COUNT 메트릭 제출 유형은 하나의 시간 간격에서 이벤트 발생 총 횟수를 나타냅니다. COUNT를 사용하여 데이터베이스에 대한 총 연결 횟수 또는 엔드포인트에 대한 총 요청 개수를 추적할 수 있습니다. 이 이벤트 수는 시간이 흐르면 축적되거나 감소할 수 있고, 단조롭게 증가하지 않습니다.

참고: COUNT는 RATE 메트릭 유형과 다릅니다. 후자는 정의된 시간 간격이 주어졌을 때 초당 정규화된 이벤트 발생 수를 나타냅니다.

RATE 메트릭 제출 유형은 하나의 시간 간격에서 초당 이벤트 발생 총 횟수를 나타냅니다. RATE를 사용하여 어떤 일이 얼마나 자주 발생하는지 추적할 수 있습니다. 예를 들면 데이터베이스에 대한 연결 빈도, 엔드포인트에 대한 요청 흐름 빈도 등이 있습니다.

참고: RATE는 COUNT 메트릭 제출 유형과 다릅니다. 후자는 주어진 시간 간격에서 이벤트 발생 총 건수를 나타냅니다.

GAUGE 메트릭 제출 유형은 하나의 시간 간격에서의 이벤트 스냅샷을 나타냅니다. 이 대표적 스냅샷 값이 하나의 시간 간격 동안 Agent에 제출된 마지막 값입니다. GAUGE를 사용하여 연속해서 보고되는 대상을 측정할 수 있습니다. 예를 들어 사용 가능한 디스크 공간이나 사용한 메모리 양이 있습니다.

HISTOGRAM 메트릭 제출 유형은 하나의 시간 간격 동안 Agent 측에서 계산된 값 세트의 통계적 분포도를 나타냅니다. Datadog의 HISTOGRAM 메트릭 유형은 StatsD timing 메트릭 유형의 확장판입니다. Agent는 정의된 시간 간격 안에 전송된 값을 집계하여 값 세트를 대표하는 여러 가지 메트릭을 생성합니다.

주어진 시간 간격의 HISTOGRAM 메트릭 <METRIC_NAME>에 대하여 X 값을 전송하면 Agent가 기본적으로 다음과 같은 메트릭을 생성합니다.

<METRIC_NAME>.avg

시간 간격의 해당 X 값 평균을 나타냅니다.
Datadog 인앱 유형: GAUGE

<METRIC_NAME>.count

간격 중에 제출된 값의 수 X를 나타냅니다. Agent는 이 숫자를 RATE로 제출해 앱에 X/interval 값으로 표시되게 합니다.
Datadog 인앱 유형: RATE

<METRIC_NAME>.median

시간 간격의 해당 X 값 중앙값을 나타냅니다.
Datadog 인앱 유형: GAUGE

<METRIC_NAME>.95percentile

시간 간격의 해당 X 값 95번째 백분위수를 나타냅니다.
Datadog 인앱 유형: GAUGE

<METRIC_NAME>.max :시간 간격에 전송된 해당 X 값의 최댓값을 나타냅니다.
Datadog 인앱 유형: GAUGE

참고:

• Datadog에 어느 집계를 전송하고자 하는지 datadog.yaml 구성 파일의 histogram_aggregates 파라미터를 사용해 구성하세요.. 기본적으로 max, median, avg, count 집계만 Datadog에 전송됩니다. sum 및 min도 사용할 수 있습니다.
• Datadog에 어느 백분위수 집계를 전송하고자 하는지 datadog.yaml 구성 파일의 histogram_percentiles 파라미터를 사용해 구성하세요. 기본적으로 95percentile만 Datadog에 전송됩니다.

DISTRIBUTION 메트릭 제출 유형은 시간 간격 하나 동안 분산된 인프라 구조 전체에서 계산된 값 세트의 전역 통계 분포를 나타냅니다. DISTRIBUTION을 사용하여 서비스와 같은 논리적 개체를 계측할 수 있습니다(기본 호스트와 별도로).

