NerdGraph를 사용하여 데이터 삭제

데이터 수집을 관리하는 한 가지 방법은 데이터 삭제 규칙을 설정하는 것입니다. 데이터 삭제를 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

중요하지 않은 가치가 낮은 데이터 필터링
잠재적으로 민감한 데이터 필터링

개요

데이터 삭제 규칙을 사용하여 New Relic 조직에 저장하지 않으려는 데이터 유형을 지정할 수 있습니다.

삭제된 데이터는 데이터 수집에 포함되지 않으므로 요금이 청구되지 않습니다. 청구 가능한 데이터인지 아닌지에 대한 자세한 내용은 데이터 수집 을참조하십시오.

삭제 규칙은 규칙을 만든 순간부터 도착하는 데이터에만 적용됩니다. 이미 수집된데이터는 삭제하지 않습니다.

이 비디오(7:09분)에서 데이터 삭제에 대해 자세히 알아보십시오.

데이터 삭제 규칙을 만드는 것 외에도 원하지 않는 데이터를 최소화하는 다른 방법은 다음과 같습니다.

APM 메트릭 타임슬라이스 데이터를 삭제하려면 메트릭 정규화 규칙 을 사용할 수 있습니다.
로그를 보고 하는 경우 UI를 통해 로그 데이터를 삭제할 수 있습니다.
Prometheus 원격 쓰기를 사용하는 경우 Prometheus 원격 쓰기 데이터 삭제 를 참조하세요.

요구 사항

삭제 필터 규칙을 생성하고 편집하는 기능은 NRQL drop rules 기능 에 연결되어 있습니다.

다음 데이터 유형은 데이터 삭제 대상이 될 수 있습니다.

APM 보고 이벤트
브라우저 보고 이벤트
모바일 보고 이벤트
합성 보고된 사건
사용자 지정 이벤트(예: APM 에이전트 API 또는 이벤트 API 에서 생성된 이벤트)
데이터 기록( UI를 사용하여 데이터를 삭제할 수도 있음)
분산 추적 범위
기본 인프라 모니터링 이벤트 및 인프라 통합 이벤트. 몇 가지 주의 사항:
- 이 데이터를 삭제하면 원시 데이터가 삭제되지만 집계된 SystemSample, ProcessSample, NetworkSample 및 StorageSample 이벤트는 계속 사용할 수 있습니다(자세한 내용은 데이터 보존참조). 여전히 사용할 수 있지만 이 데이터는 수집에 포함되지 않으며 청구되지 않습니다.
- 원시 인프라 데이터는 알림에 사용되므로 해당 데이터를 삭제하면 알림을 받을 수 없습니다. 집계된 데이터를 계속 사용할 수 있으므로 시간 범위가 59분을 초과하는 차트에서 해당 데이터를 계속 볼 수 있습니다.
차원 측정항목 ( Metric 데이터 유형). 몇 가지 주의 사항:
- 원래 가격 책정 모델을사용하는 조직의 경우: 청구는 제품 구독을 기반으로 합니다. 즉, 삭제된 차원 메트릭은 계속 청구 가능합니다.
- events-to-metrics 서비스에 의해 생성된 메트릭의 경우 삭제 규칙은 작동하지 않지만 이벤트-메트릭 규칙을 비활성화하거나 재구성하여 이러한 메트릭을 중지하거나 속성을 제거할 수 있습니다.

데이터 삭제 규칙 만들기

주의

데이터 삭제를 결정할 때 주의하십시오. 삭제한 데이터는 복구할 수 없습니다. 잠재적인 문제에 대한 자세한 내용은 주의 사항 을참조하십시오.

데이터를 삭제하려면 다음을 포함하는 NerdGraph 형식 삭제 규칙을 만듭니다.

삭제할 데이터 유형을 지정하는 NRQL 문자열
NRQL 문자열을 적용하는 방법을 지정하는
action
유형

NerdGraph API 탐색기에서 전화를 걸고 생성할 수 있습니다: one.newrelic.com > Apps > NerdGraph API explorer.

nrql 쿼리 길이 제한은 4096자입니다. 길이를 초과하면 nerdGraph에서 오류 INVALID_NRQL_TOO_LONG 가 발생합니다.

