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Datadog では、メトリクス、ログ、トレース、モニター、ダッシュボード、ノートブックなどのすべてのグラフで同じ基本機能は使用しています。このページでは、グラフエディターのクエリについて説明します。上級レベルのユーザーは、JSON を使用したグラフの作成や編集が可能です。詳細については、JSON を使用したグラフ作成をご参照ください。
ダッシュボードやノートブックページにあるグラフエディターを使ってクエリを実行することもできますが、どのページでも利用可能なクイックグラフを使うこともできます。クイックグラフは、任意のページで G をクリックすると開きます。詳しくは、クイックグラフガイドをご覧ください。
ウィジェットで、右上の鉛筆アイコンをクリックしてグラフエディターを開きます。グラフエディターには以下のタブがあります。
初めてグラフエディターを開くと、Edit タブが表示されます。UI からほとんどの設定を選択できます。以下に例を示します。
ダッシュボードでグラフを構成するには、次のプロセスに従ってください。
利用可能なウィジェットの中から視覚化したいものを選択します。
検索するか、Metric の隣にあるドロップダウンから選択して、グラフ化したいメトリクスを選択します。使用するメトリクスが分からない場合は、メトリクスのドロップダウンから unit、type、interval、description、tags、および tag values の数などの追加情報を得ることができます。
メトリクスエクスプローラーやノートブックでメトリクスをさらに詳しく調べたり、メトリクスの概要ページでメトリクスのリストを閲覧することができます。
選択したメトリクスには、メトリクスの右側にある from ドロップダウンからホストまたはタグによるフィルターを設定することができます。デフォルトでは (everywhere) に設定されています。
from ドロップダウン内の高度なフィルタリングを使用して、ブール型またはワイルドカードでフィルタリングされたクエリを評価します。$ を追加すると、グラフはテンプレート変数のドロップダウンで選択したタグを自動的に適用します。詳細はテンプレート変数のドキュメントを参照してください。タグの詳細は、タグ付けに関するドキュメントを参照してください。
集計方法は、フィルターのドロップダウンの隣に表示されます。デフォルトでは avg by に設定されていますが、max by、min by、sum by に変更できます。ほとんどの場合、メトリクスは多数のホストやインスタンスから集計されるため、時間間隔ごとに多数の値が含まれています。選択した集計方法によって、メトリクスを 1 本の線に集計する方法が決まります。
前述の手順で選択したオプションに関係なく、グラフの表示ウィンドウに物理的なサイズ制約があることから、データは常にある程度集約されています。メトリクスが毎秒更新され、4 時間分のデータを表示する場合、全データを表示するには 14,400 ポイントが必要です。この期間内に各グラフで表示できるポイント数は 300 です。そのため、画面上の 1 ポイントは 48 データポイントに相当します。
実際には、メトリクスは Agent によって 15～20 秒ごとに収集されます。そのため、1 日分のデータは 4,320 データポイントとなります。1 つのグラフで 1 日分のデータを表示する場合、Datadog は自動的にデータをロールアップします。時間集計の詳細については、メトリクスのはじめにをご参照ください。ロールアップの間隔や Datadog が自動的にデータポイントをロールアップする方法については、ロールアップドキュメントを参照してください。
手動でデータをロールアップするには、rollup 関数を使用します。シグマのアイコンをクリックして関数を追加し、ドロップダウンメニューから rollup を選択します。次に、データを集計する方法と間隔 (秒) を選択します。
このクエリにより、1 分のバケットでマシン全体の合計空きディスク容量の平均値を平均でロールアップしたことを表す 1 本の線を作成します。
JSON ビューに切り替えると、以下のようなクエリが表示されます。
"query": "avg:system.disk.free{*}.rollup(avg, 60)"
完全な JSON は次のようになります。
{
"viz": "timeseries",
"requests": [
{
"formulas": [
{
"formula": "query1"
}
],
"queries": [
{
"data_source": "metrics",
