데이터 쿼리 및 변환 - Amazon Managed Grafana
쿼리에 대한 정보쿼리 탭 탐색하기쿼리 추가쿼리 관리쿼리 옵션

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데이터 쿼리 및 변환

이 설명서 항목은 Grafana 버전 9.x를 지원하는 Grafana 작업 영역을 위해 설계되었습니다.

Grafana 버전 10.x를 지원하는 Grafana 작업 영역에 대한 내용은 을 참조하십시오. Grafana 버전 10에서 작업하기

Grafana 버전 8.x를 지원하는 Grafana 작업 영역에 대한 내용은 을 참조하십시오. Grafana 버전 8에서 작업하기

Grafana는 다양한 유형의 데이터 소스를 지원합니다. 데이터 소스 쿼리는 Grafana가 변환하고 시각화할 수 있는 데이터를 반환합니다. 각 데이터 소스는 자체 쿼리 언어를 사용하며, 데이터 소스 플러그인은 각각 쿼리 편집기라는 쿼리 작성 사용자 인터페이스를 구현합니다.

쿼리에 대한 정보

Grafana 패널은 시각화를 위해 데이터를 검색하는 쿼리를 통해 데이터 소스와 통신합니다. 쿼리는 데이터 소스에서 사용하는 쿼리 언어로 작성된 질문입니다.

패널의 데이터 소스 옵션에서 쿼리 빈도 및 데이터 수집 제한을 구성할 수 있습니다. Grafana는 패널당 최대 26개의 쿼리를 지원합니다.

데이터 소스 섹션에서 각 데이터 소스의 쿼리 언어에 대한 자세한 정보를 찾을 수 있습니다.

쿼리 편집자

각 데이터 원본의 쿼리 편집기는 고유한 기능을 활용하는 쿼리를 작성하는 데 도움이 되는 사용자 지정 사용자 인터페이스를 제공합니다.

쿼리 언어 간의 차이로 인해 각 데이터 원본 쿼리 편집기는 모양과 기능이 다릅니다. 데이터 원본에 따라 쿼리 편집기는 자동 완성 기능, 지표 이름, 변수 제안 또는 시각적 쿼리 작성 인터페이스를 제공할 수 있습니다.

특정 데이터 원본의 고유한 쿼리 편집기 기능에 대한 자세한 내용은 해당 설명서를 참조하십시오.

쿼리 구문

데이터 소스는 다양한 쿼리 언어를 사용하여 데이터를 요청합니다. 특정 데이터 원본의 고유한 쿼리 언어에 대한 자세한 내용은 해당 설명서를 참조하십시오.

PostgreSQL 예제:

SELECT hostname FROM host WHERE region IN($region)

PromQL 예제:

query_result(max_over_time(<metric>[${__range_s}s]) != <state>)

특수 데이터 소스

Grafana에는 Grafana, Mixed 및 Dashboard라는 세 가지 특수 데이터 소스도 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 데이터 소스를 참조하십시오.

쿼리 탭 탐색하기

패널의 쿼리 탭은 다음 요소로 구성되어 있습니다.

  • 데이터 소스 선택기 — 쿼리할 데이터 소스를 선택합니다.

  • 쿼리 옵션: - 최대 데이터 검색 매개 변수와 쿼리 실행 시간 간격을 설정합니다.

  • 쿼리 검사기 버튼: — 쿼리를 보고 최적화할 수 있는 쿼리 검사기 패널을 엽니다.

  • 쿼리 편집기 목록: — 작성한 쿼리를 나열합니다.

  • 표현식: - 표현식 빌더를 사용하여 경고 표현식을 생성합니다. 표현식에 대한 자세한 내용은 표현식 쿼리 작성 섹션을 참조하세요.

쿼리 추가

쿼리는 Grafana가 대시보드 패널에서 시각화하는 데이터를 반환합니다. 패널을 만들면 Grafana는 자동으로 기본 데이터 소스를 선택합니다.

쿼리를 추가하려면

  1. 쿼리를 추가할 패널을 편집합니다.

  2. 쿼리(Query) 탭을 선택합니다.

  3. 데이터 원본 드롭다운 메뉴를 선택하고 데이터 원본을 선택합니다.

  4. 쿼리 옵션을 선택하여 필요한 최대 데이터 포인트 수를 구성하세요. 쿼리 옵션에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오쿼리 옵션.

  5. 쿼리 편집기를 사용하여 쿼리를 작성합니다.

  6. Apply(적용)를 선택합니다.

Grafana는 데이터 소스를 쿼리하고 데이터를 시각화합니다.

쿼리 관리

Grafana는 접을 수 있는 쿼리 행으로 쿼리를 구성합니다. 각 쿼리 행에는 쿼리 편집기가 포함되어 있으며 문자 (A, B, C 등) 로 식별됩니다.

