唯一标识文件夹，允许在多个 Grafana 安装之间同步时具有一致的 URL

2.5.3 服务账户与 API 令牌

Grafana 还提供了 ** 服务账户（Service Account）** 机制：

• 服务账户令牌可以访问组织的所有操作
• 服务账户令牌与组织相关联
• 可用于为该组织创建仪表板和其他特定组件

2.5.4 API 使用场景

Grafana API 的典型使用场景包括：

1. 自动化部署：通过 API 批量创建仪表板、数据源和用户
2. 集成其他系统：将 Grafana 功能集成到其他业务系统中
3. 自定义监控：创建自定义的监控和告警逻辑
4. 数据迁移：在不同 Grafana 实例之间迁移数据
5. CI/CD 集成：在持续集成和持续部署流程中集成 Grafana

2.5.5 API 最佳实践

使用 Grafana API 的最佳实践包括：

• 使用 HTTPS 确保通信安全
• 妥善管理 API 密钥，避免泄露
• 实现适当的错误处理
• 遵循 API 速率限制
• 使用版本化的 API 端点

2.6 查询和转换功能

Grafana 提供了强大的查询和数据转换功能，这是其数据处理能力的重要体现。

2.6.1 数据转换功能

Grafana 的 **"转换" 功能 ** 允许用户对多个查询和数据源执行以下操作：

• 重命名
• 汇总
• 合并
• 计算

只需几秒钟，即可将非时间序列数据转换为表格（例如：JSON 文件或简单的查找表），而无需自定义内容或产生额外开销。

2.6.2 查询语言支持

Grafana 支持多种查询语言，具体取决于数据源：

1. PromQL：用于 Prometheus 数据源，支持复杂的时间序列查询和聚合
2. InfluxQL：用于 InfluxDB 数据源
3. Elasticsearch Query DSL：用于 Elasticsearch 数据源
4. LogQL：用于 Loki 日志数据源
5. SQL：用于关系型数据库数据源

2.6.3 查询优化与缓存

Grafana 提供了以下查询优化功能：

1. 查询缓存：缓存频繁执行的查询结果
2. 查询并行化：同时执行多个查询以提高效率
3. 查询超时控制：防止长时间运行的查询影响系统性能
4. 查询历史：保存查询历史以便重复使用

2.6.4 数据处理管道

Grafana 的数据处理流程包括：

1. 数据接收：接收数据源返回的原始数据
2. 数据处理：进行一系列处理，包括数据转换、聚合、排序和过滤等
3. 数据可视化：将处理后的数据转换为可视化图表

2.6.5 自定义查询功能

Grafana 还提供了以下高级查询功能：

• 变量模板：支持使用变量创建动态查询
• 子查询：支持在查询中嵌套子查询
• 函数支持：提供丰富的内置函数用于数据处理和计算
• 条件查询：支持基于条件的查询过滤

三、Grafana 应用场景分析

3.1 企业监控场景

Grafana 在企业监控领域应用广泛，能够满足从基础设施到应用程序的全方位监控需求。

3.1.1 基础设施监控

在基础设施监控方面，Grafana 可以监控以下核心指标：

监控类别	具体指标	监控频率	告警阈值建议
CPU 监控	CPU 使用率、CPU 负载、各 CPU 核心使用率	秒级（<1s）	>80% 持续 5 分钟
内存监控	内存使用率、可用内存、内存交换	秒级（<1s）	>80% 持续 5 分钟
磁盘监控	磁盘使用率、磁盘 I/O、inode 使用率	秒级（<1s）	>85% 持续 5 分钟
网络监控	网络流量、网络延迟、数据包丢失率	秒级（<1s）	>90% 带宽或丢包率 > 1%

Grafana 的基础设施监控解决方案具有以下特点：

1. 数据中心监控：监控服务器硬件状态、磁盘空间、内存利用率、网络流量等
2. 云环境监控：监控 AWS、Azure、Google Cloud 等公有云资源使用情况
3. 实时可视化：秒级刷新，一键定位瓶颈，排查效率提升 80%
4. 全面覆盖：覆盖 CPU、内存、磁盘、网络等核心指标，秒级数据采集，延迟小于 1 秒

