일반적인 알림 정책 설정

알림 정책을 만들려면 모니터링 대상, 알림 정책 조건이 충족되는 시점, 알림을 받는 방법을 설명해야 합니다. 이 페이지에는 알림 정책을 만드는 데 사용할 수 있는 설정이 포함되어 있습니다. 이 페이지의 대부분 섹션에는 다음과 같은 요소가 있습니다.

  • 제목: 관련 제품 이름과 알림 정책에 대한 간략한 설명을 보여줍니다.
  • 요약: 알림 정책에 대한 간략한 설명입니다. 자세한 내용은 제품 문서를 참조하세요.
  • 알림 정책을 만드는 단계: 알림 정책을 만드는 데 필요한 단계를 간략하게 설명합니다. 이 단계에 대한 자세한 내용은 알림 정책 만들기를 참조하세요.

  • 새 조건: 이 필드는 모니터링되는 대상 및 데이터 집계 방법을 지정합니다.

  • 조건 알림 트리거: 이 필드는 알림 정책 조건이 충족되는 시점을 지정합니다. 재테스트 기간을 변경하면 조건이 충족되는 빈도를 줄일 수 있습니다.
할당량 데이터를 표시하는 차트만 구성하려면 새 조건 테이블의 설정을 사용하면 됩니다. 알림 조건은 차트 도구와 다른 표기법을 사용합니다. 차트 도구에는 측정항목 탐색기 및 커스텀 대시보드의 차트 구성이 포함됩니다.
새 조건 대화상자
필드 이름		 차트
순환 윈도우 함수

선택한 측정항목 및 집계 설정에 따라 최적으로 구성됩니다.

정렬 함수를 지정하려면 다음을 수행합니다.

  1. 집계 요소에서 첫 번째 메뉴를 확장하고 정렬기 구성을 선택합니다. 정렬 함수 및 그룹화 요소가 추가됩니다.
  2. 정렬 함수 요소를 확장하고 항목을 선택합니다.
순환 기간 최소 간격
(액세스하려면 쿼리 요소 추가 클릭)
시계열 그룹화 기준
(시계열 섹션)		 집계 요소의 두 번째 메뉴
시계열 집계
(시계열 섹션)		 집계 요소의 첫 번째 메뉴

결제

청구 가능 또는 예측 요금이 예산을 초과하는 경우 알림을 받으려면 Google Cloud 콘솔의 예산 및 알림 페이지를 사용하여 알림을 만듭니다.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Billing 페이지로 이동합니다.

    결제로 이동

    검색창을 사용하여 이 페이지를 찾을 수도 있습니다.

    Cloud Billing 계정이 두 개 이상 있으면 다음 중 하나를 수행합니다.

    • 현재 프로젝트의 Cloud Billing을 관리하려면 연결된 결제 계정으로 이동을 선택합니다.
    • 다른 Cloud Billing 계정을 찾으려면 결제 계정 관리를 선택하고 예산을 설정할 계정을 선택합니다.
  2. 결제 탐색 메뉴에서 예산 및 알림을 선택합니다.
  3. 예산 만들기를 클릭합니다.
  4. 예산 대화상자를 작성합니다. 이 대화상자에서 Google Cloud 프로젝트 및 제품을 선택한 다음 이 조합에 대한 예산을 만듭니다. 기본적으로 예산의 50%, 90%, 100%에 도달하면 알림이 전송됩니다. 자세한 문서는 예산 및 예산 알림 설정을 참조하세요.

BigQuery 실행 시간

BigQuery 쿼리 실행 시간의 99번째 백분위 수가 사용자 정의 제한을 초과할 때 트리거되는 알림 정책을 만들려면 다음 설정을 사용합니다.

새 조건
필드
값
리소스 및 측정항목 리소스 메뉴에서 BigQuery 프로젝트를 선택합니다.
측정항목 카테고리 메뉴에서 쿼리를 선택합니다.
측정항목 메뉴에서 쿼리 실행 시간을 선택합니다.
필터
시계열
시계열 그룹화 기준		 priority
시계열
시계열 집계		 99th percentile
순환 기간 5 m
순환 윈도우 함수 sum
알림 트리거 구성
필드
값
조건 유형 Threshold
알림 트리거 Any time series violates
기준 위치 Above threshold
기준 값 이 값을 결정합니다. 하지만 60초의 기준이 권장됩니다.
재테스트 범위 most recent value

BigQuery 사용량

수집된 BigQuery 측정항목이 사용자 정의 수준을 초과할 때 트리거되는 알림 정책을 만들려면 다음 설정을 사용하세요.