쿼리를 관리하려면 쿼리를 복사하고, 쿼리를 숨기고, 쿼리를 제거하고, 쿼리 순서를 변경하고, 쿼리 편집기의 도움말을 전환할 수 있습니다.

쿼리 옵션

데이터 소스 선택기 옆의 쿼리 옵션을 선택하여 선택한 데이터 원본의 설정을 확인합니다. 여기서 변경한 내용은 이 패널에서 만든 쿼리에만 영향을 줍니다.

Grafana는 짙은 회색 텍스트로 표시되는 기본값을 설정합니다. 변경 사항은 흰색 텍스트로 표시됩니다. 필드를 기본 설정으로 되돌리려면 필드에서 흰색 텍스트를 삭제하십시오.

패널 데이터 소스 쿼리 옵션에는 다음이 포함됩니다.

  • 최대 데이터 포인트 — 데이터 소스가 지원하는 경우 반환되는 각 시리즈의 최대 데이터 포인트 수를 설정합니다. 쿼리에서 최대 데이터 요소 설정보다 많은 데이터 요소를 반환하는 경우 데이터 원본은 평균, 최대값 또는 다른 함수를 기준으로 집계하여 반환되는 요소 수를 줄입니다.

    포인트 수를 제한하여 쿼리 성능을 개선하거나 시각화된 선을 매끄럽게 만들 수 있습니다. 그래프 패널에 표시할 공간이 있는 만큼만 데이터 포인트를 시각화할 수 있기 때문에 디폴트 값은 그래프의 너비 (또는 픽셀 수) 입니다.

    스트리밍 데이터의 경우 Grafana는 롤링 버퍼에 최대 데이터 포인트 값을 사용합니다. 스트리밍은 지속적인 데이터 흐름이며, 버퍼링은 스트림을 청크로 나눕니다. 예를 들어 Loki는 라이브 테일링 모드에서 데이터를 스트리밍합니다.

  • 최소 간격 — 자동으로 계산되는 간격의 최소 제한을 설정합니다. 이 간격은 일반적으로 최소 스크랩 간격입니다. 데이터 포인트가 15초마다 저장되는 경우 간격을 그보다 낮게 설정해도 소용이 없습니다. 이 값을 스크랩 간격보다 최소값보다 높게 설정하여 보다 세밀하고 제대로 작동하는 쿼리를 검색할 수도 있습니다.

  • 간격 - 시간별로 데이터 포인트를 집계하거나 그룹화할 때 사용할 수 있는 시간 범위를 설정합니다.

    Grafana는 템플릿 쿼리에서 변수로 사용할 수 있는 적절한 간격을 자동으로 계산합니다. 변수는 초 () 또는 밀리초 ($__interval) 단위로 측정됩니다. $__interval_ms

    간격은 일반적으로 합계 또는 평균과 같은 집계 함수에 사용됩니다. 예를 들어, 다음은 간격 변수:를 사용하는 Prometheus 쿼리입니다. rate(http_requests_total[$__interval])

    이 자동 간격은 그래프 너비를 기준으로 계산됩니다. 사용자가 시각화를 축소하면 간격이 늘어나 집계가 더 거칠어집니다. 마찬가지로 사용자가 확대하면 간격이 줄어들어 집계가 더 세분화됩니다.

    자세한 정보는 전역 변수을 참조하세요.

  • 상대 시간 - 개별 패널의 상대 시간 범위를 재정의하여 대시보드 오른쪽 상단의 대시보드 시간 선택기에서 선택한 것과 달라지게 됩니다. 이를 사용하여 동일한 대시보드에 서로 다른 기간 또는 날짜의 지표를 표시할 수 있습니다.

    참고

    대시보드의 시간 범위가 절대적인 경우에는 패널 시간 재정의가 영향을 주지 않습니다.

    예 상대 시간 필드

    지난 5분

    now-5m

    지금까지의 하루

    now/d

    지난 5일

    now-5d/d

    이번 주 지금까지

    now/w

    지난 2년

    now-2y/y

  • 시간 이동 — 시간 선택기를 기준으로 시작과 끝을 이동하여 개별 패널의 시간 범위를 재정의합니다. 예를 들어 패널의 시간 범위를 대시보드 시간 선택기보다 2시간 빠르도록 변경할 수 있습니다.

    참고

    대시보드의 시간 범위가 절대적인 경우에는 패널 시간 재정의가 적용되지 않습니다.

    예 타임 시프트 필드

    지난 한 주 내내

    1w/w

    2주 전

    2w/w

    지난 한 달 내내

    1M/M

    올해 내내

    1d/y

    지난 한 해 내내

    1y/y

  • 캐시 제한 시간 - (데이터 원본에서 사용 가능한 경우에만 표시됨) 시계열 저장소에 쿼리 캐시가 있는 경우 기본 캐시 제한 시간을 재정의합니다. 이 값을 초 단위의 숫자 값으로 지정합니다.