이 문서에서는 대시보드 수준 필터를 고정하여 영구적으로 유지하는 방법을 설명합니다. 고정된 필터는 각 위젯을 수정할 필요 없이 대시보드에 표시되는 데이터를 수정할 수 있게 해 주고 기본 상태를 가지며 전체 대시보드에 또는 특정 위젯에만 적용될 수 있습니다. 대시보드 툴바에는 각 고정된 필터와 필터 값을 일시적으로 변경할 수 있는 메뉴가 표시됩니다.
변수는 고정된 필터와 유사하지만 특정 위젯에만 적용됩니다. 이 문서에서는 변수를 만드는 방법과 위젯으로 변수를 적용하는 방법을 설명합니다. 대시보드 툴바에는 각 변수와 변수 값을 일시적으로 변경할 수 있는 메뉴가 표시됩니다.
이 문서에서는 Google Cloud 콘솔을 사용하여 변수와 고정된 필터를 만드는 방법을 설명합니다. Cloud Monitoring API 사용에 대한 자세한 내용은 API로 대시보드 만들기 및 관리: 대시보드 필터를 참고하세요.
현재 세션에만 적용되는 임시 그룹화 및 필터를 추가하고 수정하는 방법에 대한 자세한 내용은 커스텀 대시보드에 임시 필터 추가를 참고하세요.
고정된 필터 정보
고정된 필터에는 라벨, 하나 이상의 기본값, 가능한 모든 값의 목록이 포함됩니다. 가능한 모든 값의 목록은 대시보드에 표시된 시계열 데이터에서 동적으로 파생됩니다.
필터 구조에 대한 자세한 내용은 DashboardFilter를 참고하세요.
개별 위젯에는 고정된 필터를 적용하지 않습니다. 대신 고정된 필터가 위젯에 표시되는 데이터를 변경할 수 있는지 확인하는 데 다음 규칙이 사용됩니다.
고정된 필터로 지정된 라벨 키가 포함된 데이터가 위젯에 표시되고 위젯에서 해당 라벨 키의 값을 지정하지 않으면 고정된 필터가 표시되는 데이터를 변경할 수 있습니다.
예를 들어 고정된 필터 cluster_name: mycluster를 추가한다고 가정해 보겠습니다. 그러면 차트에는 값이 mycluster인 cluster_name 라벨이 있는 시계열만 자동으로 표시됩니다. 마찬가지로 로그 패널 위젯의 쿼리는 resource.labels."cluster_name"="mycluster"로 수정되고 차트에는 고정된 필터에 라벨이 포함된 시계열만 자동으로 표시됩니다.
고정된 필터는 위젯에 동일한 라벨 키의 필터가 포함되어 있거나 위젯에 표시되는 데이터에 고정된 필터에 지정된 라벨 키가 포함되어 있지 않은 경우 위젯에서 무시됩니다.
변수 정보
변수에는 이름과 유형이 있습니다. 변수는 위젯에 포함된 쿼리를 수정하여 특정 위젯에 적용됩니다.
필터 구조에 대한 자세한 내용은 DashboardFilter를 참고하세요.
변수는 라벨 기반이거나 값만 보유할 수 있습니다.
라벨 기반 변수는 고정된 필터와 같습니다. 이러한 변수에는 라벨 키, 하나 이상의 기본 라벨 값, 가능한 모든 라벨 값 목록이 포함됩니다. 가능한 모든 값의 목록은 대시보드에 표시된 시계열 데이터에서 동적으로 파생됩니다.
값 전용 변수에는 하나 이상의 기본값이 포함되며 가능한 모든 값이 나열될 수 있습니다. 기본값을 지정하지 않으면 기본값으로 와일드 카드 연산자
(*)가 선택됩니다. 가능한 모든 값의 집합을 정의하려면 값 배열을 제공하거나 SQL 쿼리를 작성합니다.값 전용 변수에는 커스텀, 텍스트 입력, SQL 쿼리의 세 가지 유형이 있습니다.
맞춤: 가능한 모든 값의 목록을 모두 열거하고 하나 이상의 기본값을 설정하려는 경우에 사용합니다. 예를 들어 가능한 모든 값의 목록을
prod, staging, dev로 설정하고 기본값을prod로 설정할 수 있습니다.텍스트 입력: 가능한 모든 값을 알지 못하는 경우에 사용합니다. 예를 들어 URL로 필터링하려고 하지만 변수를 만들 때 정확한 URL 목록을 알지 못하는 경우 위젯의 필터 메뉴를 사용하여 새 URL을 입력한 후 현재 세션 또는 변수 정의에 변경사항을 저장할 수 있습니다.