새 조건
필드
값
리소스 및 측정항목 리소스 메뉴에서 BigQuery 데이터 세트를 선택합니다.
측정항목 카테고리 메뉴에서 스토리지를 선택합니다.
측정항목 메뉴에서 측정항목을 선택합니다. 사용량과 관련된 측정항목은 Stored bytes, Uploaded bytes, Uploaded bytes billed입니다. 사용 가능한 측정항목의 전체 목록은 BigQuery 측정항목을 참조하세요.
필터 project_id: Google Cloud 프로젝트 ID입니다.
dataset_id: 데이터 세트 ID입니다.
시계열
시계열 그룹화 기준		 dataset_id: 데이터 세트 ID입니다.
시계열
시계열 집계		 sum
순환 기간 1 m
순환 윈도우 함수 mean
알림 트리거 구성
필드
값
조건 유형 Threshold
알림 트리거 Any time series violates
기준 위치 Above threshold
기준 값 허용 가능한 값을 결정합니다.
재테스트 범위 1 minute

Bigtable 스토리지 사용률

Bigtable 클러스터의 스토리지 사용률이 권장 기준점(예: 70%)을 초과할 때 트리거되는 알림 정책을 만들려면 다음 설정을 사용하세요.

새 조건
필드
값
리소스 및 측정항목 리소스 메뉴에서 Cloud Bigtable 클러스터를 선택합니다.
측정항목 카테고리 메뉴에서 클러스터를 선택합니다.
측정항목 메뉴에서 스토리지 사용률을 선택합니다.

(측정항목 유형은 bigtable.googleapis.com/cluster/storage_utilization입니다.)
필터 cluster = YOUR_CLUSTER_ID
알림 트리거 구성
필드
값
조건 유형 Threshold
조건 트리거 Any time series violates
기준 위치 Above threshold
기준 값 70
재테스트 범위 10 minutes

Compute Engine 초기 부팅 유효성 검사

초기 부팅 검증은 마지막 부팅 시퀀스 중 이전 부팅 부분의 성공/실패 상태를 보여줍니다. 초기 부팅은 UEFI 펌웨어가 시작되어 부트로더에 제어권을 넘길 때까지의 부팅 시퀀스입니다.

Compute Engine VM 인스턴스의 초기 부팅 시퀀스가 실패할 때 트리거되는 알림 정책을 만들려면 다음 설정을 사용합니다.

새 조건
필드
값
리소스 및 측정항목 리소스 메뉴에서 VM 인스턴스를 선택합니다.
측정항목 카테고리 메뉴에서 인스턴스를 선택합니다.
측정항목 메뉴에서 초기 부팅 검증을 선택합니다.
필터 status = failed
시계열
시계열 그룹화 기준		 status
시계열
시계열 집계		 sum
순환 기간 기본값 사용
순환 윈도우 함수 기본값 사용
알림 트리거 구성
필드
값
조건 유형 Threshold
알림 트리거 Any time series violates
기준 위치 Above threshold
기준 값 0
재테스트 범위 1 minute

Compute Engine 후기 부팅 유효성 검사

후기 부팅 검증은 마지막 부팅 시퀀스 중 이후 부팅 부분의 성공/실패 상태를 보여줍니다. 후기 부팅은 부트로더가 실행된 후 완료될 때까지의 부팅 시퀀스입니다. 여기에는 운영체제 커널을 로드하는 과정이 포함됩니다.

Compute Engine VM 인스턴스의 후기 부팅 시퀀스가 실패할 때 트리거되는 알림 정책을 만들려면 다음 설정을 사용합니다.

새 조건
필드
값
리소스 및 측정항목 리소스 메뉴에서 VM 인스턴스를 선택합니다.
측정항목 카테고리 메뉴에서 인스턴스를 선택합니다.
측정항목 메뉴에서 후기 부팅 검증을 선택합니다.
필터 status = failed
시계열
시계열 그룹화 기준		 status
시계열
시계열 집계		 sum
순환 기간 기본값 사용
순환 윈도우 함수 기본값 사용
알림 트리거 구성
필드
값
조건 유형 Threshold
알림 트리거 Any time series violates
기준 위치 Above threshold
기준 값 0
재테스트 범위 1 minute

수집된 로깅 월별 로그 바이트

로그 버킷에 기록되는 로그 바이트 수가 Cloud Logging의 사용자 정의 한도를 초과할 때 트리거되는 알림 정책을 만들려면 다음 설정을 사용하세요.