주어진 시간 간격 동안 Agent에서 집계를 수행하는 HISTOGRAM 메트릭 유형과 달리 DISTRIBUTION 메트릭은 한 시간 간격 동안의 원시 데이터를 모두 Datadog에 전송합니다. 집계는 서버 측에서 수행합니다. 기본 데이터 구조가 원시, 집계되지 않은 데이터를 나타내기 때문에 distribution을 사용하면 두 가지 중요한 기능이 제공됩니다.

• 백분위수 집계 계산
• 태깅 사용자 지정

주어진 시간 간격에서 DISTRIBUTION 메트릭 <METRIC_NAME>에 대하여 X 값을 전송하면 기본적으로 다음과 같은 집계를 쿼리에 사용할 수 있습니다.

avg:<METRIC_NAME>

시간 간격의 해당 X 값 평균을 나타냅니다.
Datadog 인앱 유형: GAUGE

count:<METRIC_NAME>

시간 간격에 제출된 포인트 수, X를 나타냅니다. 그러면 Agent가 해당 값을 COUNT로 전송합니다.
Datadog 인앱 유형: COUNT

max:<METRIC_NAME>

시간 간격에 전송된 해당 X 값의 최댓값을 나타냅니다.
Datadog 인앱 유형: GAUGE

min:<METRIC_NAME>

시간 간격에 전송된 해당 X의 최솟값을 나타냅니다.
Datadog 인앱 유형: GAUGE

sum:<METRIC_NAME>

시간 간격에 전송된 모든 X 값의 합계를 나타냅니다.
Datadog 인앱 유형: COUNT

참고: distribution 메트릭 값의 집계가 gauge 또는 인앱 count로 다양하게 표시되지만 메트릭 자체는 DISTRIBUTION 유형을 유지합니다.

Datadog Agent에서 실행 중인 단일 호스트에서 COUNT 메트릭 notifications.sent를 제출한다고 가정하겠습니다. 이 호스트는 플러시 시간 간격 동안 다음 값을 발생시킵니다. [1,1,1,2,2,2,3,3].

Agent는 한 시간 간격에 수신된 값을 모두 더합니다. 그런 다음 총 숫자(이 경우 15)를 COUNT 메트릭의 값으로 제출합니다.

Datadog Agent에서 실행 중인 단일 호스트에서 RATE 메트릭 queue_messages.rate를 제출한다고 가정하겠습니다. 이 호스트는 플러시 시간 간격 동안 다음 값을 발생시킵니다. [1,1,1,2,2,2,3,3].

Agent는 한 시간 간격에 수신된 값을 모두 더합니다. 그런 다음 총 숫자를 이 시간 간격의 초 수로 나눈 값을 제출합니다. 이 경우, 플러시 간격이 10초라면 RATE 메트릭의 값으로 제출되는 값은 1.5가 됩니다.

Datadog Agent에서 실행 중인 단일 호스트에서 GAUGE 메트릭 temperature를 제출한다고 가정하겠습니다. 이 호스트는 플러시 시간 간격 동안 다음 값을 발생시킵니다. [71,71,71,71,71,71,71.5].

Agent는 마지막으로 보고된 숫자(이 경우 71.5)를 GAUGE 메트릭의 값으로 제출합니다.

예를 들어 10초의 플러시 시간 간격 동안 값 [1,1,1,2,2,2,3,3]을 보고하는 웹 서버에서 HISTOGRAM 메트릭 request.response_time.histogram을 제출한다고 가정하겠습니다. 기본적으로 Agent는 이 시간 간격 중 이러한 값의 통계적 분포를 나타내는 다음과 같은 메트릭을 Datadog에 제출합니다.

