조회 빌더

쿼리 작성기를 사용하면 DataPrime, Lucene 또는 PromQL 구문을 몰라도 사용자 지정 IBM® Cloud Logs 대시보드 위젯에 대한 쿼리를 작성할 수 있습니다.

위젯을 정의할 때 빌더 모드를 사용할지 쿼리 모드를 사용할지 선택할 수 있습니다.

메트릭 기반 쿼리

메트릭을 사용하는 위젯을 만들 때는 빌더 모드를 선택한 다음 메트릭을 소스로 선택합니다.

쿼리 유형

쿼리 유형은 즉시 또는 범위 쿼리 중 하나를 선택합니다. 쿼리는 대시보드 시간 선택기 또는 위젯 시간 프레임에 정의된 특정 시간 프레임에 걸쳐 실행됩니다.

즉시 쿼리 모드는 단일 시점, 특히 선택한 시간 프레임의 종료 타임스탬프에서 메트릭의 값을 표시합니다. 인스턴트 쿼리 모드는 시각화 시점의 데이터 스냅샷을 제공하는 실시간 모니터링에 이상적입니다. 또한 전체 데이터 집합을 가져오지 않고 가장 최근의 데이터 포인트만 검색하여 성능도 향상됩니다.
범위 쿼리 모드는 지정된 시간 프레임에 걸쳐 메트릭 데이터를 검색하고 집계합니다. 쿼리와 일치하는 시작과 종료 타임스탬프 사이의 모든 데이터 포인트를 반환합니다. 시간 프레임이 변경되면 시스템이 자동으로 간격을 조정하여 그래프에 표시되는 데이터 포인트 수를 최적화합니다. 범위 쿼리 모드는 추세를 파악하거나 정의된 기간 동안의 성과를 평가하는 데 가장 적합합니다.

메트릭 이름

사용 가능한 지표로 동적으로 채워지는 드롭다운 메뉴에서 원하는 지표를 선택합니다. 자동 완성 기능을 사용하여 메트릭 이름, 레이블 및 값을 탐색할 수 있습니다.

필터

필터를 추가하려면 +를 클릭합니다. 메트릭 레이블과 관련 값을 선택하여 메트릭을 필터링합니다.

드롭다운 메뉴에서 = 또는 != 연산자를 선택하여 하나 이상의 값을 포함하거나 제외할 수 있습니다. =~ 또는 !~ 연산자를 사용하여 RegEx 식을 입력할 수 있습니다.

레이블-값 쌍을 더 추가하려면 +를 클릭하여 한 줄을 추가합니다.

함수

메트릭과 레이블을 선택하면 유효한 Prometheus 쿼리를 만들 수 있지만 함수를 사용하여 더 복잡한 쿼리를 만들 수도 있습니다.

함수를 추가하려면 +를 클릭합니다. aggregation, count, rollup 함수 중에서 선택합니다.

집계 함수는 값 집합을 계산하여 단일 값을 반환합니다. 이러한 기능에는 SUM(), AVG(), MIN(), MAX(), COUNT() 등이 있습니다. 기능을 선택한 후 드롭다운 메뉴에서 집계할 레이블을 선택하거나 레이블 값을 입력합니다.

집계 함수
집계	설명
`average`	선택한 시간 범위 내의 모든 데이터 포인트의 평균값입니다.
`count`	선택한 시간 범위 내의 총 데이터 포인트 수입니다.
`min`	선택한 시간 범위 내의 데이터 포인트 중 가장 작은 값입니다.
`max`	선택한 시간 범위 내의 데이터 포인트 중 가장 큰 값입니다.
`sum`	선택한 시간 범위 내의 모든 데이터 포인트의 합계입니다.
`quantile`	`quantile(phi, q) by (group_labels)` 함수는 `q` 에서 반환되는 시계열 내의 각 레이블 그룹에 대해 `phi-quantile` 을 계산하는 집계입니다. `phi` 의 값은 `[0...1]` 범위 내에 있어야 합니다. 사분위수는 타임스탬프가 동일한 각 포인트 집합에 대해 개별적으로 계산됩니다.
`histogram_quantile`	`histogram_quantile` 함수는 제공된 히스토그램 버킷을 기반으로 `phi-percentile` 을 계산하는 변환 함수입니다. `phi` 의 값은 `[0...1]` 사이여야 합니다. 예를 들어 `histogram_quantile(0.5, sum(rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m])) by (le))` 은 지난 5분 동안의 모든 요청에 대한 요청 기간의 중앙값을 반환합니다.

카운트 함수는 값 집합에 대한 계산을 실행하고 단일 값을 반환합니다. 이러한 기능에는 Count(), Absent(), Absent over time(), Present over time(), Changes(), Resets() 등이 있습니다.

카운트 함수
개수	설명
`count`	선택한 시간 범위 내의 총 데이터 포인트 수입니다.
`absent`	시계열에 포인트가 없는 경우 1을 반환합니다. 그렇지 않으면 빈 결과를 반환합니다.
`absent over time`	제공된 시간 범위에 원시 샘플이 포함되지 않은 경우 1을 반환합니다.
`present over time`	제공된 시간 범위에 원시 샘플이 하나 이상 있으면 1을 반환합니다.
`changes`	제공된 시간 범위 내에서 시계열 값이 변경된 횟수입니다.
`resets`	제공된 시간 범위 내에서 카운터가 재설정된 횟수입니다.