3.1.2 应用性能监控

Grafana 在应用性能监控方面的应用包括：

1. Web 应用监控：
   • 响应时间监控：确保用户体验良好
   • 并发用户数：监控系统负载情况
   • 请求成功率：监控服务健康状态
2. 数据库监控：
   • 查询性能监控：监控慢查询和查询执行时间
   • 资源利用率：监控数据库连接数、锁竞争等
   • 慢查询分析：识别性能瓶颈
3. 中间件监控：
   • 消息队列监控：监控队列长度、消费速度
   • 缓存监控：监控缓存命中率、内存使用
   • 应用服务器监控：监控 JVM 状态、线程池使用

3.1.3 容器与 Kubernetes 监控

Grafana 在容器和 Kubernetes 监控方面表现出色：

1. Kubernetes 集群监控：
   • 集群概览：显示集群、节点、Pod 和容器数量快照
   • 资源监控：监控 CPU、内存、存储使用情况
   • 工作负载监控：监控 Deployment、StatefulSet、DaemonSet 状态
2. 容器监控：
   • 容器资源使用：CPU、内存、网络、磁盘 I/O
   • 容器状态：运行状态、重启次数、健康检查结果
   • 容器日志：实时查看容器日志
3. 服务网格监控：
   • 服务间调用监控：监控微服务之间的调用关系和性能
   • 流量监控：监控服务间流量分布
   • 错误率监控：监控服务调用错误率

Grafana Cloud 的 Kubernetes 监控解决方案以 60 秒的采集间隔采集一组默认指标，并包含一套告警规则，帮助设置和运行集群及其工作负载的告警。

3.1.4 网络监控

Grafana 可以监控网络健康和性能指标：

• 流量监控：监控网络流量大小和趋势
• 延迟监控：监控网络延迟和响应时间
• 丢包率监控：监控数据包丢失情况
• 设备状态：监控网络设备（路由器、交换机等）的运行状态

3.2 数据分析场景

Grafana 不仅是监控工具，也是强大的数据分析平台，在各种数据分析场景中发挥重要作用。

3.2.1 业务指标分析

Grafana 在业务指标分析方面的应用包括：

1. 实时业务监控：
   • 订单监控：实时监控订单量、销售额、支付转化率
   • 用户行为分析：监控用户注册数、活跃度、留存率
   • 营销效果分析：监控广告点击、转化率、ROI
2. 业务运营监控：
   • 库存监控：实时监控库存水平、周转率
   • 供应链监控：监控供应链各环节状态
   • 物流监控：监控物流运输状态和时效
3. 财务指标分析：
   • 收入分析：按产品、地区、时间分析收入构成
   • 成本分析：监控各项成本支出和趋势
   • 利润分析：分析利润率和盈利能力

Grafana 通过构建实时销售监控仪表盘，可以实时监控关键业务指标，如订单量、销售额、支付转化率等。

3.2.2 运营数据监控

Grafana 支持对各种运营数据进行实时监控：

1. 系统性能指标：
   • 吞吐量监控：监控系统处理能力
   • 错误率监控：监控失败请求比例
   • 响应时间分布：监控响应时间的统计分布
2. 业务流程监控：
   • 流程进度监控：监控业务流程执行进度
   • 流程效率分析：分析各环节耗时和效率
   • 异常流程识别：识别异常业务流程
3. 服务质量监控：
   • SLA 监控：监控服务等级协议达成情况
   • 可用性监控：监控服务可用性和停机时间
   • 性能基线：建立性能基线并监控偏差