"name": "query1",
"query": "avg:system.disk.free{*}.rollup(avg, 60)"
}
],
"response_format": "timeseries",
"type": "line",
"style": {
"palette": "dog_classic",
"type": "solid",
"width": "normal"
}
}
],
"yaxis": {
"scale": "linear",
"min": "auto",
"max": "auto",
"include_zero": true,
"label": ""
},
"markers": []
}
JSON ビューの使用方法については、JSON を使用したグラフ作成をご参照ください。
集約方法のドロップダウンの隣から、グラフ上で線またはグループを構成する要素を選択します。たとえば、host を選択すると、各 host につき 1 本の線が表示されます。各線は、特定の host に関する選択されたメトリクスで構成されており、選択した方法により集約されます。
さらに、メトリクスの定義で使用されるメトリクスのドロップダウンでタグをクリックすると、データをグループ化したり、集計したりすることができます。
分析のニーズに応じて、割合、微分係数、平滑化など、他の数学関数をクエリに適用することもできます。詳細については、使用可能な関数のリストをご参照ください。
また、Datadog では、さまざまな算術演算によりメトリクス、ログ、トレース、その他のデータソースをグラフ化できます。グラフに表示される 値を変更するには、+、-、/、* を使用します。この構文では、整数値、および複数のメトリクスを使用した演算の両方を使用できます。
各メトリクスを別々にグラフに表示するには、コンマ (,) を使用します（例: a, b, c）。
注: コンマを使用したクエリは視覚化でのみサポートされ、モニターでは機能しません。モニターで複数のメトリクスを組み合わせるには、ブール演算子または算術演算子を使用します。
グラフでメトリクス値の表示方法を変更するには、算術演算を実行します。たとえば、特定のメトリクスの 2 倍の値を視覚化するには、グラフエディターで Advanced… リンクをクリックします。次に、Formula ボックスに計算式 (この例では a * 2) を入力します。
メトリクスの割合を視覚化するには、1 つのメトリクスをもう 1 つのメトリクスで除算します。以下に例を示します。
jvm.heap_memory / jvm.heap_memory_max
グラフエディターの Advanced… オプションから Add Query を選択します。クエリにはアルファベット順に文字が割り当てられ、最初のメトリクスは a 、2 番目のメトリクスは b のように表示されます。
次に、Formula ボックスに算術演算 (この例では a / b) を入力します。グラフに数式のみを表示するには、メトリクス a および b の横にあるチェックマークをクリックします。
これは、error ログと info ログの比率をグラフ化する方法を示す別の例です。
status:error / status:info
注: 数式に文字は割り当てられません。数式間では演算できません。
データソースのカスタムエイリアスを作成して、ユーザーがグラフの結果を簡単に解釈できるようにすることができます。
タイトルを入力しなくても、選択内容に基づいてタイトルが自動的に生成されますが、グラフの内容を表すタイトルをご自身で作成することをお勧めします。
作業内容を保存してエディターを終了するには Done をクリックします。いつでもエディターに戻ってグラフを変更できます。変更を加えた一方で、その内容を保存しない場合は、Cancel をクリックします。
時系列可視化のグラフエディタで Event Overlays セクションを使用して、イベントの相関関係を表示します。検索フィールドに、任意のテキストまたは構造化検索クエリを入力します。イベント検索では、ログ検索構文を使用します。
イベントオーバーレイは、すべてのデータソースをサポートしています。これにより、ビジネスイベントと Datadog のあらゆるサービスからのデータとの相関を容易にすることができます。
イベントオーバーレイを使えば、組織内のアクションがアプリケーションやインフラストラクチャーのパフォーマンスにどのような影響を与えるかを素早く確認することができます。以下に、使用例をいくつか紹介します。
スプリットグラフを使えば、メトリクスをタグごとに分けて可視化することができます。
お役に立つドキュメント、リンクや記事:
