경고 조건

창 기간은 New Relic이 경고 조건에서 분석을 위해 데이터를 그룹화하는 방법을 정의합니다. 올바른 설정을 선택하는 것은 데이터의 빈도와 원하는 세부 정보 수준에 따라 다릅니다.

• 빈도가 높은 데이터(예: 분당 페이지 조회수): 변동 및 추세에 대한 실시간 통찰력을 얻기 위해 데이터 빈도(이 경우 1분)와 일치하도록 기간을 설정합니다.

• 저주파 데이터(예: 시간별 신호): 패턴과 이상 징후를 드러내는 데 충분한 데이터를 캡처하는 기간을 선택합니다(예: 시간별 신호의 경우 60분).

  필요와 경험에 따라 기간을 맞춤설정할 수 있다는 점을 기억하세요. 경고 조건 생성에 익숙해지면 시작하고 실험할 때 기본값을 사용하는 것이 좋습니다.

기존 집계 방법은 인구가 적거나 간격 간에 상당한 변동을 보이는 데이터를 처리할 때 부족할 수 있습니다. 슬라이딩 윈도우 집계를 사용하여 이러한 데이터를 분석하고 적시에 경고를 효과적으로 트리거하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 잡음 제거: 큰 집계 창을 만드는 것부터 시작합니다. 이 기간(예: 5분)은 버퍼 역할을 하여 데이터에 내재된 "노이즈" 또는 변동성을 완화합니다. 이는 격리된 스파이크 또는 딥으로 인해 트리거되는 허위 경고를 방지하는 데 도움이 됩니다.

2. 슬라이딩 창으로 지연 방지: 큰 창이 데이터 분석에 도움이 되지만 임계값을 확인하기 전에 전체 간격이 경과할 때까지 기다리면 경고 알림이 크게 지연될 수 있습니다. 더 작은 슬라이딩 기간(예: 1분)을 권장합니다. 이 슬라이딩 윈도우를 더 큰 집계 창 내에서 데이터를 스캔하는 움직이는 프레임으로 상상해 보십시오. 프레임이 더 작은 간격으로 진행될 때마다 집계 값(예: 평균)이 계산됩니다.

3. 임계값 기간 설정: 이제 더 작은 슬라이딩 창의 컨텍스트 내에서 경고 임계값을 정의할 수 있습니다. 이를 통해 현재 프레임의 집계 값이 더 큰 창의 평활화 효과를 희생하지 않고 원하는 범위에서 크게 벗어날 때 신속하게 경고를 트리거할 수 있습니다.

   이 NRQL 튜토리얼 에서 슬라이딩 윈도우 집계에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

일반적으로 event flow [이벤트 흐름] 스트리밍 방법을 사용하는 것이 좋습니다. 이는 시스템에 자주 그리고 꾸준히 들어오는 데이터에 가장 적합합니다. event timer [이벤트 타이머를] 선택하는 것이 더 나은 방법이 될 수 있는 특정한 경우가 있지만 첫 번째 알림의 경우 기본 event flow [이벤트 흐름을] 권장합니다. 이 간단한 비디오를 시청하는 것이 좋습니다(약 1시간). 5분 31초) 어떤 스트리밍 방법을 선택해야 할지 더 잘 이해할 수 있습니다.

경고 조건의 지연 기능은 일관되지 않은 데이터 수집으로 인해 발생하는 잠재적인 문제로부터 보호합니다. 이는 버퍼 역할을 하여 경고를 트리거하기 전에 데이터가 도착하고 처리되는 데 추가 시간을 허용합니다. 이는 오탐을 방지하고 보다 정확한 사고 생성을 보장하는 데 도움이 됩니다.

작동 방식:

적절한 지연 설정은 수신 데이터의 일관성을 평가하여 결정됩니다.

• 일관된 데이터: 데이터 포인트가 1분 이내에 타임스탬프와 함께 일관되게 도착하는 경우 더 낮은 지연 설정으로 충분합니다.

• 일관성 없는 데이터: 과거 또는 미래의 몇 분에 걸친 타임스탬프와 함께 데이터 포인트가 도착하는 경우 불일치를 수용하기 위해 더 높은 지연 설정이 필요합니다.