DISTRIBUTION 메트릭 request.response_time.distribution을 웹 서버 2곳, webserver:web_1 및 webserver:web_2에서 제출한다고 가정하겠습니다. 주어진 플러시 시간 간격 안에 webserver:web_1은 값 [1,1,1,2,2,2,3,3]을 포함한 메트릭을 보고하고, webserver:web_2는 값 [1,1,2]를 포함한 동일한 메트릭을 보고한다고 가정하겠습니다. 이 시간 간격 동안, 다음과 같은 다섯 가지 집계가 두 웹 서버에서 수집한 모든 값의 전역 통계적 분포를 나타냅니다.

백분위수 집계 계산

GAUGE 또는 HISTOGRAM과 같은 여타 메트릭 유형과 마찬가지로 DISTRIBUTION 메트릭 유형도: count, min, max, sum, avg 등의 집계를 사용할 수 있습니다. Distribution 메트릭은 처음에는 다른 메트릭과 같은 방식으로 태그됩니다(코드에 설정된 사용자 지정 태그 사용).

메트릭의 세부 정보 사이드 패널에서 distribution 메트릭에 더 많은 백분위수 집계(p50, p75, p90, p95, p99)를 추가할 수 있습니다. 앱 내의 distribution 메트릭에 백분위수 집계를 추가하려면 다음과 같은 다섯 가지 추가적인 집계를 쿼리에 사용할 수 있습니다.

다시 말해, 주어진 시간 간격 동안 백분위수 집계가 추가된 distribution 메트릭의 경우 다음과 같은 10가지 집계를 사용할 수 있습니다. count, sum, min, max, avg, p50, p75, p90, p95 및 p99.

참고: distribution 메트릭 값의 집계가 gauge 또는 인앱 count로 다양하게 표시되지만 메트릭 자체는 DISTRIBUTION 유형을 유지합니다.

태깅 사용자 지정

이 기능을 사용하면 호스트 수준의 세분화가 필요하지 않은 메트릭의 태깅을 제어할 수 있습니다. Metrics without Limits™에 관해 자세히 알아보세요.

참고: 허용 목록에 기반한 태그 사용자 지정에서는 태그 제외가 지원되지 않습니다. !로 시작하는 태그는 추가할 수 없습니다.

COUNT 유형 메트릭은 다음 중 한 가지 소스에서 제출:

참고: DogStatsD를 통해 COUNT 메트릭 유형을 제출하면 해당 메트릭이 다양한 Agent에서 관련성 있는 비교를 보장하기 위해 앱 내에서 RATE로 표시됩니다. 따라서, StatsD 수는 Datadog 내에서 소수점 값으로 표시될 수 있습니다(초당 단위를 보고하기 위해 시간 간격에 따라 정규화되기 때문입니다).

RATE 유형 메트릭은 다음 중 한 가지 소스에서 제출:

참고: DogStatsD를 통해 RATE 메트릭을 가져오려면 [COUNT][16] 또는 [HISTOGRAM][18] 메트릭을 제출하세요. Count 메트릭 값과 <HISTOGRAM>.count 값은 StatsD 플러시 기간 동안의 메트릭 값 변화량을 시간 기준으로 정규화한 값입니다.

GAUGE 유형 메트릭은 다음 중 한 가지 소스에서 제출:

HISTOGRAM 유형 메트릭은 다음 중 한 가지 소스에서 제출:

Datadog Agent에 TIMER 메트릭을 제출하는 것은 DogStatsD 안에서 HISTOGRAM 메트릭 유형을 제출하는 것과 같습니다(표준 StatsD의 timer와 혼동하지 말 것). DogStatsD TIMER는 지속 시간 데이터만 나타냅니다. 예를 들어 코드의 한 섹션이 실행되는 데 걸리는 시간이나, 한 페이지를 완전히 렌더링하는 데 걸리는 시간을 말합니다.

DISTRIBUTION 유형 메트릭은 다음 중 한 가지 소스에서 제출:

참고: distribution 메트릭 값의 집계가 gauge 또는 인앱 count로 다양하게 표시되지만 메트릭 자체는 DISTRIBUTION 유형을 유지합니다.