SQL 쿼리: SQL 쿼리를 사용하여 가능한 값 목록을 생성하려는 경우에 사용합니다. 이 변수는 로그 애널리틱스를 사용하여 만든 차트에 적용하기 위한 것입니다.
이러한 변수의 경우 쿼리 결과가 열이 하나인 테이블이고, 해당 열의 데이터 유형이 문자열이며, 테이블의 각 행에 고유한 문자열 값이 포함되어 있는지 확인합니다.
SELECT log_name FROM `TABLE_NAME_OF_LOG_VIEW` GROUP BY log_name변수는 차트와 동일한 테이블을 쿼리해야 합니다.
위젯에 변수를 적용하려면 위젯에 포함된 쿼리를 업데이트합니다. Google Cloud 콘솔을 사용하는 경우 라벨 기반 변수 및 일부 위젯 유형의 경우 메뉴 선택을 사용하여 이 연결을 실행할 수 있습니다. 하지만 언제든지 위젯의 쿼리를 수정하여 변수를 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 위젯에 변수 적용을 참고하세요.
시작하기 전에
Google Cloud 콘솔을 사용하여 변수 또는 고정된 필터를 추가하거나 수정하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 프로젝트에 대한 모니터링 편집자 (roles/monitoring.editor) IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.
역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.
커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 통해 필요한 권한을 얻을 수도 있습니다.
역할에 대한 자세한 내용은 Identity and Access Management로 액세스 제어를 참조하세요.
필터 만들기 및 고정하기
필터를 지원하는 모든 대시보드 위젯에 적용되는 필터를 만들고 고정하려면 다음 단계를 따르세요.
-
Google Cloud 콘솔에서
대시보드 페이지로 이동합니다.
검색창을 사용하여 이 페이지를 찾은 경우 부제목이 Monitoring인 결과를 선택합니다.
- 대시보드 툴바에서 settings 설정을 클릭합니다.
- 필터 섹션에서 필터 추가를 클릭합니다.
- arrow_drop_down 라벨을 클릭한 다음 라벨을 선택합니다. 예를 들어
zone을 선택할 수 있습니다. - 사용자가 변수의 값 메뉴에서 여러 값을 선택할 수 있도록 하려면 다중 선택을 선택합니다. 복수 선택이 사용 설정되지 않은 경우 사용자는 값 메뉴에서 하나의 옵션만 선택할 수 있습니다.
arrow_drop_down 기본값을 클릭한 다음 라벨의 기본값을 선택합니다. 모든 값을 일치시키려면
*를 선택합니다.필터가 생성되면 대시보드 툴바에 추가됩니다. 필터 값을 일시적으로 변경하려면 필터를 선택한 다음 메뉴에서 선택합니다.
완료를 클릭한 다음 적용을 클릭합니다.
수정된 대시보드를 저장하려면 툴바에서 저장을 클릭합니다.
변수 만들기
특정 대시보드 위젯에 적용되는 변수를 만들려면 다음 단계를 따르세요.
-
Google Cloud 콘솔에서
대시보드 페이지로 이동합니다.
검색창을 사용하여 이 페이지를 찾은 경우 부제목이 Monitoring인 결과를 선택합니다.
- 대시보드 툴바에서 settings 설정을 클릭합니다.
- 변수 섹션에서 변수 추가를 클릭합니다.
변수 유형을 선택한 후 대화상자를 완료합니다.
라벨 기반 변수를 만들려면 라벨을 선택합니다. 라벨 키와 라벨 값이 있고 필터처럼 사용할 수 있는 변수가 필요한 경우 이 옵션을 사용하세요. 가능한 모든 값의 목록은 대시보드에 표시된 시계열 데이터에서 동적으로 파생됩니다.
값 전용 변수의 경우 다음 옵션이 있습니다.
SQL: SQL 쿼리의 결과로 가능한 모든 값의 목록을 생성하려면 이 옵션을 사용하세요.
하나 이상의 기본값을 입력하고 가능한 모든 값의 목록을 생성하는 SQL 쿼리를 입력합니다. 쿼리 결과가 열이 하나인 테이블이고, 해당 열의 데이터 유형이 문자열이며, 테이블의 각 행에 고유한 문자열 값이 포함되어 있는지 확인합니다.
