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Prometheus 원격 쓰기를 사용하여 데이터 삭제

YAML 구성 파일의 remote_write 섹션을 변경하여 보관하지 않으려는 데이터를 삭제할 수 있습니다.

NerdGraph를 사용하여 원격 쓰기 데이터를 삭제할 수도 있습니다. 자세한 내용은 NerdGraph를 사용하여 데이터 삭제를 참조하세요.

원격 쓰기 통합에서 전체 메트릭 데이터 포인트 삭제

대상이 New Relic으로 보내고 싶지 않은 노이즈가 많은 메트릭을 보내는 경우 New Relic이 해당 데이터를 삭제하도록 지정할 수 있습니다.

예시

localhost:9100 에서 실행 중인 인스턴스에서 측정항목 node_memory_active_bytes 에 대한 데이터를 수신하고 싶지 않다고 가정해 보겠습니다. 아래 표시된 write_relabel_config 항목을 사용하면 인스턴스 이름과 함께 __name__ 레이블을 사용하여 측정항목 이름을 타겟팅할 수 있습니다.

remote_write:
- url: https://metric-api.newrelic.com/prometheus/v1/write?prometheus_server=macbook-server-cluster
bearer_token: <redacted>
write_relabel_configs:
- source_labels: ['__name__', 'instance']
regex: 'node_memory_active_bytes;localhost:9100'
action: 'drop'

이렇게 하면 이러한 레이블이 있는 메트릭에 대해 몇 가지 작업을 수행하고 싶다고 Prometheus에 알립니다. 이러한 레이블이 있는 측정항목을 제한하려면 regex에 대한 일부 값을 포함해야 합니다. 기본적으로 이 값은 .* 으로 설정되며 모든 측정항목을 포함합니다. 이 경우 원격 쓰기를 통해 Prometheus에서 나오는 모든 메트릭 데이터 포인트를 삭제합니다.

데이터 포인트에서 특정 레이블 또는 속성 삭제

대상이 수신에 관심이 없는 특정 레이블 또는 속성을 보내는 경우 수신한 측정항목에서 이러한 항목을 삭제할 수 있습니다.

예시

대상 중 하나가 수신에 관심이 없는 추가 속성을 많이 보내고 있다고 가정해 보겠습니다. 여기에는 고유한 시스템 식별자, JVM ID 등과 같은 높은 카디널리티 속성과 같은 항목이 포함될 수 있습니다. 이 경우 YAML 파일의 remote_writescrape_configs 섹션을 모두 변경해야 합니다.

결과는 다음과 같습니다.

remote_write:
- url: https://metric-api.newrelic.com/prometheus/v1/write?prometheus_server=macbook-server-cluster
bearer_token: <redacted>
write_relabel_configs:
- regex: 'extraLabelToRemove.*'
action: 'labeldrop'
...
scrape_configs:
# The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
- job_name: 'node'
# Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
scrape_interval: 5s
static_configs:
- targets: ['localhost:9100']
labels:
group: 'production'
keepLabelName1: 'please-keep-me'
extraLabelToRemove: 'please-remove-me'
extraLabelToRemove1: 'please-remove-me'
extraLabelToRemove2: 'please-remove-me'
extraLabelToRemove4: 'please-remove-me'
extraLabelToRemove3: 'please-remove-me'
extraLabelToRemove5: 'please-remove-me'

프로메테우스 또는 NerdGraph?

이 페이지에 설명된 방법을 사용하여 데이터를 삭제하는 것과 NerdGraph를 사용하는 것 모두에 이점이 있습니다. 이 섹션은 특정 요구 사항과 기본 설정에 더 나은 방법을 파악하는 데 도움을 주기 위한 것입니다.

Prometheus 구성 파일 방법에 대한 고려 사항

이 방법을 사용하면 삭제된 데이터가 연결된 Prometheus 인스턴스를 떠나지 않습니다. 전송된 바이트가 앱 호스팅 측의 비용 고려 사항인 경우 이는 유용한 기능입니다.

그러나 이 방법은 다음 고려 사항으로 인해 NerdGraph 옵션보다 덜 매력적일 수 있습니다.

  • 각 Prometheus 인스턴스에 로드해야 하는 구성 yaml 파일을 통해(또는 공유 스토리지 메커니즘을 통해) 유지 관리
  • 다음 중 하나를 의미하는 Prometheus 서버에 대한 액세스가 필요합니다.
    • 서버를 다시 시작해야 합니다.
    • 서비스는 경로가 /-/reload 인 포트에서 액세스해야 합니다(Prometheus 구성 문서에 설명된 대로 서버에 수명 주기 관리가 활성화되어 있다고 가정합니다.

고려 사항 NerdGraph 방법

NerdGraph는 한 곳에서 떨어지는 모든 데이터를 관리하려는 경우 훌륭한 옵션입니다. 또한 API를 통해 쉽게 업데이트할 수 있으며 다시 시작하거나 Prometheus와 상호 작용할 필요가 없습니다. 그러나 이 방법은 들어오는 모든 데이터 요소에 규칙을 적용합니다. 즉, WHERE 필터링을 사용하여 신중하게 고려하여 규칙을 설정해야 합니다.

자세한 내용은 NerdGraph를 사용하여 데이터 삭제를 참조하세요.

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