롤업 함수는 지정된 시간 범위에 걸쳐 시계열 데이터를 집계하는 함수를 말합니다. 이러한 함수는 일정 기간 동안 average (avg_over_time), sum (sum_over_time), minimum (min_over_time), maximum (max_over_time), count (count_over_time), quantiles (quantile_over_time) 와 같은 메트릭을 계산합니다. 메트릭 데이터를 요약하고 분석하는 데 사용됩니다.

롤업 기능
롤업	설명
`average over time`	시간 범위에 대한 시계열 값의 평균을 계산합니다.
`max over time`	시간 범위에서 시계열 데이터의 최대값을 구합니다.
`min over time`	시간 범위에서 시계열 데이터의 최소값을 결정합니다.
`sum over time`	시간 범위에 대한 시계열 값의 합계를 계산합니다.
`count over time`	시간 범위에 걸쳐 시계열에서 `NaN` 이외의 요소의 수를 계산합니다.
`quantile over time`	시간 범위에서 지정된 시계열 데이터의 지정한 사분위수를 계산합니다.

기능을 선택한 후 쿼리할 범위를 숫자 또는 ${__range} 으로 선택합니다. ${__range} 은 대시보드 시간 범위의 기간을 나타냅니다. PromQL 에서 지원하는 간격 문자열로 렌더링됩니다. 예를 들어 13.00 에서 14.30 까지의 시간 범위를 선택하면 ${__range} 변수는 90m 로 렌더링됩니다.

순위 함수를 사용하면 쿼리 내에서 데이터를 정렬하고, 순위를 매기고, 필터링할 수 있습니다. 이를 사용하여 특정 지표 및 값을 기반으로 결과를 구체화할 수 있습니다.

순위 기능을 추가하려면 +를 클릭하고 TOPK, SORT 또는 SORT Descending 중에서 선택합니다. 순위 함수를 선택한 후 메트릭과 매개변수를 지정하여 구성합니다(예: TOPK 에 대해 쿼리에서 검색할 K 결과의 수를 입력).

순위 함수
순위	설명
`TOPK`	지정된 메트릭을 기준으로 데이터 집합에서 가장 높은 `K` 결과를 검색합니다. `TOPK` 을 사용하여 가장 높은 순위의 데이터 포인트를 표시합니다.
`SORT`	선택한 메트릭을 기준으로 오름차순으로 데이터를 정렬합니다. `SORT` 을 사용하여 가장 작은 값부터 가장 큰 값까지 데이터를 정리하세요.
`SORT Descending`	선택한 메트릭을 기준으로 내림차순으로 데이터를 정렬합니다. `SORT Descending` 을 사용하여 결과 집합의 시작 부분에 가장 큰 값의 우선순위를 지정합니다.

로그 기반 쿼리

로그 기반 쿼리 빌더를 사용하면 Lucene 기반 쿼리를 만든 다음 필터와 함수를 추가하여 복잡한 쿼리를 만들 수 있습니다.

로그를 사용하는 위젯을 만들 때는 빌더 모드를 선택한 다음 소스로 로그를 선택합니다.

또한 우선순위 인사이트 또는 분석 및 경보 데이터 파이프라인에서 로그를 쿼리할지 여부를 선택해야 합니다.

필터

필터를 추가하려면 +를 클릭합니다. 레이블과 관련 값을 선택합니다.

레이블-값 쌍을 더 추가하려면 +를 클릭합니다.

함수

함수를 추가하려면 +를 클릭합니다. 함수를 사용하여 집계된 값을 선택합니다.

로그 기능
기능	설명
`Count`	선택한 시간 범위 내의 총 데이터 포인트 수입니다.
`Count Distinct`	선택한 시간 범위 내의 고유 데이터 포인트 수입니다.
`Sum`	선택한 시간 범위 내의 모든 데이터 포인트의 합계입니다.
`Min`	선택한 시간 범위 내의 데이터 포인트 중 가장 작은 값입니다.
`Max`	선택한 시간 범위 내의 데이터 포인트 중 가장 큰 값입니다.
`Average`	선택한 시간 범위 내의 모든 데이터 포인트의 평균값입니다.
`Percentile XX`	데이터 포인트의 `XX`% 미만이 해당하는 값을 나타냅니다. 예를 들어 `Percentile 95` 은 `95%` 미만의 데이터 포인트가 속하는 값입니다.

그룹화 기준을 사용하면 하나 이상의 필드별로 쿼리 결과를 그룹화할 수 있습니다.

DataPrime 쿼리

위젯의 기초로 DataPrime 쿼리를 만들 수 있습니다.

우선순위 인사이트 또는 분석 및 경보 데이터 파이프라인에서 로그를 쿼리할지 여부를 선택해야 합니다.

로그 데이터를 기반으로 쿼리를 만들 때 쿼리 빌더에서 DataPrime 으로 변환 을 클릭하여 쿼리를 DataPrime 구문 언어로 변환하는 옵션이 있습니다.

변환되면 변환된 쿼리가 쿼리 빌더의 DataPrime 탭 아래에 나타납니다.

데이터 소스를 변경하거나 쿼리를 DataPrime, 으로 변환하면 쿼리 빌더의 원래 쿼리 매개변수가 손실됩니다. 위젯을 저장하면 위젯의 가장 최근 상태가 유지됩니다.

위젯 시간

대시보드의 시간 선택기는 쿼리의 기본 시간 프레임을 설정합니다. 구성하려는 위젯의 시간 프레임을 사용자 지정하려면 위젯 시간을 클릭하고 토글을 꺼짐으로 전환하여 대시보드의 시간 프레임에서 연결을 해제합니다. 그런 다음 구성하려는 위젯에 맞는 표준 또는 사용자 지정 시간 프레임을 선택할 수 있습니다.