맞춤: 가능한 값 목록과 기본값을 모두 지정하려는 경우 이 옵션을 사용합니다. 예를 들어 값 필드를
prod, staging, dev로 설정하고 기본값을prod로 설정할 수 있습니다.텍스트 입력: 기본값으로 적용되는 값 목록을 지정하려면 이 옵션을 사용하세요.
변수의 이름을 입력합니다. 이름은 대시보드의 툴바에 표시됩니다.
완료를 클릭한 다음 적용을 클릭합니다.
로그 패널 위젯과 SQL, MQL 또는 PromQL로 구성된 위젯에 변수를 적용합니다. 자세한 내용은 위젯에 변수 적용을 참고하세요.
수정된 대시보드를 저장하려면 툴바에서 저장을 클릭합니다.
위젯에 변수 적용
위젯에 변수를 적용하려면 위젯에서 사용하는 쿼리를 수정해야 합니다.
SQL, PromQL 또는 MQL 쿼리를 사용하는 차트와 로그 패널 위젯의 경우 위젯을 수정하고 쿼리를 수정해야 합니다. 이 섹션에서는 이러한 수정사항을 적용하는 방법을 설명합니다.
메뉴를 사용하거나 직접 필터 모드를 사용하여 구성한 차트의 경우 차트에 적용 메뉴를 사용하여 위젯을 선택하면 Monitoring에서 쿼리를 수정합니다.
라벨 기반 변수 또는 값 전용 변수를 위젯에 적용하는 방법을 알아보려면 다음 섹션을 참고하세요.
- 변수 역참조의 일반적인 문법
- 로그 패널 위젯
- PromQL 쿼리가 포함된 차트
- SQL 쿼리가 포함된 차트
- MQL 쿼리가 포함된 차트
-
메뉴 기반 인터페이스를 사용하여 시계열 데이터를 표시하는 차트를 만들면 선택 항목이 Monitoring 필터로 변환됩니다.
필터 및 변수 만들기
콘솔
Google Cloud 콘솔을 사용하여 고정된 필터와 변수를 만드는 방법에 관한 자세한 내용은 다음 문서를 참고하세요.
API
고정된 필터와 변수를 정의하려면 dashboardFilters 데이터 구조를 사용하세요.
- 변수를 만들려면
templateVariable필드의 값을 변수 이름으로 설정합니다. 고정된 필터를 만들려면 이 필드를 생략하거나 값을 빈 문자열로 설정합니다. - 고정된 필터 또는 라벨 기반 변수를 만들려면
labelKey필드를 지정해야 합니다. 값 전용 변수를 사용하려면 이 필드를 생략합니다. 필터 또는 변수의 기본값을 설정합니다. 이 필드의 구성에 따라 사용자가 값 메뉴에서 옵션을 하나만 선택할 수 있는지 또는 여러 값을 선택할 수 있는지가 결정됩니다.
- 단일 기본값을 설정하고 사용자가 값 메뉴에서 정확히 하나의 옵션만 선택하도록 제한하려면
valueType필드를STRING로 설정하고stringValue필드도 설정합니다.
"valueType": "STRING", "stringValue": "my-default-value",- 기본값을 하나 이상 설정하고 사용자가 값 메뉴에서 여러 옵션을 선택할 수 있도록 하려면
valueType필드를STRING_ARRAY로 설정하고stringArrayValue필드도 설정합니다. 다음 예시에는 세 가지 기본값이 있습니다.
"valueType": "STRING_ARRAY", "stringArrayValue": { "values": [ "a", "b", "c" ] },- 단일 기본값을 설정하고 사용자가 값 메뉴에서 정확히 하나의 옵션만 선택하도록 제한하려면
선택사항: 값 전용 변수의 가능한 모든 값 목록을 지정하려면
stringArray필드 또는timeSeriesQuery필드를 설정하세요. 쿼리를 지정하는 경우 분석 쿼리여야 합니다.
예를 들어 다음 dashboardFilters 객체를 고려해 보세요.
{
"dashboardFilters": [
{
"labelKey": "zone"
"stringValue": "us-central1-c",
"valueType": "STRING",
"filterType": "RESOURCE_LABEL"
},
{
"labelKey": "instance_id",
"stringValue": "3133577226154888113",
"valueType": "STRING",
"filterType": "RESOURCE_LABEL",
"templateVariable": "my_label_based_variable"
},
{
"filterType": "VALUE_ONLY",
"templateVariable": "my_value_only_variable",
timeSeriesQuery: {
opsAnalyticsQuery: {
sql: "
SELECT log_name
FROM `MY_TABLE`
GROUP BY log_name
",
}
}
}
],
"displayName": "Illustrate Variables",
...
