평균트루범위 지표

마지막 업데이트: 2022년 3월 3일 | 0개 댓글
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게이지 차트 참조

게이지 차트를 사용하면 타겟 목표 대비 주어진 측정항목의 실적을 빠르게 확인할 수 있습니다. 게이지 차트의 구성요소는 다음과 같습니다.

  • 그래프로 보려는 측정항목의 실제 값을 나타내는 중심 막대
  • 목표 값을 나타내는 세로선(선택사항)
  • 비교 값(선택사항)
  • 나쁨, 평균, 좋음 등 임계값 범위를 나타내는 색상 밴드(선택사항)

게이지 차트를 사용하여 다양한 '상태' 또는 실적 KPI(핵심성과지표)를 모니터링할 수 있습니다.

데이터 스튜디오의 게이지 차트

데이터 스튜디오의 게이지 차트는 단일 측정항목을 시각화합니다. 원하는 경우 최솟값, 최댓값, 목표 값, 비교 값을 표시하고 최대 5개의 범위를 설정할 수 있습니다(선택사항). 차트 색상을 변경하고 데이터 필터를 적용할 수도 있습니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

다음 게이지 차트는 28일 기간 동안 Google Merchandise Store의 총 수익을 보여줍니다.

목표 값, 기간, 28일 비교 값이 표시된 Google Merchandise Store의 게이지 차트

  1. 범위를 나타내는 4개의 음영 밴드
  2. 이전 28일 기간과의 비교 값
  3. 수익 금액을 나타내는 중심 막대
  4. 목표 값 $200,000

차트 구성

차트를 선택한 다음 오른쪽에서 속성 패널을 사용하여 차트 옵션을 구성합니다.

데이터 속성

차트의 데이터 속성 패널에 있는 옵션은 데이터가 구성되고 표시되는 방법에 영향을 줍니다.

데이터 소스

데이터 소스는 구성요소와 기본 데이터 세트를 연결해줍니다.

  • 차트의 데이터 소스를 변경하려면 현재 데이터 소스 이름을 클릭합니다.
  • 데이터 소스를 보거나 수정하려면 를 클릭합니다. (이 아이콘을 보려면 보기 권한이 있어야 합니다.)
  • 동일한 차트에서 여러 데이터 소스의 데이터를 보려면 +데이터 혼합을 클릭합니다. 데이터 혼합에 대해 자세히 알아보기

측정항목을 통해 측정기준에 포함된 항목을 측정하고 차트에는 숫자 범위와 데이터 계열을 포함합니다.

오른쪽의 사용 가능한 필드 패널에서 필드를 드래그하여 차트에 측정항목을 추가합니다. 데이터 탭에서 측정항목 추가를 클릭하는 방법도 있습니다.

측정항목은 기본 데이터 세트에서 가져온 집계 또는 COUNT(), SUM(), AVG() 등의 집계 함수를 암시적 또는 명시적으로 적용한 결과입니다. 측정항목 자체에는 정의된 설정값이 없으므로 측정기준을 사용할 때처럼 측정항목별로 그룹화할 수 없습니다.

기본 기간

기본 기간 속성을 사용하면 개별 차트에 기간을 설정할 수 있습니다.

기본 기간 옵션

자동 차트의 데이터 소스에 의해 지정된 기본 기간을 사용합니다.
맞춤 캘린더 위젯을 사용해 차트 기간을 직접 선택할 수 있습니다.
날짜 비교 유형 선택한 기간의 비교 데이터를 표시합니다.

필터는 지정된 값을 포함하거나 제외하여 구성요소에 표시되는 데이터를 제한합니다. 필터 속성 자세히 알아보기

필터 옵션

필터 이름 수정하려면 기존 필터를 클릭합니다. 삭제하려면 필터 이름 위로 마우스를 이동한 다음 X 를 클릭합니다.
+필터 추가 차트에 새 필터를 만들려면 이 옵션을 클릭하세요.

Google 애널리틱스 세그먼트

이 옵션은 유니버설 애널리틱스 데이터 소스를 기반으로 차트에 나타납니다.

세그먼트는 애널리틱스 데이터의 하위 집합입니다. 데이터 스튜디오 차트에 세그먼트를 적용하여 데이터 스튜디오와 Google 애널리틱스 보고서에 동일한 데이터가 표시되도록 할 수 있습니다. 데이터 스튜디오의 애널리틱스 세그먼트에 대해 자세히 알아보기

스타일 속성

차트의 스타일 속성은 전체적인 차트의 모양과 표시 방법을 설정합니다.