데이터를 삭제하는 두 가지 방법이 있습니다.

Drop entire data types or a data subset (옵션 필터 포함). 이는 DROP_DATA action 유형을 사용하고 다음 형식의 NRQL을 사용합니다.
```
SELECT * FROM DATA_TYPE_1, DATA_TYPE_2 (WHERE OPTIONAL_FILTER)
```
이 유형의 삭제 규칙의 경우 SELECT 절에 * 이외의 다른 것을 사용할 수 없습니다.
Drop attributes from data types (옵션 필터 포함). 이는 DROP_ATTRIBUTES action 유형을 사용하고 다음 형식의 NRQL을 사용합니다.
```
SELECT dropAttr1, dropAttr2 FROM DATA_TYPE (WHERE OPTIONAL_FILTER)
```
이 유형의 삭제 규칙의 경우 비어 있지 않은 원시 속성 이름 목록을 전달해야 합니다.

NRQL 제한 사항

모든 NRQL 절이 삭제 규칙 생성에 적합한 것은 아닙니다. WHERE 절을 제공하여 특정 속성이 있는 데이터를 선택할 수 있습니다. LIMIT , TIMESERIES , COMPARE WITH , FACET 및 기타 절과 같은 다른 기능은 사용할 수 없습니다.

SINCE 및 UNTIL 은 삭제 규칙에서 지원되지 않습니다. 특정 시간 규칙이 있는 경우(예: 미래의 시간까지 모든 것을 삭제) WHERE timestamp < (epoch milliseconds in the future) 을 사용하십시오. 또한 SINCE 를 사용하여 기록 데이터를 삭제할 수 없습니다. NRQL 삭제 규칙은 삭제 규칙이 생성된 후에 보고된 데이터에만 적용됩니다. 이미 보고된 데이터를 삭제해야 하는 경우 New Relic 담당자에게 문의하세요.

JOIN 하위 쿼리 도 지원되지 않습니다. 삭제 규칙은 각 데이터 포인트에 독립적으로 적용되며 삭제 규칙을 적용해야 하는지 여부를 결정하기 위해 다른 데이터를 쿼리할 수 없습니다.

두 가지 작업 유형에는 다음과 같은 제한 사항이 있습니다.

DROP_DATA SELECT * 만 사용할 수 있습니다.
DROP_ATTRIBUTES "raw" 속성이 있는 SELECT 사용해야 합니다(속성 , 기능이 적용되지 않음). 이는 또한 SELECT * 사용할 수 없음을 의미합니다. 또한 해당 데이터 유형 및
cannot be dropped
(예: 이벤트 데이터의 timestamp )에 필수적인 몇 가지 속성이 있습니다. 이를 포함하면 등록이 실패합니다.

드롭 규칙의 예

다음은 드롭 규칙의 몇 가지 예입니다.

중요하지 않은 일부 이벤트 유형이 New Relic으로 전송되고 있다고 가정해 보겠습니다. 또한 소스에서 이러한 이벤트 유형을 빠르게 보내는 것을 중지하는 것은 비현실적이며 에이전트 및/또는 API 계측을 변경해야 합니다. 드롭 규칙을 사용하면 동일한 목표를 달성하는 더 쉬운 방법입니다.