}
이전 JSON은 고정된 필터 1개와 변수 2개를 정의합니다.
고정된 필터의 라벨 키는
zone이며 툴바에 표시됩니다.valueType및stringValue필드는 단일 기본값을 지정합니다. 자세한 내용은dashboardFilters데이터 구조의 API 참조 페이지를 참고하세요.라벨 기반 변수의 이름은
my_label_based_variable이고 라벨 키는instance_id입니다. 이 변수의 기본값은 특정 인스턴스 ID로 설정됩니다. 배열을 사용하여 기본값을 구성할 수도 있습니다. 툴바에my_label_based_variable이라는 이름으로 필터가 표시됩니다.값 전용 변수의 이름은
my_value_only_variable입니다. 이 항목에는 기본값이 지정되어 있지 않으므로 와일드 카드 연산자(*)가 자동으로 적용됩니다. 또한 이 변수는 SQL 쿼리를 사용하여 변수의 가능한 값 목록을 생성합니다.
dashboardFilters 객체는 변수가 적용되는 위젯을 나열하지 않습니다. 위젯에 변수를 적용하려면 위젯의 쿼리를 수정합니다.
변수 역참조를 위한 일반적인 문법
SQL로 정의된 위젯을 제외한 모든 위젯의 경우 다음 구문을 사용하여 쿼리에 변수를 적용합니다.
라벨 기반 변수를 적용하고 라벨 키와 라벨 값을 쿼리 언어의 유효한 필터 표현식으로 확인하려면
${my_label_based_variable}를 사용하세요.라벨 기반 변수의 값만 적용하려면
${my_label_based_variable.value}를 사용합니다. 비교에는 정규 표현식을 사용해야 합니다.값 전용 변수의 값만 적용하려면
${my_value_only_variable}를 사용하세요. 값 전용 변수의 경우.value절을 포함하지 않습니다. 비교에는 정규 표현식을 사용해야 합니다.
로그 패널 위젯
로그 패널 위젯에 변수를 적용하려면 쿼리 창을 업데이트합니다. 이러한 위젯의 문법은 일반 문법에 지정된 문법을 따릅니다.
콘솔
예를 들어 다음 쿼리는 정규 표현식을 사용하여 jsonPayload.message 필드의 값을 라벨 기반 변수의 값이 포함된 문자열 값과 비교합니다.
jsonPayload.message=~"Connected to instance: ${my_label_based_variable.value}"
또 다른 예로 값 전용 변수 value_only_severity_variable를 생각해 보겠습니다. 값 메뉴에서 ERROR, INFO, NOTICE의 세 가지 값이 선택되었다고 가정해 보겠습니다.
다음으로 로그 패널 위젯의 쿼리 창에 다음을 추가합니다.
severity =~ "${value_only_severity_variable}"
다음은 렌더링된 양식을 보여줍니다.
severity =~ "^(ERROR|INFO|NOTICE)$"
API
예를 들어 다음 JSON은 로그 패널 위젯의 쿼리에 라벨 기반 변수를 적용하는 방법을 보여줍니다.
"logsPanel": {
"filter": "${my_label_based_variable}",
"resourceNames": [
"projects/1234512345"
]
},
예를 들어 다음 쿼리는 정규 표현식을 사용하여 jsonPayload.message 필드의 값을 라벨 기반 변수의 값이 포함된 문자열 값과 비교합니다.
"logsPanel": {
"filter": "resource.type=\"gce_instance\"\n
resource.labels.project_id=~\"${my_label_based_variable.value}\"\n",
"resourceNames": [
"projects/012345"
]
}
다른 예로 값 전용 변수 value_only_severity_variable를 고려하고 메뉴에서 ERROR, INFO, NOTICE의 세 가지 값이 선택되었다고 가정해 보겠습니다.
다음으로 로그 패널 위젯의 쿼리 창에 다음을 추가합니다.
"logsPanel": {
"filter": "severity =~ \"${value_only_severity_variable}\"\n",
...
}
다음은 로그 패널 위젯에서 실행된 쿼리를 보여줍니다.
severity =~ "^(ERROR|INFO|NOTICE)$"
로그 패널에 대한 쿼리를 구성한 다음 로그 탐색기를 여는 버튼을 선택하면 로그 탐색기가 열리기 전에 변수가 확인됩니다.
