메트릭 분석

워크스페이스에서 사용 중인 리소스 지표를 빠르고 직관적인 방식으로 탐색하고, 모든 데이터를 시각화된 차트로 쉽게 확인할 수 있습니다.

데이터 탐색

특정 워크스페이스 환경 선택 → [에셋 인벤토리 > 메트릭 분석] 메뉴로 이동합니다.


1. 네임스페이스 선택

좌측 사이드바에 위치한 '네임스페이스' 영역에서 검색어를 입력하거나, 리스트 중에 하나를 선택합니다.


2. 메트릭(지표) 선택

분석하고자 하는 메트릭을 선택합니다.


3. 옵션 활용

➊ 연산자: 총합(Sum) / 평균값(Average) / 최대값(Max) / 최소값(Min)중에 하나를 선택합니다.

➋ 세부 기준: 일별 또는 월별 데이터 확인이 가능합니다.

➌ 기간: 선택한 '세부 기준'에 따라 그에 맞는 기간을 선택할 수 있습니다.

➍ 필터: 다양한 옵션을 활용하여, 원하는 데이터로 필터하여 확인할 수 있습니다.

➎ 그룹별 통계: 다중의 Group-by를 클릭하여 주요 데이터를 빠르게 확인할 수 있습니다.


4. 차트 타입 활용
  • 선(Line) 그래프/ 바(Bar) 차트 / 트리맵 / 도넛 차트 등 다양한 차트 타입으로 데이터를 확인해 볼 수 있습니다.


5. 테이블 데이터 확인

선택한 옵션과 지표에 맞는 상세 데이터를 확인할 수 있으며, 엑셀로 파일 내보내기가 가능합니다.



예제 추가/관리

메트릭 별로 연산자, 기간, 필터 등과 같은 옵션값을 가지는 예제 데이터를 생성할 수 있습니다.


1. 예제 추가

특정 메트릭 페이지의 '연산자', '세부 기준', '기간', '필터', '그룹별 통계' 값을 지정한 후, 우측 상단에 [+ 예제 추가] 버튼을 통해 저장 시, 세부 설정값들이 데이터에 모두 포함되어 저장됩니다.

  • 추가된 예제는 해당 메트릭의 하위에 위치하게 됩니다.

  • 생성 후에도 여러 설정 값을 변경하여 바로 [저장] 하거나, [다른 이름으로 저장] 할 수 있습니다.

  • 예제는 이름 수정 및 삭제가 가능합니다.



사용자 정의 메트릭(지표)

제공하는 메트릭 외에도 사용자가 직접 정의한 지표를 추가할 수 있습니다.


방법 1) 기존의 메트릭을 '복제' 하여 새로 생성

기본 제공하는 메트릭의 경우 쿼리 수정이 불가합니다. 대신, 메트릭을 복제하게 되면 직접 쿼리를 수정할 수 있습니다.

우측 상단 [복제] 버튼을 통해서 기존의 메트릭을 복제할 수 있습니다.

방법 2) 쿼리 입력을 통한 직접 생성

특정 네임스페이스 선택시, 좌측 사이드바의 [+] 버튼을 확인할 수 있습니다. 이는 해당 네임스페이스에 사용자 정의 메트릭을 추가하기 위한 버튼입니다.

위와 같이 직접 생성 또는 복제된 사용자 지정 메트릭의 경우, [쿼리 수정] 버튼을 통해 해당 쿼리를 수정할 수 있습니다.


다음의 가이드 대로 쿼리를 작성할 수 있습니다.


ParameterTypeDescriptionExample
unwindlist of object특정 Array 타입 필드를 별도 Row로 분리.

a = data.listeners = [{…}, {…}, {…}]

# 아래와 같이 변경
a1 = data.listeners = {…}
a2 = data.listeners = {…}
a3 = data.listeners = {…}
{
  "unwind": {
    "path": "data.listeners"
  }
}
group_bylist of string데이터를 그룹화하는 조건으로 API 마다 지원 범위가 다름.
{
  "group_by": [
    "product",
    "region_code",
    "..."
  ]
}
filterlist of object데이터를 필터링하는 조건으로 기존 쿼리 필터와 동일함.
{
  "filter": [
    {
      "k": "...",
      "v": "...",
      "o": "..."
    },
    {
      "k": "...",
      "v": "...",
      "o": "..."
    }
  ]
}
fieldsobject리턴 되는 데이터를 정의하는 항목으로 각 operator 별로 사용 방법이 다름.

[지원되는 operator]

sum
int 또는 float 필드만 지원

average
int 또는 float 필드만 지원

max
int 또는 float 필드만 지원

min
int 또는 float 필드만 지원

만약 Array Data에 대한 sum, average, max, min 연산 시 data_type: array 추가 필요

count
key를 필요로하지 않음
고급 operator 주의 필요!

push
- 일부 필드 들을 추출하여 Array of Object로 설정
- sub_group 지원하지 않음
- key 또는 fields 지정 가능
# key 지정 시
[, , ...]

# fields 지정 시
[{: , : }, ...]

add_to_set
- 선언된 필드에 대해 중복 제거하여 Array로 변경
- sub_group 지원하지 않음
{
  "fields": {
    "usd_cost_sum": {
      "key": "usd_cost",
      "operator": "sum"
    },
    "usd_cost_avg": {
      "key": "usd_cost",
      "operator": "average"
    },
    "usage_quantity_max": {
      "key": "usage_quantity",
      "operator": "max"
    },
    "usd_cost_row_count": {
      "operator": "count"
    },
    "total_disk_size": {
      "key": "data.disks.size",
      "operator": "sum",
      "data_type": "array"
    },
    "cost_tags": {
      "operator": "push",
      "fields": {
        "name": "tags.Name",
        "service": "tags.Service"
      }
    },
    "cost_region_codes": {
      "key": "region_code",
      "operator": "push"
    },
    "cost_product_list": {
      "key": "product",
      "operator": "add_to_set"
    }
  }
}