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데이터 수집 기준선 설정

Baseline

데이터 수집 거버넌스 는 조직에서 수집한 원격 분석 데이터에 대해 최적의 가치를 얻는 방법입니다. 이것은 수많은 사업부와 작업 그룹이 있는 복잡한 조직에 특히 중요합니다. 이것은 New Relic 데이터 수집을 최적화하기 위한 4부로 구성된 가이드의 두 번째 부분입니다.

데이터 수집 거버넌스 방식의 이 단계에서는 현재 조직에서 생성 중인 모든 원격 분석에 대한 상위 수준 보기를 확보해야 합니다. 이 단위는 수집 통계를 계정, 원격 측정 유형 및 애플리케이션과 같은 다양한 그룹으로 나누는 데 중점을 둡니다. 이 수치는 Optimize 데이터 수집예측 데이터 수집 단계를 알리는 데 사용됩니다.

다음 측정기준에 대한 구조화된 분석 보고서를 생성하는 방법을 배웁니다.

  • 조직
  • 조직의 특정 계정
  • 청구 가능한 원격 분석 유형

또한 다음을 포함하여 매우 세분화된 분석을 생성하는 방법을 배우게 됩니다.

  • 애플리케이션(APM | 브라우저 | 모바일)
  • 쿠버네티스 클러스터
  • 인프라 통합

요망되는 결과

조직 내에서 어떤 그룹이 어떤 유형의 데이터와 얼마나 기여하고 있는지 정확히 이해합니다.

전제 조건

프로세스

다음은 이 데이터 수집 거버넌스 개선 절차의 일부로 수행할 주요 단계입니다.

아래에서 이러한 단계를 더 자세히 설명합니다.

데이터 수집 거버넌스 기준 대시보드 설치

대시보드를 설치하려면:

  1. 데이터 수집 거버넌스 빠른 시작 으로 이동합니다.
  2. 브라우저 창의 오른쪽 상단에 있는 Install this quickstart 을 클릭합니다.
  3. 해당하는 경우: 계정 전환기에서 기본 또는 최상위 계정을 선택합니다.
  4. Done 을(를) 클릭합니다.
  5. 빠른 시작 설치가 완료되면 Data ingest governance baseline 대시보드를 엽니다.

새로 설치된 대시보드로 이동합니다.

대시보드 개요

기본 개요 탭에는 강력한 시계열 보기를 포함한 다양한 차트가 표시됩니다.

조직 전체 기준 수집 시계열

두 번째 탭은 하위 계정 및 사용 메트릭별 기준 보고서를 제공합니다.

조직 전체 기준 보고서 보기

나머지 탭은 브라우저 데이터, APM 데이터, 로그 및 추적과 같은 특정 원격 분석 유형에 대한 자세한 보기를 제공합니다. 예를 들어 이 스크린샷은 브라우저 세부 정보 페이지를 보여줍니다.

단일 원격 분석 유형(이 경우 브라우저 데이터)에 초점을 맞춘 수집 세부 정보의 예.

세부 정보 탭에는 다음이 포함됩니다.

  • APM: ApmEventsBytes
  • 트레이싱: TracingBytes
  • 브라우저: BrowserEventsBytes
  • 이동하는: MobileEventsBytes
  • 인프라(호스트): InfraHostBytes
  • 인프라(프로세스):InfraProcessBytes
  • 인프라(통합): InfraIntegrationBytes
  • 맞춤 이벤트: CustomEventsBytes
  • 서버리스: ServerlessBytes
  • 픽시: PixieBytes

대시보드에 수집 대상 지표 추가

전제 조건 섹션에서 우리는 월별 사용량 목표의 개념에 대해 논의했습니다. 실제로 추적을 유지하는 데 도움이 되는 몇 가지 목표가 있을 수 있습니다.

  • 일일 요금 또는 월별 수집에 대한 전체 조직 목표입니다.
  • 최적의 분석을 위해 데이터 유형별로 대상을 지정합니다(예: 로그의 경우 하루 1TB, 지표의 경우 하루 2TB).
  • 특정 하위 계정 또는 사업부에 대한 대상입니다.

이 예에는 조직의 총 수집을 월 < 360TB로 목표로 하는 조직이 있습니다. 이는 하루 20TB(월 600TB) 이상에서 수집을 줄인 후 새로운 목표였습니다.

대상을 더 쉽게 측정할 수 있도록 SELECT 문에 정적 숫자 360000 를 추가하여 임계값 선 차트를 추가했습니다.

SELECT 360000, rate(sum(GigabytesIngested), 30 day) AS '30 Day Rate' FROM NrConsumption WHERE productLine='DataPlatform' since 30 days ago limit max compare with 1 month ago TIMESERIES 7 days

NRQL을 사용하여 대상 30일 수집 대상 을 나타내는 라인을 렌더링할 수 있습니다.