새 조건
필드
값
리소스 및 측정항목 리소스 메뉴에서 전역을 선택합니다.
측정항목 카테고리 메뉴에서 로그 기반 측정항목을 선택합니다.
측정항목 메뉴에서 수집된 월별 로그 바이트를 선택합니다.
필터 없음.
시계열
시계열 집계		 sum
순환 기간 60 m
순환 윈도우 함수 max
알림 트리거 구성
필드
값
조건 유형 Threshold
알림 트리거 Any time series violates
기준 위치 Above threshold
기준 값 허용 가능한 값을 결정합니다.
재테스트 범위 허용 가능한 최솟값은 30분입니다.

Recommendations 예측

Recommendations 예측 알림을 설정하려면 알림 정책에서 다음 설정을 사용합니다.

새 조건
필드
값
리소스 및 측정항목 리소스 메뉴에서 사용된 API를 선택합니다.
측정항목 카테고리 메뉴에서 API를 선택합니다.
측정항목 메뉴에서 요청 수를 선택합니다.
필터 service = recommendationengine.googleapis.com
method = google.cloud.recommendationengine.v1beta1.PredictionService.Predict
response_code != 200
시계열
시계열 집계		 sum
순환 기간 1 m
순환 윈도우 함수 sum
알림 트리거 구성
필드
값
조건 유형 Threshold
알림 트리거 Any time series violates
기준 위치 Above threshold
기준 값 0
재테스트 범위 5 minutes

Recommendations 사용자 이벤트 기록 감소

Recommendations 이벤트 기록 감소 알림을 설정하려면 알림 정책에서 다음 설정을 사용합니다.

새 조건
필드
값
리소스 및 측정항목 리소스 메뉴에서 사용된 API를 선택합니다.
측정항목 카테고리 메뉴에서 API를 선택합니다.
측정항목 메뉴에서 요청 수를 선택합니다.
필터 service = recommendationengine.googleapis.com
method = google.cloud.recommendationengine.v1beta1.PredictionService.CollectUserEvent
response_code != 200
시계열
시계열 집계		 sum
순환 기간 1 m
순환 윈도우 함수 sum
알림 트리거 구성
필드
값
조건 유형 Metric absence
알림 트리거 Any time series violates
트리거 부재 시간 10 minutes

Spanner 높은 우선순위 CPU 사용량

Spanner에 대한 높은 우선 순위 CPU 사용률이 권장 기준을 초과할 때 트리거되는 알림 정책을 만들려면 다음 설정을 사용하세요.

새 조건
필드
값
리소스 및 측정항목 리소스 메뉴에서 Spanner 인스턴스를 선택합니다.
측정항목 카테고리 메뉴에서 인스턴스를 선택합니다.
측정항목 메뉴에서 우선순위별 CPU 사용률을 선택합니다.

(측정항목 유형은 spanner.googleapis.com/instance/cpu/utilization_by_priority입니다.)
필터 instance_id = YOUR_INSTANCE_ID
priority = high
시계열
시계열 그룹화 기준		 멀티 리전 인스턴스의 경우 location,
리전 인스턴스의 경우 비워둡니다.
시계열
시계열 집계		 sum
순환 기간 10 m
순환 윈도우 함수 mean
알림 트리거 구성
필드
값
조건 유형 Threshold
알림 트리거 Any time series violates
기준 위치 Above threshold
기준 값 멀티 리전 인스턴스의 경우 45%,
리전 인스턴스의 경우 65%
재테스트 범위 10 minutes

Spanner 24시간 이동 사용량

Spanner에 대한 CPU 사용률의 24시간 이동 평균이 권장 기준을 초과할 때 트리거되는 알림 정책을 만들려면 다음 설정을 사용하세요.

새 조건
필드
값
리소스 및 측정항목 리소스 메뉴에서 Spanner 인스턴스를 선택합니다.
측정항목 카테고리 메뉴에서 인스턴스를 선택합니다.
측정항목 메뉴에서 평활화된 CPU 사용률을 선택합니다.