기본 측정항목

이 옵션은 스코어카드의 현재 데이터의 모양을 설정합니다.

축약 번호 숫자를 반올림하고 단위 표시자를 표시합니다. 예: 553,939는 553.9K가됩니다.
소수점 정밀도 측정항목 값의 소수 자릿수를 설정합니다.

막대 색상

이 섹션에서 중심 목표 막대와 범위의 모양을 설정합니다.

막대 색상 값 막대의 색상을 설정합니다.
범위 색상 범위의 색상을 설정합니다.

비교 측정항목

이 옵션은 게이지의 비교 데이터의 모양을 설정합니다.

상승 변경 색상 이 옵션은 기간 비교가 사용 중일 때 표시됩니다. 긍정적으로 변화(예: 증가 추세)하는 데이터를 나타내는 데 사용되는 글꼴 색상을 변경합니다.
저하 변경 색상 이 옵션은 기간 비교가 사용 중일 때 표시됩니다. 부정적으로 변화(예: 하강 추세)하는 데이터를 나타내는 데 사용되는 글꼴 색상을 변경합니다.
축약 번호 숫자를 반올림하고 단위 표시자를 표시합니다. 예: 553,939는 553.9K가됩니다.
소수점 정밀도 측정항목 값의 소수 자릿수를 설정합니다.
절대 변경 표시 이 옵션은 기간 비교가 사용 중일 때 표시됩니다. 비교 표시를 변경 비율에서 절대적 숫자 차이로 변경합니다.

범위 제한

범위 제한은 차트의 임계값을 지정할 수 있습니다. 범위는 보통 '나쁨', '평균', '좋음' 임계값을 나타내며 게이지 차트에서 기본적으로 사용 중지됩니다. 게이지 차트에 상위 5개 범위를 추가할 수 있습니다.

'좋음' 범위의 임계값을 설정합니다.

차트 축의 모양을 설정합니다.

축 표시 차트 축을 표시하거나 숨깁니다.
축 최솟값 최솟값을 설정합니다.
축 최댓값 최댓값을 설정합니다.

차트의 목표 값을 지정할 수 있습니다.

목표 표시 세로 목표 막대를 표시하거나 숨깁니다.
목표 값 목표 값을 설정합니다.

이 옵션은 시간 측정기준에 데이터가 누락되었을 때 표시됩니다. 데이터 스튜디오에서는 다음과 같이 이 상황을 해결할 수 있는 3가지 방법을 제공합니다.

배경 및 테두리

이 옵션으로 차트 배경 컨테이너의 모양을 설정합니다.

배경 차트의 배경 색상을 설정합니다.
테두리 반경 차트 배경에 둥근 테두리를 추가합니다. 반경이 평균트루범위 지표 0이면 배경 도형의 모서리는 90°입니다. 테두리 반경이 100°면 원형 도형이 만들어집니다.
불투명도 차트의 불투명도를 설정합니다. 불투명도를 100%로 설정하면 객체를 차트 뒤에 완전히 숨길 수 있습니다. 불투명도를 0%로 설정하면 차트를 숨길 수 있습니다.
테두리 색상 차트 테두리의 색상을 설정합니다.
테두리 두께 차트 테두리의 선 두께를 설정합니다.
테두리 스타일 차트 테두리의 선 스타일을 설정합니다.
테두리 그림자 추가 차트 오른쪽 하단 테두리에 그림자를 추가합니다.

차트 헤더

차트 헤더를 사용하면 조회자가 차트에서 데이터 내보내기 또는 탐색기 도구에서 차트 보기 등의 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 차트 헤더 옵션은 다음과 같습니다.

속성 및 기타 자산의 데이터 집계 (지표)

지표는 집계 함수를 사용하여 모든 입력 데이터 요소를 처리하고 지정된 시간 간격당 단일 데이터 포인트를 출력하는 수학 표현식입니다. 예를 들어, 어떤 지표는 온도 데이터 스트림의 시간별 평균 온도를 계산할 수 있습니다.

지표는 연결된 자산의 지표에서 데이터를 입력할 수 있으므로 작업 또는 작업의 하위 집합에 대한 통찰을 제공하는 통계를 계산할 수 있습니다. 예를 들어, 지표는 풍력 발전소의 모든 풍력 터빈에 대한 시간당 평균 온도를 계산할 수 있습니다. 자산 간의 연결을 정의하는 방법에 대한 자세한 내용은 자산 모델 간의 관계 정의 (계층) 단원을 참조하십시오.