다음 표는 로그 패널에서 예시 변수를 확인하는 방법을 보여줍니다. 앞에서 언급했듯이 변수의 값만 사용되는 경우 정규 표현식을 비교 연산자로 사용해야 합니다.
| 구문 | 선택된 값 |
확인된 로그 패널 표현식 |
|---|---|---|
${my_label_based_variable} |
12345 |
resource.labels."instance_id"="12345"
예시 변수는 리소스 라벨 |
${my_label_based_variable} |
* |
"" |
${my_label_based_variable.value}${my_value_based_variable} |
12345 |
12345 |
${my_label_based_variable.value}${my_value_based_variable} |
* |
.* |
PromQL 쿼리가 포함된 차트
PromQL 쿼리가 있는 차트에 라벨 기반 변수를 적용하려면 일반 문법에 나와 있는 안내를 따르세요.
콘솔
예를 들어 다음 쿼리는 라벨 기반 변수 my_label_based_variable가 필터 표현식으로 확인되는 것을 사용합니다.
compute_googleapis_com:instance_cpu_utilization{
monitored_resource="gce_instance", ${my_label_based_variable} }
쿼리를 수정하여 변수의 값만 확인할 수도 있습니다.
다음 예에서는 정규 표현식을 사용하여 라벨 기반 쿼리의 값을 instance_id와 비교합니다.
compute_googleapis_com:instance_cpu_utilization{
instance_id=~"${my_label_based_variable.value}"
}
값 전용 변수가 있는 경우 .value 절을 생략합니다. 예를 들어 값 전용 변수를 사용하여 영역별로 필터링하려면 쿼리에 다음과 같은 내용이 포함됩니다.
zone=~"${my_value_only_variable}"
API
예를 들어 다음 JSON은 라벨 기반 변수 my_label_based_variable가 필터 표현식으로 확인되는 것을 사용하는 쿼리를 보여줍니다.
"timeSeriesQuery": {
"prometheusQuery": "avg_over_time(
compute_googleapis_com:instance_cpu_utilization{
monitored_resource=\"gce_instance\",
${my_label_based_variable}
}[${__interval}])",
"unitOverride": "",
"outputFullDuration": false
},
쿼리를 수정하여 변수의 값만 확인할 수도 있습니다.
다음 예에서는 정규 표현식을 사용하여 라벨 기반 쿼리의 값을 instance_id와 비교합니다.
"timeSeriesQuery": {
"prometheusQuery": "avg_over_time(
compute_googleapis_com:instance_cpu_utilization{
monitored_resource=\"gce_instance\",
instance_id=~\"${my_label_based_variable.value}\"
}[${__interval}])",
"unitOverride": "",
"outputFullDuration": false
},
값 전용 변수가 있는 경우 .value 절을 생략합니다. 예를 들어 값 전용 변수를 사용하여 영역별로 필터링하려면 쿼리에 다음과 같은 내용이 포함됩니다.
zone=~\"${my_value_only_variable}\"
다음 표는 예시 변수가 PromQL에 의해 확인되는 방식을 보여줍니다. 앞에서 언급했듯이 변수의 값만 사용되는 경우 정규 표현식을 비교 연산자로 사용해야 합니다.
| 구문 | 선택된 값 |
확인된 PromQL 표현식 |
|---|---|---|
${my_label_based_variable} |
12345 |
instance_id == '12345'
예시 변수는 리소스 라벨 |
${my_label_based_variable} |
* |
noop_filter=~".*" |
${my_label_based_variable.value}${my_value_based_variable} |
12345 |
12345 |
${my_label_based_variable.value}${my_value_based_variable} |
* |
.+ |
SQL 쿼리가 포함된 차트
SQL 정의 위젯에 변수를 적용하려면 WHERE 절을 업데이트하여 변수의 값을 참조합니다.
모든 변수의 경우 변수 이름 앞에 'at' 기호를 붙입니다(예: @variable_name). 라벨 기반 변수의 경우 변수 이름 @my_label_based_variabe.value에 .value를 추가합니다.
SQL 쿼리의 경우 변수 대체는 BigQuery를 사용하며 SQL 삽입으로부터 안전합니다. 자세한 내용은 매개변수화된 쿼리 실행을 참고하세요.
콘솔
SQL은 와일드 카드 연산자를 '모든 값'으로 해석하지 않으므로 SQL 쿼리에 변수를 적용할 때는 항상 IF 문을 사용하는 것이 좋습니다. 다음 예는 데이터 유형이 문자열인 값 전용 변수의 사용을 보여줍니다.
WHERE IF(@my_value_only_variable = "*", TRUE, log_name = @my_value_only_variable)
변수의 메뉴 옵션을 통해 사용자가 여러 값을 선택할 수 있는 경우 CAST 함수를 사용하여 변수의 값을 GoogleSQL 데이터 유형으로 변환해야 합니다.
