数据模型与信号

Diting 的数据模型围绕一条时间线组织。所有信号共享时间戳与关联键，可以在页面之间互相跳转。

六类信号

信号	来源	主要关联键
指标	主机、容器、服务、数据库	host_id、service、pod
日志	文件、容器、journald、syslog	host_id、service、trace_id
链路	eBPF、OTLP	trace_id、span_id
Profile	主机与运行时采样	host_id、pid
会话	浏览器 RUM	session_id、trace_id
数据库	协议解析	trace_id、instance、statement

关联

一次请求的完整上下文由三个键串起来：

• trace_id：跨服务、跨主机的调用链
• session_id：浏览器会话
• host_id：主机身份

从链路可以跳到日志和会话，从会话可以回到链路和录像。跳转不丢时间范围与筛选条件。

写入路径

agent → gateway → Kafka → collector → ClickHouse。gateway 负责鉴权与限流，Kafka 负责削峰，collector 负责列式写入。

数据库语句的摘要走独立 topic db-query-digests，写入 diting.dwd_db_query_digest。

保留

不同信号可以配置不同保留期。热数据用于即时查询，冷数据用于回溯。具体天数由部署时的存储规划决定。

时钟

跨主机比较时间之前，先确认 NTP 同步。Diting 会做时钟校正，但校正不能替代正确的时间源。

OTLP

已有 OpenTelemetry 链路的团队可以直接发送到 gateway 的 OTLP 入口，不需要部署 agent。两种来源的数据使用同一套关联键。

相关文档：链路与拓扑、API 与 OTLP。