(측정항목 유형은 spanner.googleapis.com/instance/cpu/smoothed_utilization입니다.)
필터 instance_id = YOUR_INSTANCE_ID
시계열
시계열 집계		 sum
순환 기간 10 m
순환 윈도우 함수 mean
알림 트리거 구성
필드
값
조건 유형 Threshold
알림 트리거 Any time series violates
기준 위치 Above threshold
기준 90%
재테스트 범위 10 minutes

Spanner 스토리지

Spanner 인스턴스의 스토리지가 권장 기준을 초과할 때 트리거되는 알림 정책을 만들려면 다음 설정을 사용하세요.

새 조건
필드
값
리소스 및 측정항목 리소스 메뉴에서 Spanner 인스턴스를 선택합니다.
측정항목 카테고리 메뉴에서 인스턴스를 선택합니다.
측정항목 메뉴에서 사용된 스토리지를 선택합니다.

(측정항목 유형은 spanner.googleapis.com/instance/storage/utilization입니다.)
필터 instance_id = YOUR_INSTANCE_ID
시계열
시계열 집계		 sum
순환 기간 10 m
순환 윈도우 함수 max
알림 트리거 구성
필드
값
조건 유형 Threshold
조건 트리거 Any time series violates
기준 위치 Above threshold
기준 값 노드당 최대 스토리지에 대한 특정 기준점을 설정할 필요가 없습니다. 하지만 최대 스토리지 한도에 가까워지면 알림을 보내도록 설정하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 스토리지 사용률 측정항목을 참조하세요.
재테스트 범위 10 minutes

API 사용량에 대한 할당량 추적

수집된 월별 Cloud Trace 스팬 수가 할당량을 초과할 때 트리거되는 알림 정책을 만들려면 다음 설정을 사용하세요.

새 조건
필드
값
리소스 및 측정항목 리소스 메뉴에서 사용된 API를 선택합니다.
측정항목 카테고리 메뉴에서 API를 선택합니다.
측정항목 메뉴에서 요청 수를 선택합니다.

(측정항목 유형은 serviceruntime.googleapis.com/api/request_count입니다.)
필터 service = cloudtrace.googleapis.com
response_code = 429
시계열
시계열 집계		 sum
순환 기간 1 m
순환 윈도우 함수 sum
알림 트리거 구성
필드
값
조건 유형 Threshold
알림 트리거 Any time series violates
기준 위치 Above threshold
기준 값 0
재테스트 범위 1 minute

추적 모니터 월별 스팬 사용량

월별로 수집되는 Cloud Trace 스팬 수가 사용자 정의 한도를 초과하면 트리거되는 알림 정책을 만들려면 다음 설정을 사용하세요.

새 조건
필드
값
리소스 및 측정항목 리소스 메뉴에서 전역을 선택합니다.
측정항목 카테고리 메뉴에서 청구를 선택합니다.
측정항목 메뉴에서 수집된 월간 trace 스팬을 선택합니다.
필터
시계열
시계열 집계		 sum
순환 기간 60 m
순환 윈도우 함수 max
알림 트리거 구성
필드
값
조건 유형 Threshold
알림 트리거 Any time series violates
기준 위치 Above threshold
Threshold value 허용 가능한 값을 결정합니다.
재테스트 범위 허용 가능한 최솟값은 30분입니다.

Trace 내보내기 오류

Cloud Trace 데이터를 BigQuery로 내보내는 중에 발생하는 오류로 인해 트리거되는 알림 정책을 만들려면 다음 설정을 사용하세요.

새 조건
필드
값
리소스 및 측정항목 리소스 메뉴에서 Cloud Trace를 선택합니다.
측정항목 카테고리 메뉴에서 Bigquery_export를 선택합니다.
측정항목 메뉴에서 BigQuert로 내보낸 스팬을 선택합니다.
필터 status != ok
시계열
시계열 그룹화 기준		 status
시계열
시계열 집계		 sum
순환 기간 1 m
순환 윈도우 함수 rate
알림 트리거 구성
필드
값
조건 유형 Threshold
알림 트리거 Any time series violates
기준 위치 Above threshold
기준 값 0
재테스트 범위 1 minute

업타임 체크 모니터링

업타임 체크 알림 정책을 만들거나, 업타임 체크의 성공 또는 지연 시간 상태를 표시하는 차트를 만들려면 업타임 체크 알림을 참조하세요.