다음은 두 가지 이벤트 유형 Event1 및 Event2 )을 삭제하는 NerdGraph 호출의 예입니다.

mutation {
  nrqlDropRulesCreate(
    accountId: YOUR_ACCOUNT_ID
    rules: [
      {
        action: DROP_DATA
        nrql: "SELECT * FROM Event1, Event2"
        description: "Drops all data for Event1 and Event2."
      }
    ]
  ) {
    successes {
      id
    }
    failures {
      submitted {
        nrql
      }
      error {
        reason
        description
      }
    }
  }
}

여러 소스에서 도착하는 대용량 사용자 정의 이벤트 유형이 있다고 가정해 보겠습니다. 해당 데이터 중 일부가 중요하지 않은 경우 삭제 규칙을 사용할 수 있습니다. 다음은 특정 기준에 따라 이벤트를 필터링하는 삭제 규칙의 예입니다.

mutation {
  nrqlDropRulesCreate(
    accountId: YOUR_ACCOUNT_ID
    rules: [
      {
        action: DROP_DATA
        nrql: "SELECT * FROM MyCustomEvent WHERE appName='LoadGeneratingApp' AND environment='development'"
        description: "Drops all data for MyCustomEvent that comes from the LoadGeneratingApp in the dev environment, because there is too much and we don’t look at it."
      }
    ]
  ) {
    successes {
      id
    }
    failures {
      submitted {
        nrql
      }
      error {
        reason
        description
      }
    }
  }
}

이벤트에 PII(개인 식별 정보)가 포함된 속성이 있다는 것을 발견했다고 가정해 보겠습니다. 데이터 전송을 중단하기 위해 서비스를 업데이트하려고 노력하고 있지만 그때까지 New Relic에 더 이상 PII를 저장하는 것을 중단해야 합니다. DROP_DATA 규칙을 사용하여 데이터가 들어오는 대로 모든 데이터를 삭제할 수 있지만 나머지 데이터는 여전히 가치를 제공합니다. 따라서 삭제 규칙을 등록하여 데이터에서 문제가 되는 PII만 제거할 수 있습니다.

mutation {
  nrqlDropRulesCreate(
    accountId: YOUR_ACCOUNT_ID
    rules: [
      {
        action: DROP_ATTRIBUTES
        nrql: "SELECT userEmail, userName FROM MyCustomEvent"
        description: "Removes the user name and email fields from MyCustomEvent"
      }
    ]
  ) {
    successes {
      id
    }
    failures {
      submitted {
        nrql
      }
      error {
        reason
        description
      }
    }
  }
}

드롭 규칙이 작동하는지 확인

삭제 규칙을 생성한 후 예상대로 작동하는지 확인합니다. 규칙은 등록에 성공하면 빠르게 적용되므로 등록한 쿼리의 TIMESERIES 버전을 실행하여 데이터가 떨어지는지 확인하세요.

삭제 규칙 유형	NRQL
`DROP_DATA`	Drop rule NRQL: `SELECT * FROM MyEvent WHERE foo = bar` Validation NRQL: `SELECT count(*) FROM MyEvent WHERE foo = bar TIMESERIES` 이 값은 0으로 떨어집니다. 다른 항목에 영향을 주지 않았는지 확인하려면 `WHERE` 절을 뒤집습니다.
`DROP_ATTRIBUTES`	Drop rule NRQL: `SELECT dropAttr1, dropAttr2 FROM MyEvent WHERE foo = bar` Validation NRQL: `SELECT count(dropAttr1), count(dropAttr2) FROM MyEvent WHERE foo = bar TIMESERIES` 두 줄 모두 0으로 떨어져야 합니다. 이러한 속성이 포함된 이벤트에 영향을 미치지 않았으며 여전히 영향을 미쳐야 하는지 확인하려면 `WHERE` 절을 반전시키십시오.

삭제 규칙 유형

NRQL

DROP_DATA

Drop rule NRQL:

SELECT * FROM MyEvent WHERE foo = bar

Validation NRQL:

SELECT count(*) FROM MyEvent WHERE foo = bar TIMESERIES

이 값은 0으로 떨어집니다. 다른 항목에 영향을 주지 않았는지 확인하려면 WHERE 절을 뒤집습니다.

DROP_ATTRIBUTES

Drop rule NRQL:

SELECT dropAttr1, dropAttr2 FROM MyEvent WHERE foo = bar

Validation NRQL:

SELECT count(dropAttr1), count(dropAttr2) FROM MyEvent WHERE foo = bar TIMESERIES

두 줄 모두 0으로 떨어져야 합니다. 이러한 속성이 포함된 이벤트에 영향을 미치지 않았으며 여전히 영향을 미쳐야 하는지 확인하려면 WHERE 절을 반전시키십시오.