다음 쿼리는 이 문법을 보여줍니다.
IF(ARRAY_LENGTH(CAST(@my_value_only_variable)) = 0, TRUE, severity IN UNNEST(@my_value_only_variable))
SQL은 와일드 카드 연산자를 '모든 값'으로 해석하지 않으므로 이전 예에 표시된 IF 문이 권장됩니다. 따라서 IF 문을 생략하고 와일드 카드 연산자를 선택하면 쿼리 결과는 빈 테이블이 됩니다. 두 번째 예에서 UNNEST 함수는 배열을 테이블로 변환합니다.
올바른 형식의 WHERE 절을 추가하려면 다음 단계를 따르세요.
- 위젯을 수정합니다.
- 툴바에서 변수 필터 삽입을 선택한 다음
WHERE절에 적용할 변수를 선택합니다. - 열리는 대화상자에서 생성된 코드를 검토한 다음 복사 및 닫기를 클릭합니다.
복사한 코드를 쿼리 창에 붙여넣고 필요한 사항을 수정합니다.
예를 들어 로그 이름 목록을 생성하고
log_name이라는 단일 열이 있는 테이블에 결과를 출력하는LogName라는 변수를 만든다고 가정해 보겠습니다. 그런 다음 차트를 만들고 변수 필터 삽입을 선택한 다음 변수LogName를 선택합니다. 다음 코드가 생성됩니다.WHERE IF(@LogName = '*', TRUE, LogName = @LogName)이 예에서는 생성된 코드를 수정하고
LogName =를log_name =로 바꿔야 테이블 조인이 발생할 수 있습니다.WHERE IF(@LogName = '*', TRUE, log_name = @LogName)실행을 클릭한 다음 적용을 클릭합니다.
수정된 대시보드를 저장하려면 툴바에서 저장을 클릭합니다.
API
SQL은 와일드 카드 연산자를 '모든 값'으로 해석하지 않으므로 SQL 쿼리에 변수를 적용할 때는 항상 IF 문을 사용하는 것이 좋습니다. 다음 예는 데이터 유형이 문자열인 값 전용 변수의 사용을 보여줍니다.
WHERE IF(@my_value_only_variable = "*", TRUE, log_name = @my_value_only_variable)
예를 들어 다음은 SQL 쿼리의 결과를 표시하는 차트의 부분 JSON 표현을 보여줍니다. 로그 이름으로 결과를 필터링할 수 있도록 LogName라는 변수를 참조하는 WHERE 절이 추가되었습니다.
"plotType": "STACKED_BAR",
"targetAxis": "Y1",
"timeSeriesQuery": {
"opsAnalyticsQuery": {
"queryExecutionRules": {},
"queryHandle": "",
"sql": "SELECT\n timestamp, severity, resource.type, log_name, text_payload, proto_payload, json_payload\n
FROM\n `my-project.global._Default._Default`\n
WHERE \n IF (@LogName = \"*\", TRUE, log_name=@LogName)\nLIMIT 10000"
}
}
변수 LogName는 가능한 로그 이름 목록을 확인하기 위한 쿼리도 실행합니다.
"dashboardFilters": [
{
"filterType": "VALUE_ONLY",
"templateVariable": "LogName",
"valueType": "STRING",
"timeSeriesQuery": {
"opsAnalyticsQuery": {
"savedQueryId": "",
"sql": "SELECT log_name FROM `my-project.global._Default._Default` GROUP BY log_name LIMIT 1000",
"queryHandle": ""
},
"unitOverride": "",
"outputFullDuration": false
}
}
],
변수의 메뉴 옵션을 통해 사용자가 여러 값을 선택할 수 있는 경우 CAST 함수를 사용하여 변수의 값을 GoogleSQL 데이터 유형으로 변환해야 합니다.
다음 쿼리는 이 문법을 보여줍니다.
IF(ARRAY_LENGTH(CAST(@my_value_only_variable)) = 0, TRUE, severity IN UNNEST(@my_value_only_variable))
SQL은 와일드 카드 연산자를 '모든 값'으로 해석하지 않으므로 이전 예에 표시된 IF 문이 권장됩니다. 따라서 IF 문을 생략하고 와일드 카드 연산자를 선택하면 쿼리 결과는 빈 테이블이 됩니다. 두 번째 예에서 UNNEST 함수는 배열을 테이블로 변환합니다.
