Managed Metadata Service介绍系列 之四

本文介绍了SharePoint2010中元数据服务(MMS)的主要功能,包括内容类型发布和标签管理。详细解释了Taxonomy与Folksonomy的区别,TermStore的概念及其如何存储和提供元数据,以及Tagging的不同形式如Authoritative Tagging和社会性Tagging。

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在Managed Metadata Service的主要功能分为两部分, Content Type Publishing和对Tags, Keywords的管理.

 

下面我们对MMS涉及到的主要术语进行简要的介绍.

 

Taxonomy

在SharePoint 2010中, 我们定义taxonomy为term的层次. 比如说, 下面的例子可以在SharePoint 2010中代表一个taxonomy.

  • Colors
  • HTML Colors
    • Blue
    • Aqua
    • Black
  • Object Colors
    • Almond
    • Antique Brass

 

Folksonmy

Taxonomy被定义为term的层次结构, 并且是由一个叫做taxonomy administrators的用户组集中管理的. 与之相对应的folksonomy就是比较不正式的了. 在SharePoint 2010中, folksonomy指的是终端用户的可选的能力, 这种能力可以使得用户可以输入他们自己的tags和metadata. SharePoint 2010有能力搞定被严格控制的taxonomy的metadata, 也可以搞定folksonomy这样自由形式的metadata.

 

Term Store

Term Store是一个数据库, 其中存放着metadata, 并且使得这些metadata可以通过shared service的方式被使用. 这个Shared Service就是MMS了.

 

Term

Term就是简单的一个带有一个唯一标识的字符串, 这个字符串存在于term store的某个节点上.

 

Tagging

Tagging是某些metadata与某个list item的关联关系. 在SharePoint 2010中, 几乎任何东西都可以被加上Tag. Tagging可以被分为两类, social tagging和authoritative tagging.

  • Authoritative Tagging: 在authoritative tagging里, 用户对被tag的东西有所有权. 比如说, 我有一个文档, 我有权来修改文档, 所以, 我可以对这个文档添加我想要的metadata.
  • Social Tagging: 在social Tagging里, 我可能对某样东西没有所有权, 但是我对这个东西有些想法. 我无权修改这个东西, 但是我可以为这个东西添加一些metadata. 这些metadata会被存在某处.

上面的两种情况, 数据都存储在相同的后端metadata数据库中.

 

Keywords

Keyword不仅仅是一个字符串, 它更是用户通过term store输入到SharePoint 2010的后台的非结构化的某个地方的字符串. 如果我输入一个keyword, 系统会查看这个关键字之前是否有被添加过. 如果有, 系统就返回给我一个ID, 如果没有, 那么就在term storezhong创建一个ID然后返回给我这个ID.

 

Term Store Management 工具中各个概念之间的关系以及容量上线图.

image

 

