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折线图
折线图可能是最常见的可视化方式。随着时间的推移，它可以很好地理解系统。度量系统中的折线图将为每个唯一度量标准或某些度量标准聚合提供一条线。当同一个仪表板中存在大量指标时，这会让人感到困惑（如下图所示），但大多数系统可以选择要查看的特定指标，而不是让所有指标都可见。此外，如果异常行为足以逃避正常操作的噪音，则很容易发现异常行为。下面我们可以看到可能表示异常行为的紫色，黄色和浅蓝色线条
折线图的另一个特征是可以经常堆叠它们以显示关系。例如，可能希望单独查看每个服务器上的请求，但也可以聚合查看。 这使你可以了解整个系统以及同一图表中的每个实例。
热力图
另一种常见的可视化是热力图。在查看直方图时很有用。此类可视化类似于条形图，但可以在条形图中显示表示整体度量标准的不同百分位数的渐变。例如，假设正在查看请求延迟，并且希望快速了解所有请求的总体趋势和分布。 热力图对此非常有用，它可以使用颜色快速浏览每个部分的数量。
下面的热力图显示了图表中心线周围较高的浓度，每个时间段的垂直分布可以很容易理解。我们可能想要查看分布变宽的几个时间点，而其他时间点在14:00时相当紧张。此分布可能是负面的绩效指标。
压力表
我将在这里介绍的最后一个常见可视化是仪表，它可以帮助用户快速了解单个指标。仪表可以代表单个指标，例如车速表代表行驶速度，或者汽油表代表汽车中的汽油量。与燃气表类似，大多数监控仪表清楚地表明什么是好的，什么不是。 通常（如下图所示），好用绿色代表，橙色代表性差，红色代表“一切都破坏”。 下面的中间一行显示了传统的仪表。
此图像显示的不仅仅是传统的仪表。其他仪表是单一的统计表示，类似于经典仪表的功能。它们都使用相同的配色方案，只需一瞥即可快速指示系统健康状况。可以说，底行可能是衡量仪表的最佳示例，它允许您浏览仪表板并知道一切都是健康的（或不是）。这种类型的可视化通常是我放在顶层仪表板上的。它可以在几秒钟内全面，高层次地了解系统运行状况。
火焰图
不太常见的可视化是由Netflix的Brendan Gregg于2011年推出的火焰图。它不是仪表板或快速观察高级系统问题的理想选择。在尝试理解特定的应用程序问题时通常会看到它。此可视化关注于CPU和内存以及关联的帧。 X轴按字母顺序列出帧，Y轴显示堆栈深度。每个矩形都是一个堆栈帧，包括被调用的函数。矩形越宽，它在堆栈中出现的越多。在尝试在应用程序级别诊断系统性能时，此方法非常有用，我建议大家尝试一下。