MQL 쿼리가 포함된 차트
MQL 쿼리가 있는 차트에 라벨 기반 변수를 적용하려면 파이프 (|)를 추가한 다음 일반 구문에 나와 있는 안내를 따르세요.
메뉴 기반 인터페이스를 사용하여 시계열 데이터를 표시하는 차트를 만들면 선택 항목이 Monitoring 필터로 변환됩니다.
콘솔
예를 들어 다음 쿼리는 라벨 기반 변수 my_label_based_variable가 필터 표현식으로 확인되는 것을 사용합니다.
fetch gce_instance
| metric 'compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization'
| every 1m
| ${my_label_based_variable}
쿼리를 수정하여 변수의 값만 확인할 수도 있습니다.
다음 예에서는 정규 표현식을 사용하여 라벨 기반 쿼리의 값을 instance_id와 비교합니다.
fetch gce_instance
| metric 'compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization'
| filter resource.instance_id=~'${my_label_based_variable.value}'
| group_by 1m, [value_utilization_mean: mean(value.utilization)]
| every 1m
값 전용 변수가 있는 경우 .value 절을 생략합니다. 예를 들어 값 전용 변수를 사용하여 영역별로 필터링하려면 쿼리에 다음과 같은 내용이 포함됩니다.
resource.zone=~'${my_value_only_variable}'
API
예를 들어 다음 JSON은 라벨 기반 변수 my_label_based_variable를 사용하여 필터 표현식으로 확인되는 쿼리를 보여줍니다.
"timeSeriesQuery": {
"timeSeriesQueryLanguage": "fetch gce_instance\n
| metric 'compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization'\n
| group_by 1m, [value_utilization_mean: mean(value.utilization)]\n
| every 1m\n
| ${my_label_based_variable}",
"unitOverride": "",
"outputFullDuration": false
},
쿼리를 수정하여 변수의 값만 확인할 수도 있습니다.
다음 예에서는 정규 표현식을 사용하여 라벨 기반 쿼리의 값을 instance_id와 비교합니다.
"timeSeriesQuery": {
"timeSeriesQueryLanguage": "fetch gce_instance\n
| metric 'compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization'\n
| filter resource.instance_id=~'${my_label_based_variable.value}'\n
| group_by 1m, [value_utilization_mean: mean(value.utilization)]\n
| every 1m\n",
"unitOverride": "",
"outputFullDuration": false
},
값 전용 변수가 있는 경우 .value 절을 생략합니다. 예를 들어 값 전용 변수를 사용하여 영역별로 필터링하려면 쿼리에 다음과 같은 내용이 포함됩니다.
resource.zone=~'${my_value_only_variable}'
다음 표는 MQL에서 예시 변수를 확인하는 방법을 보여줍니다. 앞에서 언급했듯이 변수의 값만 사용되는 경우 정규 표현식을 비교 연산자로 사용해야 합니다.
| 구문 | 선택된 값 |
확인된 MQL 표현식 |
|---|---|---|
${my_label_based_variable} |
12345 |
filter (resource.instance_id == '12345')
예시 변수는 리소스 라벨 |
${my_label_based_variable} |
* |
filter (true) |
${my_label_based_variable.value}${my_value_based_variable} |
12345 |
12345 |
${my_label_based_variable.value}${my_value_based_variable} |
* |
.* |
모니터링 필터 쿼리가 포함된 차트
모니터링 필터 형식의 쿼리가 있는 차트에 라벨 기반 변수를 적용하려면 일반 문법에 나와 있는 안내를 따르세요.
콘솔
Google Cloud 콘솔을 사용하여 차트를 만들고 메뉴 기반 인터페이스를 사용하는 경우 변수의 차트에 적용 필드를 사용하거나 위젯을 수정하고 필터 메뉴에서 라벨 기반 변수를 선택하여 라벨 기반 변수를 차트에 적용할 수 있습니다. 필터 메뉴에는 모든 라벨 기반 변수와 모든 라벨 키가 표시됩니다.
이러한 유형의 차트에 값 기반 변수를 적용하려면 다음 단계를 따르세요.
- 차트를 수정합니다.
- 쿼리 창에서 필터 추가를 클릭하고 라벨 키를 선택합니다. 예를 들어 zone을 선택할 수 있습니다.
- 값 메뉴에서 값 전용 변수를 선택합니다.
- 적용을 클릭합니다.
- 수정된 대시보드를 저장하려면 툴바에서 저장을 클릭합니다.
