자주 묻는 질문¶
메트릭 수집 관련¶
메트릭이 성공적으로 보고되었는지 확인하는 방법은 무엇인가요?
다음 방법으로 확인할 수 있습니다.
- 콘솔: 메트릭 > 메트릭 관리로 이동하여 해당 메저먼트가 존재하는지 확인합니다.
- 명령줄:
datakit monitor를 실행하여 수집기 실행 상태를 확인합니다. - 로그: DataKit 로그
tail -f /var/log/datakit/log를 확인합니다.
메트릭 데이터가 수집되지 않으면 어떻게 처리하나요?
- DataKit 실행 상태 확인:
systemctl status datakit - 수집기 설정이 올바른지 확인:
/usr/local/datakit/conf.d/디렉터리 아래 해당 수집기 설정 확인 - 네트워크 연결 확인: DataKit이 데이터 소스에 정상적으로 접근할 수 있는지 확인
- DataKit 로그를 확인하여 오류 해결
Prometheus 메트릭을 Guance에 어떻게 연결하나요?
세 가지 방법을 지원합니다.
- Prometheus Remote Write를 통해 DataKit으로 직접 푸시
- Prometheus Push Gateway를 통해 푸시
- Kubernetes에 Prometheus Exporter를 배포하고 DataKit이 자동으로 수집
메트릭 관리 관련¶
시계열 수가 너무 많으면 어떤 영향이 있나요?
시계열 수는 다음에 직접적인 영향을 미칩니다.
- 스토리지 비용: 시계열이 많을수록 스토리지 요금이 높아집니다.
- 쿼리 성능: 많은 시계열로 인해 쿼리가 느려질 수 있습니다.
태그 설계를 최적화하고 고기수성 태그(user_id, ip 등 동적 값)를 피하는 것이 좋습니다. 공식 태그 규정에 따라 동적 태그는 금지되며, env, project 등 정적 비즈니스 태그만 사용해야 합니다.
메트릭 스토리지 기간을 어떻게 수정하나요?
- 전역 설정: 관리 > 워크스페이스 설정 > 위험한 작업 > 데이터 스토리지 정책 변경 > 메트릭
- 단일 메저먼트 설정: 메트릭 > 메트릭 관리 > 메저먼트 오른쪽의 스토리지 정책 아이콘 클릭
정책을 수정할 때마다 즉시 데이터 삭제가 트리거되며, 이전 정책의 해당 메저먼트 데이터는 영구 삭제되어 복구할 수 없습니다. 메저먼트 사용자 지정 설정의 우선순위가 워크스페이스 전역 설정보다 높습니다.
메트릭 단위와 설명은 어떻게 수정하나요?
메트릭 > 메트릭 관리로 이동하여 메저먼트 이름을 클릭하고 메트릭 목록을 펼친 후 작업 열의 편집 버튼을 클릭하면 단위와 설명을 수정할 수 있습니다. 메트릭 관리에서 사용자 지정한 단위와 설명의 우선순위가 기본 수집 데이터보다 높습니다.
메트릭 생성 관련¶
메트릭을 생성한 후 데이터를 조회할 수 없는 이유는 무엇인가요?
가능한 원인:
- 생성 규칙이 활성화되지 않음
- 데이터 소스에 쿼리 시간 범위 내에 데이터가 없음
- 데이터 지연이 1분을 초과함(메트릭 생성은 1분을 초과하는 지연 데이터를 통계하지 않음)
- '메트릭 생성 설정 관리 권한'이 없음
메트릭 생성 빈도는 어떻게 선택하나요?
- 1분: 실시간성이 중요한 사용 사례에 적합(기본값)
- 5분: 기본 개체 및 리소스 카탈로그에 적합(기본값)
- 15분: 트렌드 분석, 실시간성이 중요하지 않은 사용 사례에 적합
빈도가 낮을수록 시계열 수가 줄어들고 스토리지 비용이 낮아집니다.
메트릭 생성은 어떤 데이터 소스를 지원하나요?
다음 데이터 소스에서 메트릭 생성을 지원합니다.
- 로그
- APM
- RUM
- 메트릭(기존 메트릭 기반으로 새 메트릭 계산)
- 신서틱 모니터링
- 기본 개체(호스트, 컨테이너 등)
- 리소스 카탈로그
일반 질문¶
메트릭 데이터는 얼마나 오래 보존되나요?
기본 7일 보존, 사용자 지정 지원:
- 상용 플랜: 3일, 7일, 14일, 30일, 180일, 360일, 720일, 1080일
- 배포 플랜: 1~1800일 사이의 임의 정수
메트릭 스토리지 비용을 어떻게 최적화하나요?
- 스토리지 정책을 적절히 설정하고, 핵심이 아닌 메트릭의 보존 기간을 단축합니다.
- 태그 설계를 최적화하고 고기수성 태그를 피합니다(동적 태그 금지 규정 준수).
- 생성된 메트릭을 사용하여 원시 데이터를 집계하고 시계열 수를 줄입니다.
- 사용하지 않는 메저먼트를 정기적으로 정리합니다.
DQL과 PromQL의 차이점은 무엇인가요?
- DQL: Guance 자체 개발 쿼리 언어로, 간단한 쿼리, 표현식 쿼리를 지원하며 구문이 간결합니다.
- PromQL: Prometheus 네이티브 쿼리 언어로, 메트릭 데이터를 추가로 지원합니다.
둘 다 메트릭 분석 및 시각화 차트에서 사용할 수 있습니다.