  버퍼 생성:

• 선택한 지연 설정은 경고 조건이 정의된 임계값에 대해 데이터를 평가하기 전에 대기 기간을 도입합니다.

• 이 버퍼는 데이터 불일치가 해결될 시간을 허용하여 잘못된 경고가 발생할 가능성을 줄입니다.

WebPortal 애플리케이션의 지연 시간 문제를 팀에 알리기 위한 경고 조건을 생성 중입니다. 이 예에서 애플리케이션은 New Relic 데이터를 일관되게 보냅니다. 애플리케이션에서 New Relic으로 신호의 지속적인 스트림이 전송되고 신호에 예상되는 공백이 없으므로 공백 채우기 전략을 선택할 필요가 없습니다.

격차 채우기 전략은 데이터 수집이 간헐적이거나 불완전할 수 있는 시나리오를 다룹니다. 이는 누락된 데이터 포인트를 예상 값으로 대체하는 방법을 제공하여 데이터 스트림에 공백이 있는 경우에도 경고 조건이 여전히 효과적으로 작동할 수 있도록 보장합니다.

간격 채우기를 해제해야 하는 경우:

• Consistent data flow [일관된 데이터 흐름]: WebPortal 애플리케이션의 경우처럼 애플리케이션이 예상되는 공백 없이 지속적으로 New Relic에 데이터를 보내는 경우 일반적으로 공백 채우기가 필요하지 않습니다. 이러한 경우 공백 메우기 전략을 없음으로 설정하는 것이 가장 적절한 접근 방식인 경우가 많습니다.

  주요 고려사항:

• Popular use case [인기 있는 사용 사례]: 간격 채우기의 일반적인 용도는 수신된 데이터가 없는 창에 0 값을 삽입하는 것입니다.

• Anomaly thresholds [이상 임계값]: 간격 채우기 값은 이상 임계값을 사용할 때 마지막으로 관찰된 값과의 표준 편차 수로 해석됩니다. 예를 들어, 간격을 0 값으로 채우면 변경 사항이 없다고 가정하여 마지막으로 표시된 값이 복제됩니다.

  손실된 신호 문서 에서 갭 채우기 전략에 대해 자세히 알아보세요.

이상 임계값은 특정 숫자 값보다 예상 패턴과의 편차가 더 중요한 경우에 이상적입니다. 미리 정의된 제한을 설정할 필요 없이 비정상적인 활동을 모니터링할 수 있습니다. New Relic의 이상 탐지 기능은 시간이 지남에 따라 데이터를 동적으로 분석하여 진화하는 시스템 동작을 반영하도록 임계값을 조정합니다.

이상 탐지 설정:

1. 상위 또는 하위 선택:

   • 예상보다 높거나 낮은 편차에 대해 경고를 받으려면 상한 및 하한을 선택합니다.
   • 비정상적으로 높은 값에만 초점을 맞추려면 상한만을 선택합니다.

2. 우선순위 할당:

   • 잠재적인 문제에 대한 신속한 주의를 보장하려면 초기 경고의 우선순위 수준을 중요로 설정하세요.
   • 우선순위 수준에 대한 자세한 내용은 경고 조건 문서를 참조하세요.

3. 위반 기준을 정의합니다.

   • 기본 설정으로 시작합니다. 쿼리가 5분 이상 예측 값에서 표준 편차 3만큼 벗어나는 값을 반환하면 인시던트를 엽니다.
   • 특정 애플리케이션 및 경고 요구 사항에 맞게 필요에 따라 이러한 설정을 사용자 정의합니다.

   경고 조건 문서 에서 우선순위 수준에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

   이상 문서 에서 이상 임계값과 모델 동작에 대해 자세히 알아보세요.

이상 임계값과 달리 정적 임계값은 데이터 세트를 전체적으로 살펴보지 않고 시스템 기록을 기반으로 비정상적인 동작을 결정합니다. 대신, 시스템이 설정한 기준과 다르게 작동할 때마다 정적 임계값이 인시던트를 엽니다.

이상치와 정적 임계값 모두에 대한 우선순위 수준을 설정해야 합니다. 자세한 내용은 위 섹션을 참조하세요.

