노트북에서 시각화 사용

시각화는 효과적인 노트북의 핵심 구성 요소로, 원시 쿼리 결과 데이터를 명확하고 이해하기 쉬운 차트로 변환하는 데 도움이 됩니다. 노트북은 뉴렐릭 쿼리 빌드에서 사용할 수 있는 모든 시각화 옵션을 지원합니다.

사용 가능한 차트 유형

데이터와 스토리에 맞는 시각화를 선택할 수 있습니다.

선형 차트

시간 경과에 따른 추세를 보여주고 여러 메트릭를 비교하는 데 적합합니다.

적합한 용도: 시계열 데이터, 성능 추세, 시간 경과에 따른 메트릭 비교

예시 쿼리:

SELECT average(duration) AS 'Response Time'
FROM Transaction
WHERE appName = 'MyApp'
TIMESERIES 5 minutes
SINCE 6 hours ago

면적 차트

선 아래의 채워진 영역을 통해 시간에 따른 볼륨과 구성의 변화를 보여줍니다.

적합한 용도: 누적 데이터, 세부 내역이 포함된 총 볼륨 표시, 시간 경과에 따른 리소스 사용

예시 쿼리:

SELECT count(*) FROM Transaction
WHERE appName = 'MyApp'
FACET host
TIMESERIES 10 minutes
SINCE 2 hours ago

바 차트

다양한 카테고리나 차원에 걸쳐 값을 비교합니다.

적합한 용도: 카테고리 간 값 비교, 상위 N개 목록, 오류 분석

예시 쿼리:

SELECT count(*) AS 'Request Count'
FROM Transaction
WHERE appName = 'MyApp'
FACET name
SINCE 1 hour ago
ORDER BY count(*) DESC
LIMIT 10

파이 차트

비례 데이터와 백분율 내역을 표시합니다.

적합한 용도: 전체에서 일부 표시, 백분율 분포, 간단한 카테고리 분류

예시 쿼리:

SELECT count(*) FROM Transaction
WHERE appName = 'MyApp'
FACET httpResponseCode
SINCE 1 hour ago

표

행과 열에 자세한 데이터를 표시하고 정확한 값을 제공합니다.

적합한 용도: 세부 데이터, 정확한 값, 여러 속성이 있는 목록, 디버깅

예시 쿼리:

SELECT timestamp, name, duration, httpResponseCode
FROM Transaction
WHERE appName = 'MyApp' AND duration > 5
SINCE 1 hour ago
ORDER BY duration DESC
LIMIT 20

빌보드

중요한 단일 메트릭를 눈에 띄게 강조 표시합니다.

최적의 용도: 핵심 성과 메트릭(KPI), 요약 통계, 단일 중요 가치

예시 쿼리:

SELECT average(duration) AS 'Avg Response Time (ms)'
FROM Transaction
WHERE appName = 'MyApp'
SINCE 1 hour ago

시각화 사용자 정의

차트 설정

쿼리 블록에서 Chart settings 아이콘을 클릭하면 차트 사용자 정의 옵션에 액세스할 수 있습니다.

1. Colors: 데이터 시리즈에 대해 원하는 색상 선택
2. Axes: 축 레이블, 범위 및 서식 지정
3. Legend: 범례 표시/숨기기, 위치 조정
4. Thresholds: 목표 또는 알림에 수평선(제한선) 추가
5. Units: 숫자, 백분율, 시간 값 형식 지정

색상 테마

용도에 적합한 색상을 선택할 수 있습니다.

• Default palette: 통일성을 유지하는 표준 뉴렐릭 색상
• Custom colors: 조직의 브랜딩과 매치
• Accessible colors: 더 나은 가독성을 위한 높은 대비 조합
• Status colors: 상태를 나타내는 색상으로 정상은 녹색, 오류는 빨간색, 경고는 노란색

서식 옵션

데이터 형식을 지정해 명확성을 더할 수 있습니다.

• Numbers: 천 단위 구분 기호, 소수 자릿수 추가
• Percentages: 소수점 대신 백분율로 표시
• Time values: 시간, 분 또는 초로 표시
• Bytes: 필요한 경우 KB, MB, GB로 표시

시각화 모범 사례

올바른 차트 유형 선택

• 시계열 데이터: 선 또는 영역 차트 사용
• 비교: 바 차트 사용
• 비율: 원형 차트 사용 (단, 5-7개 카테고리로 제한)
• 정확한 값: 표 사용
• 주요 메트릭: 빌보드 사용

명확한 디자인

차트 제목 및 레이블

내용에 맞는 제목과 레이블을 추가합니다.

