SAM - 设置和添加非 IRIS 目标指标的技巧和提示

SAM（系统警报和监视）以“功能齐全”的 docker-compose 容器集的形式提供，只要启动就可以开始以默认的仪表板监视 IRIS 实例。 使用初始配置就可以很好地了解 SAM 功能并开始对 IRIS 系统进行基本监视。 但是，当开始监视多个系统并收集大量指标数据时，需要更改一些默认设置。 为了从 SAM 获取更多价值，您还会想要添加来自其他数据源（目标）的指标。 以下技巧将帮助您在生产环境中部署 SAM，从多个目标收集指标并将这些指标组合到您自己的仪表板和图表中。 此外，您还将看到一些可能有助于探索 SAM 容器和应用程序的命令。

*注意：*我应该指出，其中一些技巧和提示可能不是最佳做法；这更像是一个日志，记录了我第一次如何配置 SAM 来监视相同系统上的多个服务器和非 IRIS 目标的基准。 如果您有建议，请在评论中指教 ;) 所以，记住本帖可能会随着时间的推移而有所变化，让我们开始吧；

在下面的技巧中，有重启 docker 以及启动和停止 SAM 的操作。 请通读这些技巧，确定哪些适合您，然后按照下面的相同顺序执行。

1. 确保有足够的空间用于 SAM 数据库

默认情况下，docker 容器将文件存储在根 (/) 文件系统。 SAM 不需要很多 CPU 或内存资源；但是，指标收集将占用空间。

众所周知，InterSystems IRIS 提供了很多的工具来提升应用系统可伸缩性。尤其在提升数据并行处理能力方面，InterSystems 做了很多努力，例如在 SQL 查询中使用并行处理，以及在 IRIS中引入最具吸引力的特征：分片（sharding）。然而，许多成熟的开发成果最初是在 Caché中完成的，而且已经迁移到 IRIS 中。这些成熟的开发成果大都使用 DBMS（数据库管理系统）的多模型功能，实现在单独的数据库中共存不同的数据模型。例如， HIS qMS 数据库同时包含语义关系（电子病历）、传统关系（与 PACS 的交互）和层次数据模型（实验室数据以及与其他系统的集成）。这些数据模型大多是通过 SP.ARM 的 qWORD 工具（一种直接访问 Global的小型数据库管理系统）实现的。遗憾的是，由于查询未使用 IRIS SQL，无法利用并行查询处理的新功能进行扩展。

而且，随着数据库规模的不断增长，大型关系型数据库所固有的大多数问题开始出现在非关系型数据库中。这就是我们关注可用于扩展的并行数据处理技术的一个主要原因。

在本文中，我将围绕多年来在解决任务时用到的并行数据处理展开多方位讨论，而这些是我在大数据问题探讨中很少提到的。我将重点讨论数据库的技术改造，或者更确切地说，是数据库转换技术。