3.2.3 趋势分析与预测

Grafana 在趋势分析和预测方面的应用：

1. 时间序列分析：
   • 趋势预测：基于历史数据预测未来趋势
   • 季节性分析：分析数据的季节性变化
   • 异常检测：识别数据中的异常点
2. 容量规划：
   • 资源使用趋势：监控资源使用趋势并预测未来需求
   • 性能瓶颈预测：预测系统性能瓶颈
   • 成本预测：预测基础设施成本
3. 业务预测：
   • 销售预测：基于历史销售数据预测未来销售
   • 用户增长预测：预测用户增长趋势
   • 需求预测：预测产品或服务需求

3.2.4 多维度数据分析

Grafana 支持多维度数据分析：

1. 维度分析：
   • 按时间维度：年、季度、月、周、日分析
   • 按地域维度：国家、省 / 州、城市分析
   • 按产品维度：产品类别、具体产品分析
2. 指标下钻：
   • 从汇总数据下钻到明细数据
   • 从高层次指标下钻到低层次指标
   • 从异常指标下钻到具体原因
3. 关联分析：
   • 指标相关性分析：分析不同指标之间的相关性
   • 因果关系分析：分析事件之间的因果关系
   • 影响因素分析：分析影响关键指标的因素

3.3 DevOps 与云原生场景

Grafana 在 DevOps 和云原生环境中扮演着关键角色，是现代软件交付流程中不可或缺的一部分。

3.3.1 CI/CD 流水线监控

Grafana 可以监控整个 CI/CD 流程：

1. 构建监控：
   • 构建状态监控：监控构建成功 / 失败状态
   • 构建时间监控：监控构建耗时和趋势
   • 构建资源监控：监控构建服务器资源使用
2. 测试监控：
   • 测试用例执行监控：监控测试用例执行进度和结果
   • 测试覆盖率监控：监控代码测试覆盖率
   • 测试性能监控：监控测试执行时间和资源使用
3. 部署监控：
   • 部署状态监控：监控部署进度和状态
   • 部署成功率监控：监控部署成功率和失败原因
   • 回滚监控：监控部署回滚操作

3.3.2 微服务架构监控

在微服务架构中，Grafana 提供全面的监控能力：

1. 服务发现与注册监控：
   • 服务注册状态：监控服务在注册中心的注册状态
   • 服务健康检查：监控服务健康检查结果
   • 服务实例监控：监控每个服务实例的运行状态
2. 服务间通信监控：
   • 调用链监控：监控服务间调用链路
   • 调用性能监控：监控服务间调用的响应时间
   • 调用成功率监控：监控服务间调用的成功率
3. 分布式追踪：
   • 分布式链路追踪：追踪请求在各服务间的流转
   • 性能瓶颈定位：通过追踪数据定位性能瓶颈
   • 错误根因分析：分析错误发生的根本原因

3.3.3 容器编排监控

Grafana 与 Kubernetes 等容器编排平台深度集成：

1. Kubernetes 资源监控：
   • Pod 监控：监控 Pod 的创建、运行、销毁过程
   • ReplicaSet 监控：监控副本数量和状态
   • Service 监控：监控服务的访问状态
2. 容器运行时监控：
   • Docker 监控：监控 Docker daemon 状态和容器运行情况
   • containerd 监控：监控 containerd 运行状态
   • CRI 监控：监控容器运行时接口
3. 存储监控：
   • PersistentVolume 监控：监控持久化卷的使用情况
   • StorageClass 监控：监控存储类的配置和使用
   • 存储性能监控：监控存储的 I/O 性能

3.3.4 服务网格监控

在服务网格架构中，Grafana 提供以下监控能力：

1. Istio 监控：
   • 流量管理监控：监控 Istio 的流量路由规则执行情况
   • 安全策略监控：监控 Istio 的认证和授权策略
   • 遥测数据监控：监控 Istio 收集的遥测数据
2. Linkerd 监控：
   • 服务配置监控：监控 Linkerd 的服务配置
   • 性能指标监控：监控 Linkerd 的数据平面性能
   • 控制平面监控：监控 Linkerd 控制平面的运行状态
3. 流量分析：
   • 流量拓扑：可视化服务间的流量关系
   • 流量指标：监控流量的大小、方向、来源
   • 流量策略效果：监控流量管理策略的执行效果

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