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계량 데이터 구조 및 사용 방법

개요¶

데이터가 특정 워크스페이스에 기록될 때 Guance는 이러한 데이터의 기록량을 실시간으로 모니터링하고 통계를 수집합니다. 미리 설정된 시간 주기에 따라 통계 정보를 기록하여 데이터베이스에 저장합니다.

DQL 쿼리문과 결합하여 사용자는 사용량 분석 대시보드를 쉽게 구축할 수 있습니다. 이 대시보드는 직관적인 데이터 사용량 분석을 제공하여 데이터 트래픽 추세를 파악하고 리소스 할당을 최적화하며 데이터 사용량을 모니터링하는 데 도움을 줍니다.

데이터 구조¶

{
    "time": 1720584000000,
    "__docid": "fb4d3b817fdc08a266bfefe85049d279",
    "count": "0",
    "create_time": "1720591166343",
    "date": "1720584000000",
    "hour_count": "0",
    "project": "logging",
    "sub_project": "default",
    "workspaceUUID":"wksp_3c5cc6626cb64550b401347931fcf467",
    "workspace_name": ksd
}

필드 설명¶

필드	타입	설명	예시
time	int64	측정 항목 시간, 단위는 ms. 예: 1720584000000은 2024-07-10 12:00:00과 동일하며, 해당 측정 항목의 시간 범위는 2024-07-10 12:00:00 ~ 2024-07-10 13:00:00 (왼쪽 닫힘, 오른쪽 열림)	1720584000000
date	int64	time과 동일
__docid	string	데이터베이스 레코드의 고유 식별자	fb4d3b817fdc08a266bfefe85049d279
workspaceUUID	string	워크스페이스 ID	wksp_3c5cc6626cb64550b401347931fcf467
project	string	측정 프로젝트, 자세한 설명은 아래 참조	logging
sub_project	string	측정 하위 프로젝트, 자세한 설명은 아래 참조	default
count	int64	전체 측정량	2345
hour_count	int64	시간당 측정 데이터	1234
create_time	int64	데이터베이스에 실제로 기록된 시간, 단위는 ms	1720591166343
workspace_name		워크스페이스 이름

측정 프로젝트(project) 설명¶

참고 ⚠️: 전체 통계 방식은 count를 사용하고, 증분 통계 방식은 hour_count를 사용합니다.

통계 항목	project	sub_project	통계 주기	통계 방식	설명
DataKit 수	datakit		1시간마다 통계	전체	특정 워크스페이스의 DataKit 사용량
전체 사이트 DataKit 수	platform_datakit		1시간마다 통계	전체	전체 사이트의 DataKit 사용량을 나타내며, 특정 워크스페이스와는 무관
신서틱 테스트 실행 횟수	synthetic_test_runs		1시간마다 통계	증분
RUM PV 수	rum_pv		1시간마다 실행	전체
RUM 데이터 건수	rum_data_rows		1시간마다 실행	증분	Resource, Action, LongTask, Error 수
RUM 원본 기록 트래픽	rum_bytes		1시간마다 실행	증분
Trace 수	tracing		1시간마다 통계	증분
Tracing 원본 기록 트래픽	tracing_bytes		1시간마다 실행	증분
이벤트 데이터 건수	keyevent		1시간마다 실행	전체
고객 S3 객체 스토리지로 데이터 전송	data_forwarding_s3_bytes	선택값: logging/tracing/rum, 각 데이터 유형의 백업 정보를 나타냄	1시간마다 실행	증분
고객 메시지 엔진으로 데이터 전송	data_forwarding_kafka_bytes	선택값: logging/tracing/rum, 각 데이터 유형의 백업 정보를 나타냄	1시간마다 실행	증분
고객 OSS 객체 스토리지로 데이터 전송	data_forwarding_oss_bytes	선택값: logging/tracing/rum, 각 데이터 유형의 백업 정보를 나타냄	1시간마다 실행	증분
고객 OBS 객체 스토리지로 데이터 전송	data_forwarding_obs_bytes	선택값: logging/tracing/rum, 각 데이터 유형의 백업 정보를 나타냄	1시간마다 실행	증분
기본 스토리지 용량으로 데이터 전송	data_forwarding_default_bytes	선택값: logging/tracing/rum, 각 데이터 유형의 백업 정보를 나타냄	1시간마다 실행	전체
기본 스토리지 용량으로 데이터 전송(증분)	data_forwarding_delta_bytes
보안 점검 데이터 건수	security		1시간마다 실행	증분
보고서 전송 횟수	report		5분마다 실행	증분
인프라 객체 수	object		1시간마다 실행	전체
Pipeline 데이터 처리 트래픽	pipeline_processed_bytes		1시간마다 실행	증분
민감 데이터 스캔 트래픽	sensitive_scan_bytes		1시간마다 실행	증분
로그 원본 기록 트래픽	logging_bytes	선택값: 로그 다중 인덱스의 인덱스 이름	1시간마다 실행	증분
로그 데이터 건수	logging	선택값: 로그 다중 인덱스의 인덱스 이름	1시간마다 실행	증분
시계열	timeseries		1시간마다 통계	전체
Pipeline 트래픽 통계	pipeline_processed_bytes		1시간마다 통계	증분
세션 리플레이 수	session_replay		1시간마다 통계
Span 건수	tracing_span		1시간마다 통계
프로파일 수	profile		1시간마다 통계
SIEM 스캔 트래픽	siem_scan_bytes		1시간마다 통계
트리거 호출 횟수	job_runs		1시간마다 통계
SMS 전송 횟수	sms		1시간마다 통계
네트워크 호스트 수	network		1시간마다 통계

측정 데이터 조회¶

# DQL 문을 사용하여 특정 워크스페이스의 하루 로그 기록량을 확인할 수 있습니다.

metering::`*`:(sum(hour_count)) {project="logging", workspaceUUID="wksp_xxx"}