• EnglishEspañol日本語한국어Português
  • 로그인지금 시작하기

이 한글 문서는 사용자의 편의를 위해 기계 번역되었습니다.

영문본과 번역본이 일치하지 않는 경우 영문본이 우선합니다. 보다 자세한 내용은 이 페이지를 방문하시기 바랍니다.

문제 신고

인제스트 데이터 최적화

이전 단계에서는 조직의 목표에 대한 기준 보고서를 확인하여 데이터 최적화 계획을 만들고 개선했습니다. 데이터를 정렬하고 가치 동인에 대해 측정한 후에는 수집 데이터를 최적화하고 잠재적으로 줄일 수 있습니다. 이를 수행하는 두 가지 주요 방법이 있습니다.

  • 데이터 효율성을 위한 최적화
  • 삭제 규칙을 사용하여 최적화

아래의 두 가지 방법과 각 옵션이 제공하는 모든 가능한 구성을 다룹니다.

데이터 효율성을 위한 최적화

이 섹션에는 데이터 보고 및 수집을 최적화하기 위해 New Relic 기능을 구성하는 다양한 방법이 포함되어 있습니다.

삭제 규칙으로 최적화

삭제 규칙으로 무엇을 할 수 있는지 이해하기 위한 간단한 규칙은 다음과 같습니다. 쿼리할 수 있으면 삭제할 수 있습니다. 드롭 필터 규칙은 다음과 같은 몇 가지 중요한 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다.

  • 계정과 관련된 로그만 저장하여 비용을 절감합니다.
  • 개인 식별 정보(PII)를 제거하여 개인 정보와 보안을 보호합니다.
  • 관련 없는 이벤트 및 속성을 제거하여 노이즈를 줄입니다.

삭제 규칙을 만들 때 규칙이 설정한 조건을 충족하는 데이터를 정확하게 식별하고 삭제하는지 확인하는 것은 사용자의 책임입니다. 또한 규칙과 New Relic에 공개하는 데이터를 모니터링할 책임이 있습니다. 항상 쿼리를 테스트하고 다시 테스트하고 삭제 규칙을 설치한 후에는 의도한 대로 작동하는지 확인하십시오. 드롭 전후 데이터를 모니터링하는 대시보드를 만드는 것이 도움이 됩니다.

다음은 특정 도구에 대한 데이터 수집을 최적화하기 위해 삭제 규칙을 사용하기 위한 몇 가지 지침입니다.

다음은 뭐지?

최적화 단계가 완료되면 원격 분석 데이터 최적화 자습서를 완료했습니다! 귀하의 계정에 계정 담당자가 있는 경우 다음 단계로 이동하고 최적화되었는지 확인하기 위해 그들에게 연락할 수 있습니다.

New Relic 플랫폼을 처음 사용하는 경우 다른 튜토리얼 시리즈를 방문하여 플랫폼을 사용하여 시스템을 최적화하는 방법에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

Copyright © 2024 New Relic Inc.

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.