규칙 보기

다음은 계정에 설정된 삭제 규칙을 반환하는 NerdGraph 호출의 예입니다.

{
  actor {
    account(id: YOUR_ACCOUNT_ID) {
      nrqlDropRules {
        list {
          rules {
            id
            nrql
            accountId
            action
            createdBy
            createdAt
            description
          }
          error {
            reason
            description
          }
        }
      }
    }
  }
}

삭제 규칙 삭제

다음은 두 가지 특정 삭제 규칙을 삭제하는 NerdGraph 호출의 예입니다.

mutation {
  nrqlDropRulesDelete(accountId: YOUR_ACCOUNT_ID, ruleIds: ["48", "98"]) {
    successes {
      id
      nrql
      accountId
      action
      description
    }
    failures {
      error {
        reason
        description
      }
      submitted {
        ruleId
        accountId
      }
    }
  }
}

감사 삭제 규칙 기록

삭제 규칙을 만들고 삭제한 사람을 확인하려면 계정 감사 로그 를 쿼리하세요. 목록 끝점 에는 규칙을 만든 사람의 사용자 ID도 포함됩니다.

데이터 삭제 시 주의 사항

삭제 규칙을 생성할 때 규칙이 설정한 조건을 충족하는 데이터를 정확하게 식별하고 삭제하도록 해야 합니다. 또한 귀하는 규칙과 New Relic에 공개한 데이터를 모니터링할 책임이 있습니다.

New Relic은 이 기능이 귀하가 가질 수 있는 데이터 공개 문제를 완전히 해결한다고 보장할 수 없습니다. New Relic은 귀하가 개발한 규칙이 얼마나 효과적인지 검토하거나 모니터링하지 않습니다.

민감한 데이터에 대한 규칙을 만들면 데이터 또는 시스템 형식(예: 이메일 주소 또는 특정 신용 카드 번호 참조)을 포함하여 유지 관리하는 데이터의 종류에 대한 정보가 누출될 수 있습니다. 해당 규칙의 모든 정보를 포함하여 생성한 규칙은 관련 역할 기반 액세스 제어 권한이 있는 모든 사용자가 보고 편집할 수 있습니다.

새 데이터만 삭제됩니다. 기존 데이터 는 수정하거나 삭제할 수 없습니다 .

차원 메트릭 롤업에서 속성 삭제

차원 메트릭 은 장기간 저장을 위해 그리고 장기간 쿼리를 최적화하는 방법으로 메트릭을 롤업으로 집계합니다. 메트릭 카디널리티 제한 이 이 데이터에 적용됩니다.

이 기능을 사용하여 장기 저장 및 쿼리에 필요하지 않지만 실시간 쿼리를 위해 유지하려는 속성을 결정할 수 있습니다.

예를 들어 containerId 을 속성으로 추가하면 실시간 문제 해결 또는 최근 분석에 유용할 수 있지만 더 큰 추세에 대해 장기간 쿼리할 때는 필요하지 않을 수 있습니다. containerId 과 같은 고유한 항목이 있을 수 있기 때문에 적중 시 해당 UTC 날짜의 나머지 기간 동안 롤업 합성이 중지되는 메트릭 카디널리티 제한 에 빠르게 도달할 수 있습니다.

이 기능을 사용하면 원시 데이터의 높은 카디널리티 속성을 유지하고 롤업에서 삭제할 수 있으므로 카디널리티 제한에 얼마나 빨리 접근하는지 더 잘 제어할 수 있습니다.

용법

Drop attributes from dimensional metrics rollups (옵션 필터 포함). 이는 DROP_ATTRIBUTES_FROM_METRIC_AGGREGATES action 유형을 사용하고 다음 형식의 NRQL을 사용합니다.