SELECT average(duration) AS 'Average Response Time (ms)',
       percentile(duration, 95) AS '95th Percentile (ms)'
FROM Transaction
WHERE appName = 'E-commerce API'
SINCE 24 hours ago
TIMESERIES 1 hour

일관된 서식 사용

• 동일한 시간 범위를 사용하여 유사한 차트를 유지합니다.
• 관련된 차트들에 일관된 색상 테마를 사용합니다.
• 노트북 전체에 동일한 서식 규칙을 적용합니다.

중요한 정보 강조

• 제한선(thresholds)을 사용해 목표 또는 SLA 경계를 표시합니다.
• 문제에 주의를 끌 수 있는 색상을 선택합니다. (오류는 빨간색)
• 중요도에 따라 빌보드의 사이즈를 조정합니다.

맥락과 스토리텔링

내용을 설명하는 텍스트 추가

마크다운 블록을 사용하여 시각화에 대한 문맥을 제공합니다.

## Response Time Analysis

The chart below shows a significant spike in response times at 2:30 PM,
corresponding with the deployment of version 2.1.4. The 95th percentile
reached 2.8 seconds, well above our 500ms SLA target.

### What this means:
- 5% of users experienced unacceptable delays
- The issue was resolved by rolling back the deployment
- We need better performance testing before releases

여러 차트로 스토리 전달

시각화를 구성하여 일관된 서사를 구축합니다.

1. 개요 차트: 고급 메트릭로 시작
2. 드릴-다운 차트: 특정 측면이나 세그먼트 표시
3. 근본 원인 차트: 기본 원인 표시
4. 해결 차트: 개선 사항 또는 수정 사항 표시

고급 시각화 기법

동적 차트에 변수 사용

변수를 사용하여 재사용 가능한 시각화를 만들 수 있습니다.

{{appName = "production-api"}}
{{timeRange = "6 hours ago"}}

SELECT count(*) AS 'Requests',
       average(duration) AS 'Avg Duration'
FROM Transaction
WHERE appName = '{{appName}}'
TIMESERIES 5 minutes
SINCE {{timeRange}}

비교 분석

전후 또는 기간 비교를 표시합니다.

SELECT average(duration) AS 'Response Time'
FROM Transaction
WHERE appName = 'MyApp'
TIMESERIES 1 hour
SINCE 7 days ago
COMPARE WITH 1 week ago

다각적인 분석

여러 차원으로 메트릭를 분석합니다.

SELECT count(*) FROM Transaction
WHERE appName = 'MyApp'
FACET host, httpResponseCode
SINCE 2 hours ago

시각화 문제 해결

일반적인 문제

차트에 데이터가 표시되지 않습니다.

• 시간 범위에 데이터가 포함되어 있는지 확인합니다.
• WHERE 절이 올바른지 확인합니다.
• 데이터에 액세스할 수 있는 권한이 있는지 확인합니다.

차트가 너무 복잡합니다.

• LIMIT을 사용하여 시리즈 수를 줄입니다.
• 여러 차트로 분할하는 것을 고려합니다.
• 집계를 사용해 덜 중요한 카테고리를 결합합니다.

데이터가 잘못된 것 같습니다.

• 시계열에서 시간대 문제를 확인합니다.
• 계산된 필드에서 수학 공식을 확인합니다.
• 예상 데이터를 제외할 수 있는 필터링이 있는지 확인합니다.

성능 최적화

• 분석에 적절한 시간 범위를 사용합니다.
• 데이터 볼륨을 제한하기 위해 특정 WHERE 절을 추가합니다.
• 큰 데이터 세트에는 샘플링을 사용합니다.
• 더 나은 성능을 위해 근사 함수를 사용하는 것을 고려합니다.

다음 단계는?

• 팀과 노트북을 공유하는 방법에 대해 알아보세요
• 시각화 영감을 얻을 수 있도록 노트북 예시를 살펴보세요
• 차트 유형 가이드에서 사용 가능한 모든 시각화에 대한 자세한 정보를 확인하세요.