.rollup() .rollup() 함수는 모든 메트릭 쿼리에 메트릭 데이터를 본질적으로 집계하는 데 사용됩니다. 그러나 쿼리 끝에 .rollup() 함수를 추가하면 기본값을 재정의하는 커스텀 시간 집계를 수행할 수 있습니다. 이 함수를 사용하면 다음을 정의할 수 있습니다.

• 롤업 <interval>: 데이터가 집계되는 시간 간격입니다(강제 쿼리 롤업 간격보다 큰 경우).
• 롤업 <aggregator>: 주어진 롤업 시간 간격 내에서 데이터 포인트가 집계되는 방식입니다.

참고: 디스트리뷰션 메트릭 유형에는 롤업 aggregator 파라미터가 없습니다. 이 메트릭 유형은 시간과 공간 모두에서 집계됩니다. 자세한 내용은 퍼센트 비율을 사용한 디스트리뷰션 롤업 문서를 참조하세요.

이 함수는 <AGGREGATOR> 및 .rollup(<AGGREGATOR>,<INTERVAL>) 또는 .rollup(<AGGREGATOR>) 중 하나인 두 개의 파라미터를 사용합니다.

.rollup(sum,120)처럼 개별적으로 또는 함께 사용할 수 있습니다. 다음 막대 그래프는 .rollup() 함수를 사용하지 않은 호스트의 일주일 CPU 사용량을 표시합니다.

다음 막대 그래프는 .rollup(avg,86400)와(과) 함께 일별 롤업을 사용하여 그래프화한 동일한 메트릭을 표시합니다.

이동 롤업

moving_rollup() 함수를 쿼리에 적용하면 가장 최근에 지정된 시간 범위, 즉 마지막 X초의 포인트를 결합할 수 있습니다. .rollup()처럼 <AGGREGATOR>은(는) sum/min/max/count/avg일 수 있으며, 주어진 시간 간격 내에서 데이터 포인트가 집계되는 방법을 정의합니다.

롤업 간격: 강제 대 커스텀

그래프화할 때 Datadog은 그래프당 포인트 수에 제한을 둡니다. 이 제한을 준수하기 위해 Datadog은 avg 방법으로 데이터 포인트를 자동으로 롤업하여, 주어진 메트릭에 대한 시간 간격 내 모든 데이터 포인트의 평균을 효과적으로 표시합니다. 이 기본 시간 간격은 데이터가 시각화되는 방식에 따라 다릅니다. 이러한 기본 시간 간격을 참조하려면 다음 차트를 참조하세요.

커스텀 .rollup() 함수를 사용하여 적용된 시간 집계 유형(avg, min, max, count 또는 sum)과 롤업할 시간 간격을 강제 사용할 수 있습니다. 그러나 커스텀.rollup() 함수가 적용되고, Datadog 한도보다 작은 시간 간격을 사용하는 경우 특정 롤업 방법을 계속 사용할 때 Datadog 한도가 대신 사용됩니다. 예를 들어, 한 달 기간 동안 .rollup(20)을(를) 요청하는 경우 할당된 포인트 수보다 더 많이 반환되지 않도록 20초를 초과하는 롤업에서 데이터가 반환됩니다.

참고: COUNT 및 RATE 유형 메트릭에 대한 쿼리에는 UI에 자동으로 추가된 .as_count() 수식어가 있으며, 이는 sum에 사용되는 롤업 방법을 설정하고, 보간을 비활성화합니다. 이 .as_count()은(는) 쿼리 끝에 시각적으로 표시됩니다.

.as_count() 및 .as_rate() 사용 방법에 대한 자세한 내용은 StatsD 메트릭 시각화 블로그 게시물을 참조하거나, 인앱 수정자 안내 문서에서 이러한 함수의 효과에 대해 자세히 알아보세요.

모니터의 롤업

롤업 간격과 모니터의 평가 창 사이에 정렬이 잘못될 가능성이 있으므로 모니터링 쿼리에서는 일반적으로 롤업을 지양해야 합니다. 롤업 간격의 시작과 끝은 모니터 쿼리의 시작과 끝이 아니라 UNIX 시간에 맞춰집니다. 따라서 모니터는 작은 데이터 샘플만 포함하는 불완전한 롤업 간격을 평가(및 트리거)할 수 있습니다. 이 문제를 방지하려면 (최소한) 설정 롤업 간격만큼 모니터 평가를 지연하세요.

기타 함수