スパンからメトリクスを生成する
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スパンからメトリクスを生成する

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スパンベースのメトリクスを生成する

Tracing without Limits™ を使用すると、保持フィルターでインデックス化されているかどうかに関係なく、取り込んだスパンの 100% からメトリクスを生成できます。

これらのメトリクスを保持フィルターや分析モニターと組み合わせたり、単独で使用したりできます。

特定の固定クエリや比較にカスタムメトリクスを使用する一方、保持フィルターを作成することで、保持されたトレースとそのフレームグラフの任意のクエリと調査が可能になります。

たとえば、カスタムメトリクスを使用すれば、異常を視覚化したり、ダッシュボードとモニターを作成したり、ビジネスコンテキストにとって重要なパラメーター全体の傾向を確認したりすることができます。生成されたすべてのメトリクスは、Datadog カスタムメトリクスとして 15 か月間利用できます。

理由スパンから生成されたカスタムメトリクスRetention Filters
保持期間15ヶ月15 日
異常検出生成されたメトリクスに基づいて異常モニターを作成します。分析を使用して過去 15 日間の動作を比較し、完全なトレースをドリルダウンして根本原因を調査します。
完全なコンテキストで一致するトレースの調査N/A - カスタムメトリクスは、関連するトレースを保持しません。保持フィルターを使用して、ビジネスコンテキストに関連するトレースを正確に保持します。
動作の粒度重要なエンドポイントまたはその他のカーディナリティの低いグループのカスタムメトリクスを作成します。特定のエンドポイントに対して検索と分析を使用するか、分析の ‘Group By’ オプションを使用します。
予測または複雑な数学生成されたメトリクスに基づいて予測モニターを作成します。N/A

スパンからメトリクスを生成するには、APM Setup and Configuration ページで Generate Metrics タブを選択し、New Metric ボタンをクリックします。


スパンベースのメトリクスの作成

  1. メトリクスクエリを定義する: 必要なデータセットにフィルタリング用のクエリを追加することから始めます。クエリ構文は、APM 検索と分析と同じです。

  2. 追跡するフィールドを定義する: * を選択してクエリに一致するすべてのスパンのカウントを生成するか、属性 (たとえば、@cassandra_row_count) を入力して数値を集計し、対応するカウント、最小、最大、合計、および平均の集計メトリクスを作成します。属性タイプがメジャーの場合、メトリクスの値はスパン属性の値です。

  3. グループ化ディメンションを指定する: デフォルトでは、スパンから生成されたメトリクスには、明示的に追加されない限りタグがありません。スパンに存在する属性またはタグを使用して、メトリクスタグを作成できます。

  4. ライブ分析と検索クエリのプレビューを確認する: クエリがデータの視覚化に与える影響と、クエリで考慮される一致するスパンをライブプレビューでリアルタイムに表示できます。

  5. メトリクスに名前を付ける: メトリクス名は、メトリクス命名規則に従う必要があります。trace.* で始まるメトリクス名は許可されておらず、保存されません。

重要: スパンベースのメトリクスはカスタムメトリクスと見なされ、それに応じて請求されます。請求への影響を避けるために、タイムスタンプ、ユーザー ID、リクエスト ID、セッション ID などの無制限または非常に高いカーディナリティ属性によるグループ化は避けてください。

既存のスパンベースのメトリクスの更新

メトリクスの作成後、2 つのフィールドのみを更新できます。

フィールド理由
Stream filter query一致するスパンのセットを変更して、メトリクスに集計します。
集計グループタグを更新して、生成されたメトリクスのカーディナリティを管理します。

: メトリクスのタイプまたは名前を変更するには、新しいメトリクスを作成し、古いメトリクスを削除します。

その他の参考資料