예를 들어 다음 JSON은 라벨 기반 변수 my_label_based_variable를 사용하여 필터 표현식으로 확인되는 쿼리를 보여줍니다.
metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"
resource.type="gce_instance" ${my_label_based_variable}"
Monitoring 필터 형식의 쿼리를 사용하는 위젯은 라벨 기반 변수의 값으로 시계열을 필터링할 수 없지만 값 전용 변수로 필터링할 수는 있습니다.
예를 들어 다음 쿼리는 값 전용 변수의 값을 기반으로 zone로 필터링하는 쿼리의 Filters 필드 값을 보여줍니다.
metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"
resource.type="gce_instance"
resource.label."zone"=monitoring.regex.full_match(${my_value_only_variable})
API
예를 들어 다음 JSON은 라벨 기반 변수 my_label_based_variable를 사용하여 필터 표현식으로 확인되는 쿼리를 보여줍니다.
"timeSeriesQuery": {
"timeSeriesFilter": {
"filter": "metric.type=\"compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization\"
resource.type=\"gce_instance\"
${my_label_based_variable} ",
"aggregation": {
"alignmentPeriod": "60s",
"perSeriesAligner": "ALIGN_MEAN",
"groupByFields": []
}
},
"unitOverride": "",
"outputFullDuration": false
},
Monitoring 필터 형식의 쿼리를 사용하는 위젯은 라벨 기반 변수의 값으로 시계열을 필터링할 수 없지만 값 전용 변수로 필터링할 수는 있습니다.
예를 들어 다음 쿼리는 값 전용 변수의 값을 기반으로 zone로 필터링하는 쿼리의 "filter" 필드를 보여줍니다.
"filter": "metric.type=\"compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization\"
resource.type=\"gce_instance\"
resource.labels.\"zone\"=monitoring.regex.full_match(${my_value_only_variable})"
다음 표는 모니터링 필터에서 예시 변수를 확인하는 방법을 보여줍니다. 앞에서 언급했듯이 변수의 값만 사용되는 경우 정규 표현식을 비교 연산자로 사용해야 합니다.
| 구문 | 선택된 값 |
해결된 필터 표현식 |
|---|---|---|
${my_label_based_variable} |
12345 |
resource.instance_id == "12345"
예시 변수는 리소스 라벨 |
${my_label_based_variable} |
* |
중략 |
${my_label_based_variable.value} |
12345 |
지원되지 않음 |
${my_label_based_variable.value} |
* |
지원되지 않음 |
${my_value_based_variable} |
12345 |
"12345" |
${my_value_based_variable} |
* |
".*" |
고정된 필터 또는 변수 수정
대시보드 툴바에 표시되는 필터의 값을 일시적으로 변경하려면 필터 이름을 클릭하고 값을 입력하거나 메뉴에서 선택합니다.
대시보드에 시계열 데이터를 표시하는 테이블이 포함된 경우 셀의 filter_list 이 값으로 대시보드 필터링 버튼을 사용하여 임시 필터를 추가하거나 영구 필터 및 변수를 수정할 수 있습니다. 이 버튼을 선택하면 새 임시 필터가 적용되거나 기존 필터 또는 변수의 값이 업데이트됩니다. 테이블 열의 라벨 키가 필터 또는 변수의 라벨 키와 일치하면 기존 필터와 변수가 업데이트됩니다.
고정된 필터 또는 변수의 구성을 변경하려면 다음 단계를 따르세요.
-
Google Cloud 콘솔에서
대시보드 페이지로 이동합니다.
검색창을 사용하여 이 페이지를 찾은 경우 부제목이 Monitoring인 결과를 선택합니다.
- 대시보드 툴바에서 settings 설정을 클릭합니다.
- 수정하려는 필터 또는 변수를 찾아 정의로 펼칩니다.
- 수정을 완료한 후 적용을 클릭합니다.
- 수정된 대시보드를 저장하려면 툴바에서 저장을 클릭합니다.
고정된 필터 또는 변수 삭제하기
고정된 필터 또는 변수를 삭제하려면 다음 단계를 따르세요.
-
Google Cloud 콘솔에서
대시보드 페이지로 이동합니다.
검색창을 사용하여 이 페이지를 찾은 경우 부제목이 Monitoring인 결과를 선택합니다.
- 대시보드 툴바에서 settings 설정을 클릭합니다.
- 삭제할 필터 또는 변수를 찾은 다음 삭제를 클릭합니다.
- 적용을 클릭합니다.
- 수정된 대시보드를 저장하려면 툴바에서 저장을 클릭합니다.