손실 신호 임계값은 누락된 신호 손실을 고려하기 전에 대기할 시간을 결정합니다. 해당 시간 내에 신호가 반환되지 않으면 새 인시던트를 열거나 관련 인시던트를 종료하도록 선택할 수 있습니다. 시스템의 예상 동작과 데이터 수집 빈도에 따라 임계값을 설정합니다. 예를 들어, pageviews 에 대한 신호 손실이 지연 시간 문제를 나타낼 수 있는 경우 편안한 임계값을 설정하고 확인란을 선택하여 새로운 신호 손실 문제를 열 수 있습니다.

경고 조건에 설명이 포함된 이름을 지정하는 것이 중요합니다. 이 조건의 이름 pageviews [을 페이지 조회수로 지정한 다음 완전히 다른 애플리케이션에 대한 또 다른 조건을 만들고 해당 조건에 pageviews [페이지 조회수] 라는 라벨을 붙인다고 가정해 보겠습니다. 이런 일이 발생하면 어떤 조건이 어떤 응용 프로그램에 해당하는지 구분할 수 없게 됩니다. 따라서 조건에 구체적이고 고유한 이름을 지정해야 합니다. 이 경우 이 조건의 이름 pageviews: WebPortal App [을 페이지 조회수: WebPortal App 으로] 지정합니다.

경고 조건에 연결할 정책이 이미 있는 경우 기존 정책을 선택합니다.

여기에서 정책 생성에 대해 자세히 알아보세요.

알림 전략에서 반응성과 피로도의 균형을 맞추는 것이 중요하며 WebPortal 애플리케이션에 대한 pageview 모니터링과 관련된 주요 고려 사항을 제시했습니다. 정책 옵션을 살펴보겠습니다.

1. 정책당 하나의 문제(기본값):

   • 장점: 소음을 줄이고 즉각적인 조치를 보장합니다.
   • 단점: 다른 조건에 의해 발생하더라도 모든 사건을 하나의 문제로 그룹화합니다. 여러 페이지 조회 문제에 적합하지 않습니다.

2. 조건당 하나의 문제:

   • 장점: 각 조건에 대해 별도의 문제를 생성하므로 특정 대기 시간 문제를 격리하고 해결하는 데 이상적입니다.
   • 단점: 더 많은 경고를 생성하여 잠재적으로 피로를 유발할 수 있습니다.

3. 모든 사건에 대한 문제:

   • 장점: 외부 시스템에 대한 세부적인 세부 정보를 제공하지만 잠재적인 과부하로 인해 내부 소비에는 적합하지 않습니다.
   • 단점: 가장 시끄러운 옵션이며 더 넓은 추세를 추적하고 효과적으로 우선순위를 지정하는 것이 어렵습니다.

   여기에서 정책 생성에 대해 자세히 알아보세요.

조건의 임계값에 표시된 기간 동안 대상 신호가 위반하지 않은 상태로 돌아오면 사고가 자동으로 종료됩니다. 이 대기 시간을 회복 기간이라고 합니다.

예를 들어 위반 행위가 "pageviews 은(는) 5분에 한 번 이상 300보다 낮습니다."인 경우 pageviews 연속 5분 동안 300 이상이면 인시던트가 자동으로 종료됩니다.

인시던트가 자동으로 종료되는 경우:

1. 마감 타임스탬프는 복구 기간 시작으로 소급됩니다.

2. 평가가 재설정되고 이전 인시던트가 종료된 시점부터 다시 시작됩니다.

   모든 조건에는 오래 지속되는 인시던트를 자동으로 강제 종료하는 인시던트 시간 제한 설정이 있습니다.

   New Relic은 자동으로 기본값을 3일로 설정하고 첫 번째 알림에 대해 기본 설정을 사용할 것을 권장합니다.

   신호가 데이터를 반환하지 않을 때 미해결 사건을 종료하는 또 다른 방법은 loss of signal 임계값을 구성하는 것입니다. 자세한 내용은 위의 손실된 신호 임계값 섹션을 참조하세요.

WebPortal 애플리케이션에 지연 시간 문제가 있는지 알려주는 경고 조건을 생성 중이므로 개발자가 이 사고에 대해 알림을 받을 때 필요한 모든 정보를 갖고 있는지 확인하려고 합니다. 사건이 생성되면 워크플로를 사용하여 팀 Slack 채널에 알립니다.

당사 문서 에서 맞춤형 사고 설명에 대해 자세히 알아보세요.

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