개수 메트릭을 제출한다고 가정하겠습니다. Datadog 에이전트가 실행되는 단일 호스트에서 activeusers.basket_size
을(를) 제출합니다. 이 호스트는 플러시 시간 간격 동안 다음 값([1,1,1,2,2,2,3,3]
)을 내보냅니다.
에이전트가 단일 시간 간격에서 수신한 모든 값을 추가합니다. 그러면 개수 메트릭 값으로 이 경우 15
, 총 수를 제출합니다.
비율(RATE) 메트릭을 제출한다고 가정합니다. Datadog 에이전트가 실행되는 단일 호스트에서 queue_messages.rate
을(를) 가정합니다. 이 호스트는 플러시 시간 간격 동안 다음 값([1,1,1,2,2,2,3,3]
)을( 내보냅니다.
에이전트가 단일 시간 간격에 수신된 모든 값을 추가합니다. 그려면 이 시간 간격에서 총 초 수로 나눈 총 숫자를 제출합니다. 이 경우 플러시 간격이 10초이므로 제출된 값은 비율(RATE) 메트릭 값으로 1.5
가 됩니다.
Datadog 에이전트가 실행되는 단일 호스트에서 게이지(GAUGE) 메트릭 temperature
을 제출한다고 가정합니다. 이 호스트는 플러시 시간 간격에서 다음 값([71,71,71,71,71,71,71.5]
)을 내보냅니다.
에이전트는 마지막 보고 숫자를 제출합니다. 이 경우는 게이지(GAUGE) 메트릭 값으로 이 경우에는 71.5
입니다.
예를 들어 플러시 시간 간격에서 [1,1,1,2,2,2,3,3]
값을 보고하는 웹 서버로부터 히스토그램 메트릭 request.response_time.histogram
을(를) 제출한다고 가정합니다. 기본적으로 에이전트는 이 시간 간격에서 이러한 값의 통계적 분포를 나태내도록 Datadog에 다음 메트릭을 제출합니다.
메트릭 이름 | 값 | Datadog 인앱 유형 |
---|
request.response_time.histogram.avg | 1.88 | 게이지(GAUGE) |
request.response_time.histogram.count | 0.8 | 비율(RATE) |
request.response_time.histogram.median | 2 | 게이지(GAUGE) |
request.response_time.histogram.95percentile | 3 | 게이지(GAUGE) |
request.response_time.histogram.max | 3 | 게이지(GAUGE) |
2개의 웹 서버 webserver:web_1
및 webserver:web_2
에서 request.response_time.distribution
분포 메트릭을 제출한다고 가정합니다. 특정 플러시 시간 간격에서 webserver:web_1
이(가) [1,1,1,2,2,2,3,3]
값을 보고하고webserver:web_2
은(는) [1,1,2]
값 포함 동일한 메트릭을 보고한다고 가정해 봅니다. 이 시간 간격 동안 다음 5가지 집계가 양 웹 서버에서 수집된 모든 값에 대한 전 세계 통계적 분포를 나타냅니다.
메트릭 이름 | 값 | Datadog 인앱 유형 |
---|
avg:request.response_time.distribution | 1.73 | 게이지(GAUGE) |
count:request.response_time.distribution | 11 | 개수(COUNT) |
max:request.response_time.distribution | 3 | 게이지(GAUGE) |
min:request.response_time.distribution | 1 | 게이지(GAUGE) |
sum:request.response_time.distribution | 19 | 개수(COUNT) |
백분위수 집계 계산
게이지(GAUGE) 또는 히스토그램(HISTOGRAM) 등 기타 메트릭 유형과 같이, 분포(DISTRIBUTION) 메트릭 유형은 다음 지계를 사용할 수 있습니다(count
, min
, max
, sum
및 avg
). 분포 메트릭은 기타 메트릭과 동일한 방식으로 먼저 태깅되어 있습니다(코드에서 설정된 커스텀 태그 포함).
추가 백분위수 집계(p50
, p75
, p90
, p95
, p99
)가 분포 메트릭에 추가될 수 있습니다. 분포 메트릭 인앱에 백분위수 집계를 추가하는 경우 다음 5가지 추가 집계를 쿼리에 사용할 수 있습니다.
메트릭 이름 | 값 | Datadog 인앱 유형 |
---|
p50:request.response_time.distribution | 2 | 게이지(GAUGE) |
p75:request.response_time.distribution | 2 | 게이지(GAUGE) |
p90:request.response_time.distribution | 3 | 게이지(GAUGE) |
p95:request.response_time.distribution | 3 | 게이지(GAUGE) |
p99:request.response_time.distribution | 3 | 게이지(GAUGE) |
즉, 특정 시간 간격 동안 추가 백분위수 집계를 포함하는 분포 메트릭의 경우 다음 10개 집계(count
, sum
, min
, max
, avg
, p50
, p75
, p90
, p95
및 p99
)를 사용할 수 있습니다.
태깅 커스터마이즈
이 기능을 통해 메트릭 태깅을 관리할 수 있습니다. 호스트 수준 세분화는 필요하지 않습니다. 제한없는 메트릭 수집TM에 대해 자세히 알아보세요.
참고: !
포함 예외 태그는 이 기능에서 허용되지 않습니다.