下图是各概念在界面中的显示

image

<think>好的,我现在需要帮助用户理解他们提供的ServiceMonitor资源定义。首先,我应该回顾一下ServiceMonitor在Prometheus Operator中的作用。ServiceMonitor是Prometheus Operator自定义的Kubernetes CRD,用于自动发现需要监控的服务。 用户提供的YAML文件中,apiVersion是monitoring.coreos.com/v1,这说明这是ServiceMonitor的API版本。kind确认了资源类型。metadata部分包含了名称、命名空间、标签和注释,这些标签可能与Helm部署相关,比如release名称和命名空间monitor。需要解释这些元数据如何帮助Prometheus Operator识别并选择该ServiceMonitor。 接下来看spec部分。endpoints指定了Prometheus收集指标的端点,这里的path是/metrics,端口名为web。需要说明端口名称对应的Service定义中的端口名称必须匹配。namespaceSelector的matchNames是monitor,表示只监控该命名空间下的服务。selector中的matchLabels用于选择具有特定标签的Service,这里包括app、release和self-monitor标签。需要强调这些标签必须与目标Service的标签匹配,否则无法被发现。 另外,Helm相关的annotations和标签表明这是通过Helm部署的,可能属于kube-prometheus-stack的一部分。可能需要提到资源名称中的prometheus-kube-prometheus-prometheus可能与Helm release的结构有关。还要注意self-monitor被设置为"true",可能表示这个ServiceMonitor用于Prometheus自身的监控,确保其自监控功能正常。 用户可能需要了解如何验证这个配置是否正确,比如检查对应的Service是否存在且标签匹配,以及Prometheus的Targets页面是否显示成功抓取。此外,可以提及常见的错误,比如端口名称不匹配、标签错误或命名空间选择器不正确,导致服务无法被发现。 最后,总结这个ServiceMonitor的作用是让Prometheus监控monitor命名空间下具有特定标签的Service的/metrics端点,通常用于监控Prometheus自身的实例。需要确保用户理解各部分的关联和配置要点,以便他们能根据需求调整或排查问题。</think>以下是对你提供的 `ServiceMonitor` 资源的详细解析: --- ### **一、基础信息** - **API版本**: `apiVersion: monitoring.coreos.com/v1` 表示这是 Prometheus Operator 自定义的 CRD(Custom Resource Definition),用于定义监控目标。 - **资源类型**: `kind: ServiceMonitor` 用于告诉 Prometheus Operator 如何发现和监控 Kubernetes Service 的指标。 --- ### **二、元数据(Metadata)** - **名称**: `name: prometheus-kube-prometheus-prometheus` 该 ServiceMonitor 的唯一标识。 - **命名空间**: `namespace: monitor` 表示此资源部署在 `monitor` 命名空间。 - **标签(Labels)**: - `app: kube-prometheus-stack-prometheus`: 关联到 Prometheus 实例。 - `release: prometheus`: Helm Release 名称。 - `self-monitor: "true"`: 表示该 ServiceMonitor 用于监控 Prometheus 自身。 - **注解(Annotations)**: - `meta.helm.sh/release-name` 和 `meta.helm.sh/release-namespace`: 表示通过 Helm 部署,Release 名称为 `prometheus`,部署在 `monitor` 命名空间。 --- ### **三、核心配置(Spec)** #### 1. **监控端点(Endpoints)** ```yaml endpoints: - path: /metrics port: web ``` - `path: /metrics`: 指标暴露的路径,需与目标 Service 的指标路径一致。 - `port: web`: 目标 Service 中定义的端口名称(需与 Service 的 `ports.name` 匹配)。 #### 2. **命名空间选择器(NamespaceSelector)** ```yaml namespaceSelector: matchNames: - monitor ``` - 仅监控 `monitor` 命名空间下的 Service。 #### 3. **标签选择器(Selector)** ```yaml selector: matchLabels: app: kube-prometheus-stack-prometheus release: prometheus self-monitor: "true" ``` - 选择具有以下标签的 Service: - `app: kube-prometheus-stack-prometheus` - `release: prometheus` - `self-monitor: "true"` --- ### **、工作原理** 1. **目标发现**: Prometheus Operator 通过 `ServiceMonitor` 发现需要监控的 Service。 2. **标签匹配**: 根据 `selector.matchLabels` 找到匹配的 Service。 3. **端口与路径**: 通过 `endpoints.port` 和 `endpoints.path` 抓取指标。 4. **命名空间限制**: 仅监控 `monitor` 命名空间中的目标。 --- ### **五、常见验证步骤** 1. **检查关联的 Service**: ```bash kubectl -n monitor get svc -l app=kube-prometheus-stack-prometheus,release=prometheus,self-monitor=true ``` 2. **验证指标端口**: - 确保 Service 的 `ports.name` 包含 `web`,例如: ```yaml ports: - name: web port: 9090 ``` 3. **查看 Prometheus Targets**: - 访问 Prometheus Web 界面(通常通过端口转发),在 `Targets` 页面检查是否成功发现该监控目标。 --- ### **六、典型应用场景** 此配置通常用于 **Prometheus 自监控**,即监控 Prometheus 自身的运行状态(如 CPU、内存、抓取延迟等)。 --- 如有具体问题(如配置调试、异常排查等),可进一步补充说明!
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