메트릭 유형 한정자

메트릭 유형은 메트릭과 내보내는 소스를 어떻게 대표할지를 보여줍니다. COUNT 및 RATE 메트릭 유형은 시간에 따른 메트릭 가치 변동을 보여주는 개념이라는 점에서 비슷합니다. 그러나 사용하는 로직이 다릅니다.

  • RATE: 시간에 따라 정규화된 값(1초 당).
  • COUNT: 일정 시간 간격에 따른 절댓값 변동

사례와 제출 방법에 따라 둘 중 더 적합한 메트릭 유형을 선택해 제출합니다. 예:

제출된 메트릭 유형사용 사례
RATE여러 호스트에서 시간에 따른 수신 요청 수를 모니터링하고자 합니다.
RATE서버에서 시간별 제출 개수를 일관적으로 통제하기 어려운 조건이기 때문에 개별 간격을 정규화하여 업스트림으로 비교하고자 합니다.
COUNT함수가 호출된 횟수를 계산하고자 합니다.
COUNT특정 기간의 수익을 계산하고자 합니다.

RATE와 COUNT가 같은 메트릭 유형이 아니기 때문에 Datadog 그래프와 모니터 상에서 나타나는 모양과 작동 방식이 다릅니다. 사용 중 RATE와 COUNT 간 표시를 바꾸려면 그래프와 모니터 내에 있는 Datadog 인앱 한정자 기능을 사용하세요.

인앱 한정자

주요 인앱 한정자는 as_count()와 as_rate()입니다.

한정자설명
as_count()정해진 메트릭을 COUNT 형식으로 표시되도록 필요한 운영 사항을 설정합니다. 반영 간격에 대한 메트릭 값의 절대 변동을 제공합니다. 참고 반영 간격에 따라 달라지기 때문에, 장기간 간격을 그래프화하면 그래프 모양이 달라집니다.
as_rate()정해진 메트릭을 RATE 형식으로 표시하기 위해 필요한 운영 사항을 설정합니다. 초당 메트릭 값의 절대 변동을 제공합니다.

적용한 메트릭 유형에 따라 작동 방식이 달라집니다.

    • as_count()의 효과:
      • 보간을 비활성화합니다.
      • 시간 애그리게이터를 SUM으로 설정합니다.
    • as_rate()의 효과:
      • 보간을 비활성화합니다.
      • 시간 애그리게이터를 SUM으로 설정합니다.
      • 후 집계 결과를 샘플링 간격으로 나누어 정규화합니다. 예를 들어, 1초마다 제출된 포인트 [1,1,1,1].as_rate()에 20초 반영 간격일 경우, 결과는 [0.05, 0.05, 0.05, 0.05]입니다.

    참고: 간격이 매우 적을 경우에는 정규화되지 않기 때문에(시간 집계가 일어나지 않음) 원시 메트릭 값 개수로 돌아갑니다.

    • as_count()의 효과:
      • 보간을 비활성화합니다.
      • 시간 애그리게이터를 SUM으로 설정합니다.
      • 후 집계 결과에 샘플링 간격을 곱합니다. 예를 들어, 1초마다 제출된 포인트 [0.05, 0.05, 0.05, 0.05].as_count()에 반영 간격이 20초일 경우, 결과는 [1,1,1,1]입니다.
    • as_rate()의 효과:
      • 보간을 비활성화합니다.
      • 시간 애그리게이터를 SUM으로 설정합니다.

    GAUGE 메트릭 유형은 절대적이고 최종된 메트릭 값을 대표합니다. as_count()와 as_rate() 한정자의 영향을 받지 않습니다.

    weighted() 한정자

    pod name과 container_name과 같은 태그는 태그 변동률이 높습니다. 특히 비용 관리, 용량 계획, 컨테이너화된 애플리케이션용 자동 크기 조정 등을 위해 쿼리를 생성할 때 더욱 그러합니다. 태그 변동과 관계 없이 게이지에 대해 수학적으로 정확한 쿼리를 생성하려면 인앱 한정자 .weighted()를 사용하세요. .weighted() 한정자는 Datadog에서 자주 바뀌는 변동 태그 수명에 따라 메트릭 값을 적절하게 가중합니다.

    .weighted() 한정자는 다음 두 조건을 충족할 때 게이지 쿼리에 자동으로 추가됩니다.

    • 게이지 메트릭이 정기적으로 제출되어 갭에 보간이 없음
    • 제출 간격이 올바르게 정의되고 설정됨

    Datadog Agent나 통합 버전에서 수집 시 메트릭 제출 간격을 설정할 수 있습니다. 메트릭 요약 페이지에서 제출 간격을 수정하세요.

    Datadog 내에서 메트릭 유형 수정하기

    일반적으로 필요하지 않지만, 메트릭 요약 페이지에서 메트릭 유형을 변경할 수 있습니다.

    Metric Type

    사용 사례:

    1. 요청 처리 개수를 세는 app.requests.served 메트릭이 있으나 실수로 StatsD에서 GAUGE로 제출했습니다. 그래서 메트릭의 Datadog 유형이 GAUGE입니다.

    2. 시간 집계를 위해 StatsD COUNT 메트릭으로 app.requests.served를 제출하고자 했습니다. 이를 통해 sum:app.requests.served{*}로 쿼리하면 _“전날 처리한 요청의 총 개수는?"_과 같은 질문에 대한 답을 얻을 수 있습니다(GAUGE 메트릭 유형에서는 불가능).

    3. app.requests.served 이름을 계속 쓰고 싶다면, 적합한 COUNT 유형의 새 메트릭 이름을 제출하는 대신, app.requests.served를 다음과 같이 업데이트하여 유형을 바꿀 수 있습니다.

    • N번 요청 처리 후 dogstatsd.increment('app.requests.served', N)을 요청하는 제출 코드, 그리고
    • 메트릭 요약 페이지의 Datadog 인앱 유형을 RATE로 변경

    이렇게 하면 app.requests.served 유형 변경 이전에 제출한 데이터가 올바르게 작동하지 않습니다. 왜냐하면 RATE이 아니라 인앱 GAUGE로 해석되는 형식으로 저장되었기 때문입니다. 3단계 이후에 제출된 데이터는 올바르게 해석됩니다.

    GAUGE로 제출된 데이터 기록을 잃고 싶지 않은 경우, 새 유형으로 새 메트릭 이름을 생성합니다. 이때, 유형인 app.requests.served는 변경하지 않습니다.

    참고: AgentCheck에서 self.increment는 일정하게 증가하는 카운터에 대해 델타를 계산하지 않습니다. 대신 실행 점검 시 통과하는 값을 보고합니다. 델타 값을 일정하게 증가하는 카운터로 보내려면 self.monotonic_count를 사용하세요.

    PREVIEWING: esther/docs-8632-slo-blog-links