일일 환율 목표 라인을 적용할 수도 있습니다. 360000을 30으로 나누고 12000을 일일 요금 목표로 사용하겠습니다. Daily ingest rate (compare with 3 months prior) 차트 업데이트:

SELECT 12000, rate(sum(GigabytesIngested), 1 day) AS avgGbIngestTimeseries FROM NrConsumption WHERE productLine='DataPlatform' TIMESERIES AUTO since 9 months ago limit max COMPARE WITH 3 months ago

NRQL을 사용하여 일일 수집 대상 을 나타내는 라인을 렌더링할 수 있습니다.

표 형식의 30일 수집 보고서 생성

30일 수집 보고서를 생성하려면:

  1. 이전에 설치된 데이터 수집 거버넌스 기준 대시보드를 엽니다.
  2. 기준 보고서 탭을 클릭합니다.
  3. "지난 30일" 표의 오른쪽 상단에 있는 ... 을 클릭하고 Export as CSV
  4. CSV를 Google 스프레드시트 또는 원하는 스프레드시트로 가져옵니다.

또는 대시보드를 설치하지 않은 경우 이 쿼리를 사용하여 쿼리 빌더 에서 사용자 지정 차트를 생성할 수 있습니다.

SELECT sum(GigabytesIngested) AS 'gb_ingest_30_day_sum', rate(sum(GigabytesIngested), 1 day) AS 'gb_ingest_daily_rate', derivative(GigabytesIngested, 90 day) as 'gb_ingest_90_day_derivative' FROM NrConsumption WHERE productLine='DataPlatform' since 30 days ago facet consumingAccountName, usageMetric limit max

다음은 Google 스프레드시트로 가져온 시트의 예입니다.

기준 대시보드 테이블 형식 페이지에서 내보낸 스프레드시트

스크린샷은 30일 수집 총계로 정렬된 테이블을 보여줍니다.

필요에 따라 타임라인과 일부 세부정보를 자유롭게 조정하세요. 예를 들어, 우리는 지난 몇 달 동안의 변화를 느끼기 위해 90일 파생상품을 추출하기로 결정했습니다. 목표에 맞게 파생 상품의 기간을 쉽게 변경할 수 있습니다.

보고서 사용자 정의

OptimizeForecast 와 같은 데이터 수집 거버넌스의 다른 단계를 용이하게 하기 위해 보고서에 유용한 열을 추가합니다. 다음 필드는 최적화 및 계획 결정을 안내하는 데 도움이 됩니다.

  • 참고: 성장 이상 현상 및 이에 대한 관련 설명을 기록합니다. 예상되는 주요 예상 성장을 표시하십시오.
  • 기술 담당자: 특정 계정의 관리자 또는 특정 원격 측정 유형과 관련된 사람의 이름입니다.

수집 이상 감지

수집 이상을 감지하는 몇 가지 단계는 다음과 같습니다.

수집 이상에 대한 경고

이 수집 경고 가이드 를 사용하여 데이터 소비 증가로 인해 놀라지 않도록 하십시오. 최소한 다음을 작성하십시오.

  • 계절적 증가를 넘어 데이터 수집에 대한 월별 목표를 초과하는 경우 알리는 임계값 경고
  • 수집 데이터의 급격한 증가를 알리는 이상 경고

경고를 사용하여 소비 이상을 식별하는 것 외에도 New Relic Lookout을 사용하여 잠재적인 수집 이상을 탐색할 수 있습니다.

전망대

Lookout을 사용하면 거의 모든 NRQL 쿼리를 제공할 수 있으며 주어진 기간 동안 이상 징후를 검색합니다. 아래 보기는 이 쿼리를 기반으로 합니다.

SELECT rate(sum(GigabytesIngested), 1 day) AS avgGbIngest FROM NrConsumption WHERE productLine='DataPlatform' FACET usageMetric

Lookout을 사용하여 사용 메트릭 으로 수집에서 이상을 찾을 수 있습니다.

이 보기를 얻으려면 패싯 필드를 consumingAccountName 으로 변경합니다.

Lookout을 사용하여 sumptionAccountName 을 통해 수집에서 이상을 찾을 수 있습니다.

엔터티 분석 대시보드 설치(선택 사항)

이전 섹션에서는 NrConsumption 을 기본 소스로 사용하는 수집 baseline 대시보드를 설치했습니다. 이러한 상위 수준 보기 외에도 bytescountestimate() 를 사용하여 거의 모든 이벤트 또는 측정항목에 대한 수집을 추정하는 다른 시각화를 만들 수 있습니다. bytescountestimate() 에 대한 자세한 개요 는 전제 조건 섹션에서 논의되었습니다 .

엔티티 분석 대시보드를 설치하려면:

  1. 기준 대시보드에 사용한 것과 동일한 빠른 시작 으로 이동합니다.

