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메트릭, 로그, 트레이스, 모니터, 대시보드, 노트북 등을 사용하는지에 관계없이 Datadog의 모든 그래프에는 동일한 기본 기능이 있습니다. 이 페이지에서는 그래픽 편집기를 사용한 쿼리에 대해 설명합니다. 고급 사용자는 JSON으로 그래프를 만들고 편집할 수 있습니다. 자세한 내용은 JSON으로 그래프화하기를 참조하세요.
대시보드 또는 노트북 페이지에서 그래프 편집기를 사용하여 쿼리하거나, 아무 페이지에서 사용할 수 있는 Quick Graphs를 사용할 수 있습니다. 아무 페이지에서나 G을(를) 눌러 Quick Graphs를 엽니다. 자세한 내용은 Quick Graphs 가이드를 참조하세요.
위젯에서 오른쪽 상단 모서리에 있는 연필 아이콘을 클릭하여 그래프 편집기를 엽니다. 그래프 편집기에는 다음 탭이 있습니다.
그래프 편집기를 처음 열면 Edit 탭에 있습니다. 여기에서 UI를 사용하여 대부분의 설정을 선택할 수 있습니다. 그 예시는 다음과 같습니다.
대시보드에서 그래프를 설정하려면 다음 프로세스를 따르세요.
사용 가능한 위젯에서 시각화를 선택합니다.
검색하거나 Metric 옆의 드롭다운에서 선택하여 그래프화할 메트릭을 선택합니다. 사용할 메트릭을 모르는 경우 메트릭 드롭다운에서는 unit, type, interval, description, tags 및 tag values의 수를 비롯한 추가 정보를 제공합니다.
Metrics Explorer, Notebook을 사용하여 메트릭을 자세히 살펴보거나, Metrics Summary 페이지에서 메트릭 목록을 확인하세요.
선택한 메트릭은 메트릭 오른쪽에 있는 from 드롭다운을 사용하여 호스트 또는 태그별로 필터링할 수 있습니다. 기본 필터는 *(everywhere)*입니다.
from 드롭다운 내에서 고급 필터링을 사용해 부울 또는 와일드카드로 필터링된 쿼리를 평가합니다.$을 추가하면 자동으로 템플릿 변수 드롭다운에서 선택한 태그가 적용됩니다. 자세한 정보는 템플릿 변수 설명서를 참조하세요.태그에 대한 자세한 내용은 태깅 설명서를 참조하세요.
집계 방법은 필터 드롭다운 옆에 있습니다. 기본값은 avg by이지만 그 방법을 max by, min by 또는 sum by(으)로 변경할 수 있습니다. 대부분의 경우 메트릭에는 많은 호스트 또는 인스턴스에서 비롯한, 각 시간 간격에 따른 다수의 값이 존재합니다. 선택한 집계 방법에 따라 메트릭이 한 줄로 집계되는 방식이 결정됩니다.
위에서 선택한 옵션에 관계없이 그래프를 담는 창의 물리적 크기 제약으로 인해 항상 일부 데이터가 집계됩니다. 메트릭이 1초마다 업데이트되고 4시간 분량의 데이터를 보려는 경우 모든 내용을 표시하려면 14,400개의 포인트가 필요합니다. 표시된 각 그래프에는 주어진 시간에 해당하는 약 300개의 포인트가 표시됩니다. 따라서 화면에 표시되는 각 포인트는 48개의 데이터 포인트를 가리킵니다.
실제로 에이전트는 15~20초마다 메트릭을 수집합니다. 그러므로 데이터 하루 집계량은 4320개의 데이터 요소입니다. 단일 그래프에 하루 집계량을 표시하는 경우 Datadog는 자동으로 데이터를 롤업합니다. 시간 집계에 대한 자세한 내용은 메트릭 소개를 참조하세요. 롤업 설명서를 참조해 롤업 간격과 Datadog가 자동으로 데이터 요소를 롤업하는 방법에 대한 자세한 정보를 알아보세요.
수동으로 데이터를 롤업하려면 롤업 함수를 사용하세요. 시그마 아이콘을 클릭해 함수를 추가하고 드롭다운 메뉴에서 rollup을 선택합니다. 그런 다음 데이터 집계를 원하는 방법과 간격(초)를 선택하세요.
이 쿼리는 평균적으로 1분 버킷에 롤업되는 모든 머신에 대해 사용 가능한 총 디스크 공간을 나타내는 단일 선을 생성합니다.
JSON 보기로 전환하면 쿼리의 형태는 다음과 같습니다.
"query": "avg:system.disk.free{*}.rollup(avg, 60)"
전체 JSON은 다음과 같습니다.
{
"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 보기 사용에 대한 자세한 내용은 JSON으로 그래프화하기를 참조하세요.