SELECT dropAttr1, dropAttr2 FROM Metric (WHERE OPTIONAL_FILTER)

다음은 NerdGraph 요청의 예입니다.

mutation {
  nrqlDropRulesCreate(
    accountId: YOUR_ACCOUNT_ID
    rules: [
      {
        action: DROP_ATTRIBUTES_FROM_METRIC_AGGREGATES
        nrql: "SELECT containerId FROM Metric WHERE metricName = 'some.metric'"
        description: "Removes the containerId from long term querys."
      }
    ]
  ) {
    successes {
      id
    }
    failures {
      submitted {
        nrql
      }
      error {
        reason
        description
      }
    }
  }
}

작동하는지 확인하려면 규칙이 선택되고 집계 데이터가 생성될 때까지 3-5분 정도 기다리십시오. 그런 다음 위의 예제 NRQL이 삭제 규칙이라고 가정하고 다음 쿼리를 실행합니다.

SELECT count(containerId) FROM Metric WHERE metricName = 'some.metric' TIMESERIES SINCE 2 hours ago
SELECT count(containerId) FROM Metric WHERE metricName = 'some.metric' TIMESERIES SINCE 2 hours ago RAW

첫 번째 쿼리는 측정항목 롤업을 검색하며 새 삭제 규칙에 따라 containerId 이(가) 삭제되었으므로 0으로 삭제해야 합니다. 두 번째 쿼리는 RAW 키워드를 사용하여 측정항목 원시를 검색하고 원시 데이터는 새 삭제 규칙의 영향을 받지 않으므로 계속 유지되어야 합니다. 이것이 카디널리티에 미치는 영향을 확인하는 방법에 대한 자세한 내용은 높은 카디널리티 측정항목 이해 및 쿼리 를 확인하세요.

제한

DROP_ATTRIBUTES 에 적용되는 모든 제한 사항은 DROP_ATTRIBUTES_FROM_METRIC_AGGREGATES 에 적용되며 Metric 데이터 유형만 타겟팅할 수 있는 추가 제한 사항이 있습니다. 또한 이벤트에 의해 생성된 데이터를 측정항목 규칙으로 타겟팅하는 Metric 쿼리 또는 타임슬라이스 데이터를 타겟팅하는 Metric 쿼리에서는 작동하지 않습니다.

더 알아보기

추가 학습을 위한 권장 사항:

NerdGraph의 기본 및 용어
NRQL 기본
NRQL 삭제 규칙에 대한 커뮤니티 토론을 보려면 지원 포럼 을 찾아보십시오.
복잡한 조직의 데이터 수집 관리에 대한 자세한 내용은 데이터 수집 거버넌스 를 참조하세요.

사용자의 편의를 위해 제공되는 기계 번역입니다.

NerdGraph를 사용하여 데이터 삭제

개요

요구 사항

데이터 삭제 규칙 만들기

주의

NRQL 제한 사항

드롭 규칙의 예

두 가지 이벤트 유형 삭제

특정 기준을 충족하는 이벤트 삭제

나머지 데이터를 유지하면서 민감한 속성 삭제

드롭 규칙이 작동하는지 확인

규칙 보기

삭제 규칙 삭제

감사 삭제 규칙 기록

데이터 삭제 시 주의 사항

차원 메트릭 롤업에서 속성 삭제

용법

제한

더 알아보기

사용자의 편의를 위해 제공되는 기계 번역입니다.

NerdGraph를 사용하여 데이터 삭제

개요 .css-21sua1{background:none;border:none;width:0;padding:0;}

요구 사항

데이터 삭제 규칙 만들기

주의

NRQL 제한 사항

드롭 규칙의 예

특정 기준을 충족하는 이벤트 삭제

나머지 데이터를 유지하면서 민감한 속성 삭제

드롭 규칙이 작동하는지 확인

규칙 보기

삭제 규칙 삭제

감사 삭제 규칙 기록

데이터 삭제 시 주의 사항

차원 메트릭 롤업에서 속성 삭제

용법

제한

더 알아보기

개요