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NerdGraph를 사용하여 데이터 삭제

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

  • 중요하지 않은 가치가 낮은 데이터 필터링
  • 잠재적으로 민감한 데이터 필터링

개요

데이터 삭제 규칙을 설정하면 해당 시점 이후의 데이터만 영향을 받습니다. 이미 수집된 기존 데이터는 편집하거나 삭제할 수 없습니다 . 이 NerdBytes 비디오(7분 09초)에서 자세히 알아보십시오.

NerdGraph를 사용하는 것 외에도 데이터를 삭제하는 다른 방법은 다음과 같습니다.

요구 사항

드롭 필터 규칙을 만들고 편집하는 기능은 사용 중인 사용자 모델에 따라 다릅니다.

  • 최신 사용자 모델: "NRQL 삭제 규칙" 기능 이 있는 역할을 할당받아야 합니다.
  • 원래 사용자 모델: 관리자 역할 이 있어야 합니다.

다음 데이터 유형은 데이터 삭제 대상이 될 수 있습니다.

향후 추가 유형에 대한 지원이 계획되어 있습니다.

드롭 데이터 규칙 생성

주의

데이터 삭제를 결정할 때는 주의하십시오. 삭제한 데이터는 복구할 수 없습니다. 이 기능을 사용하기 전에 아래의 주의 사항을 검토하십시오.

데이터를 삭제하려면 다음을 포함하는 NerdGraph 형식 삭제 규칙을 만듭니다.

  • 삭제할 데이터 유형을 지정하는 NRQL 문자열
  • NRQL 문자열을 적용하는 방법을 지정하는 작업 유형

NerdGraph 탐색기 에서 구성하고 호출할 수 있습니다.

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

데이터를 삭제하는 두 가지 방법이 있습니다.

  • 전체 데이터 유형 또는 데이터 하위 집합(선택적 필터 포함)을 삭제 합니다. 이것은 DROP_DATA 작업 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.

  • 데이터 유형에서 속성을 삭제합니다 (선택적 필터 사용). 이것은 DROP_ATTRIBUTES 작업 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.

SINCEUNTIL 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.

두 가지 작업 유형에는 다음과 같은 제한 사항이 있습니다.

  • DROP_DATA SELECT * 만 사용할 수 있습니다.
  • DROP_ATTRIBUTES "원시" 속성( 애그리게이터 기능 이 적용되지 않은 속성)과 함께 SELECT 을 사용해야 합니다. 이것은 또한 SELECT * 을 사용할 수 없음을 의미합니다. 또한 데이터 유형에 필수적이며 삭제할 수 없는 일부 속성이 있습니다(예: 이벤트 데이터의 timestamp ). 포함하면 등록에 실패합니다.

드롭 규칙의 예

다음은 드롭 규칙의 몇 가지 예입니다.

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

삭제 규칙 NRQL:

SELECT * FROM MyEvent WHERE foo = bar

검증 NRQL:

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

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

DROP_ATTRIBUTES

삭제 규칙 NRQL:

SELECT dropAttr1, dropAttr2 FROM MyEvent WHERE foo = bar

검증 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

차원 메트릭 롤업에서 속성을 삭제합니다 (선택적 필터 사용). 이것은 DROP_ATTRIBUTES_FROM_METRIC_AGGREGATES 작업 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.

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추가 학습을 위한 권장 사항:

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