집계 방법 드롭다운 옆에서 그래프에서 선 또는 그룹화를 설정하는 항목을 선택합니다. 예를 들어 host을(를) 선택하면 모든 host에 대한 선이 생깁니다. 각 선은 선택한 방법을 사용하여 집계된 특정 host에서 선택한 메트릭으로 구성됩니다.
또한, [메트릭 정의]#define-the-metric)에 사용된 메트릭 드롭다운에서 태그를 클릭해 데이터를 그룹화하고 집계할 수 있습니다.
분석 요구 사항에 따라 쿼리에 다른 수학 함수를 적용할 수 있습니다. 그 예로는 등급, 미분, 평활화 등이 있습니다. 이와 관련해서는 사용 가능한 함수 목록을 참조하세요.
Datadog는 또한 다양한 수학적 연산을 사용해 메트릭, 로그, 트레이스 및 기타 데이터 소스의 그래프화를 지원합니다. +, -, /, *, min, and max를 사용해 그래프에 표시되는 값을 수정합니다. 이러한 구문을 통해 여러 메트릭을 사용해 정수 값 및 수학 연산 모두에 대해 허용됩니다.
메트릭을 개별적으로 그래프화하려면 쉼표(,)를 사용하세요. 예를 들면 a, b, c 등이 있습니다.
참고: 쉼표를 사용하는 쿼리는 시각화에서만 지원되며 모니터에서는 작동하지 않습니다. 부울 연산자 또는 산술 연산을 사용하여 모니터에서 여러 메트릭을 결합합니다.
산술 연산을 수행하여 그래프화된 메트릭 값을 수정합니다. 예를 들어, 특정 메트릭의 두 배 값을 시각화하려면 그래프 편집기에서 Advanced… 링크를 클릭합니다. 그런 다음 Formula 상자에 산술을 입력합니다. 이 경우에는 a * 2이(가) 됩니다.
한 메트릭을 다른 메트릭으로 나누어 메트릭의 백분율을 시각화합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
jvm.heap_memory / jvm.heap_memory_max
그래프 편집기에서 Advanced… 옵션을 사용하고 Add Query를 선택합니다. 각 쿼리에는 알파벳 순서로 하나의 문자가 할당됩니다. 예를 들어, 첫 번째 메트릭은 a(으)로 표시되고 두 번째 메트릭은 b(으)로 표시됩니다.
그런 다음 Formula 상자에 산술을 입력합니다(이 예에서는 a / b). 그래프에 수식만 표시하려면 메트릭 a 및 b 옆에 있는 확인 마크를 클릭하세요.
error 로그와 info 로그 간의 비율을 그래프화하는 방법을 보여주는 또 다른 예시는 다음과 같습니다.
status:error / status:info
참고: 수식은 문자로 표시되지 않습니다. 수식 사이에는 산술 연산을 할 수 없습니다.
두 가용성 구역 간 최대 CPU 사용량을 찾기 위해 max 연산자를 사용한 예입니다.
max(system.cpu.user{availability-zone:eastus-1}, system.cpu.user{availability-zone:eastus-2})
또한, 각기 다른 제품에 대한 두 쿼리 간 최대(또는 최소값)값을 계산할 수 있습니다. 오류 상태와 경고 상태를 포함하는 로그 간 최소값을 찾는 min 연산자를 사용한 또 다른 예를 살펴봅시다.
min(status:error, status:warn)
그래프 결과를 더 쉽게 해석할 수 있도록 데이터 소스에 대한 커스텀 별칭을 만들 수 있습니다.
타이틀을 입력하지 않으면 선택한 항목에 따라 타이틀이 자동으로 생성됩니다. 그러나 그래프의 목적을 설명하는 타이틀을 만드는 것이 좋습니다.
Done을 클릭하여 작업을 저장하고 편집기를 종료합니다. 언제든지 편집기로 돌아와 그래프를 변경할 수 있습니다. 변경 내용을 저장하지 않으려면 Cancel을 클릭하세요.
시계열 시각화를 위한 그래프 편집기의 이벤트 오버레이 섹션을 사용하여 이벤트 상관관계를 봅니다. 검색 필드에 텍스트 또는 구조화된 검색 쿼리를 입력합니다. 이벤트 검색은 로그 검색 구문을 사용합니다.
이벤트 오버레이는 모든 데이터 소스를 지원하므로 비즈니스 이벤트와 모든 Datadog 서비스의 데이터 간의 상관관계를 더 쉽게 만들 수 있습니다.
이벤트 오버레이를 사용하면 조직 내의 작업이 애플리케이션 및 인프라스트럭처 성능에 어떤 영향을 미치는지 빠르게 확인할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 사용 사례입니다.
분할 그래프를 사용하면 메트릭 시각화를 태그별로 구분하여 볼 수 있습니다.
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