  2. 브라우저 창의 오른쪽 상단 섹션에서 Install this quickstart 을 클릭합니다.

  3. 대시보드 가져오기 기능 을 사용하여 APM, 브라우저 모니터링, 모바일 모니터링 또는 Kubernetes 클러스터가 포함된 모든 계정에 설치해야 합니다. (파트너십이 있는 경우: 이 대시보드를 파트너십 소유자 계정 또는 POA에 설치하지 마십시오.) 이 대시보드를 여러 계정에 설치할 수 있습니다. 상위/하위 계정 구조가 있는 경우: 대시보드를 상위 계정에 설치하고 대시보드를 수정하여 하나의 대시보드에서 계정별 차트를 모두 가질 수 있습니다.

  4. Done 을(를) 클릭합니다.

  5. 빠른 시작 설치가 완료되면 Data governance entity breakdowns 대시보드를 엽니다.

    엔티티 분석 대시보드는 bytecountestimate() 를 사용하여 애플리케이션 또는 클러스터 이름과 같은 유용한 속성으로 수집을 패싯 처리합니다.

이 섹션 을 다시 참조하여 이러한 분류에 사용된 이벤트 유형을 정확히 확인할 수 있습니다.

이러한 쿼리는 NrConsumption 과 같은 사전 집계 데이터 소스에서 작동하지 않기 때문에 더 많은 리소스를 소비합니다. 일부 환경에서 더 잘 작동하도록 추가 WHERELIMIT 절을 사용하여 시간 프레임을 조정해야 할 수도 있습니다.

클라우드 통합 대시보드 설치(선택 사항)

New Relic의 클라우드 통합은 종종 데이터 수집 증가의 중요한 소스가 될 수 있습니다. 좋은 시각화가 없으면 성장이 어디에서 오는지 정확히 파악하기가 매우 어려울 수 있습니다. 이는 부분적으로 이러한 통합이 구성하기 쉽고 조직의 일반 CI/CD 파이프라인의 일부가 아니기 때문입니다. 또한 공식적인 구성 관리 시스템의 일부가 아닐 수도 있습니다.

다행히도 이 강력한 대시보드 세트는 New Relic Instant Observability에서 직접 설치할 수 있습니다.

이 패키지로 설치되는 개별 대시보드는 다음과 같습니다.

  • AWS 통합
  • Azure 통합
  • Google Cloud Platform 통합
  • 호스트 내 통합
  • Kubernetes

빠른 시작 에는 거의 모든 클라우드 통합, 호스트 내 통합 및 Kubernetes 통합으로 데이터를 분류하는 매우 세분화된 대시보드 세트가 포함되어 있습니다.

운동

다음 질문에 답하면 기준 데이터를 해석하고 올바른 추론을 수행하는 능력에 대한 자신감을 키우는 데 도움이 됩니다. 이러한 질문은 데이터 수집 기준선데이터 수집 엔터티 분석 대시보드를 사용하여 답변할 수 있습니다. 설명된 대로 해당 대시보드를 설치하고 이러한 질문 중 얼마나 많은 답변을 할 수 있는지 확인하십시오.

질문
지난 주 전체 조직(모든 계정)의 일반적인 일일 수집 비율은 얼마입니까? 3개월 전에는 뭐였지?
수집 기준 상위 세 가지 원격 분석 유형(전체 조직의 경우)은 무엇입니까? 각 원격 분석 유형과 가장 최근의 30일 수집 속도를 나열합니다.
이 조직의 수집에 기여하는 계정은 몇 개입니까?
현재 월 50TB 이상을 제공하는 계정(있는 경우)은 몇 개입니까?
지난 30일 동안 수집 측면에서 상위 3개 계정은 무엇입니까?
가장 많이 소비하는 계정에 대한 지난 1월의 GB 수집은 무엇입니까?
지난 30일 동안 ApmEventsBytes 수집 측면에서 상위 3개 계정은 무엇입니까?
지난 9개월 동안 특정 계정에 대한 원격 분석 유형 수집 측면에서 가장 큰 단일 증가는 무엇입니까? 감소는 어떻습니까?
가장 많이 기여한 계정으로 이동하여 ApmEventsBytes data governance entity breakdown dashboard 을(를) 설치/엽니다. 지난 24시간 동안 수집한 상위 3개 APM 애플리케이션과 해당 24시간 수집 속도를 나열합니다.

결론

프로세스 섹션에서는 데이터 수집 시각화 및 보고서 생성을 안내했습니다. 이제 귀하와 동료가 협업하는 데 사용할 수 있는 데이터 기반 시각적 접근 방식으로 데이터 수집을 검토할 수 있습니다.

앞으로 사용할 시각화를 결정합니다.

추가 리소스

기타 관련 리소스는 다음과 같습니다.

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