또한 메트릭은 각 시간 간격에 걸쳐 데이터를 집계하지 않고 다른 속성의 데이터를 입력할 수 있습니다. 를 지정하는 경우속성수식에서,AWS IoT SiteWise를 사용합니다.최근수식을 계산할 때 해당 속성의 값입니다. 수식에 지표를 지정하는 경우AWS IoT SiteWise를 사용합니다.마지막으로수식을 계산하는 시간 간격의 값입니다. 즉, 다음과 같은 지표를 정의할 수 있습니다. OEE = Availability * Quality * Performance 여기서 Availability , Quality , 및 Performance 동일한 자산 모델에 있는 다른 모든 지표입니다.

AWS IoT SiteWise는 모든 자산 속성에 대한 기본 집계 지표 집합도 자동으로 계산합니다. 계산 비용을 줄이기 위해, 기본 계산에 대한 평균트루범위 지표 평균트루범위 지표 사용자 지정 지표를 정의하는 대신 이러한 집계를 사용할 수 있습니다. 자세한 정보는 자산 속성 집계 쿼리을 참조하십시오.

주제

지표 정의(콘솔)

AWS IoT SiteWise 콘솔에서 자산 모델의 지표을 정의할 때 다음 파라미터를 지정합니다.

이름— 속성의 이름입니다.

수식— 지표 표현식입니다. 메트릭 표현식은 사용할 수 있음집계 함수계층의 모든 관련 에셋에 대한 속성에서 데이터를 입력합니다. 입력을 시작하거나 아래쪽 화살표 키를 눌러 자동 완성 기능을 엽니다. 자세한 정보는 수식 표현식 사용을 참조하십시오.

지표는 정수, double, 부울 또는 문자열 유형의 속성만 사용할 수 있습니다. 부울 변환 받는 사람 0 (false) 및 1 (참).

지표의 표현식에서 지표 입력 변수를 정의하는 경우, 이러한 입력의 시간 간격은 출력 지표와 동일해야 합니다.

수식 표현식은 이중 또는 문자열 값만 출력할 수 있습니다. 중첩 표현식은 문자열과 같은 다른 데이터 유형을 출력할 수 있지만 수식 전체는 숫자 또는 문자열로 평가되어야 합니다. 이JP 함수문자열을 숫자로 변환합니다. 부울 값은 1 (true) 또는 0 (false) 입니다. 자세한 정보는 정의되지 않은 값, 무한 값 및 오버플로우 값을 참조하십시오.

데이터 형식— 변환의 데이터 형식입니다.Double또는문자열.

Time interval— 지표 시간 간격입니다. AWS IoT SiteWise는 이전 간격이 끝나면 새 간격이 시작되는 다음과 같은 텀블링 윈도우 시간 간격을 지원합니다.

1분– 1분입니다. 1분이 끝날 때마다 계산됩니다(오전 12:00:00, 오전 12:01:00, 오전 12:02:00 등).

5분– 5분입니다. 정각에 시작하여 5분이 끝날 때마다 계산됩니다(오전 12:00:00, 오전 12:05:00, 오전 12:10:00 등).

15분– 15분입니다. 정각에 시작하여 15분이 끝날 때마다(오전 12:00:평균트루범위 지표 00, 오전 12:15:00, 오전 12:30:00 등) 계산됩니다.

1시간– 1시간(60분)입니다. UTC를 기준으로 한 시간이 끝날 때마다 계산됩니다(오전 12:00:00, 오전 01:00:00, 오전 02:00:00 등).

1일– 1일(24시간)입니다. UTC를 기준으로 하루가 끝날 때마다 계산됩니다(월요일 오전 12:00:00, 화요일 오전 12:00:00 등).

1주– 1주(7일)입니다. UTC를 기준으로 일요일이 끝날 때마다 계산됩니다(매주 월요일 오전 12:00:00).

사용자 지정 간격— 1분에서 1주일 사이의 시간 간격을 입력할 수 있습니다.

Offset— (선택 사항) 데이터를 집계할 기준 날짜입니다.

Offset— (선택 사항) 데이터를 집계할 참조 시간입니다. 오프셋 시간은 00:00:00 에서 23:59:59 사이여야 합니다.

시간대 오프셋— (선택 사항) 오프셋의 시간대입니다. 이 값을 지정하지 않으면 기본 오프셋 시간대는 UTC (협정 세계 표준시) 입니다.

(UTC+ 00:00) 유니버설 협정 시간

(UTC+ 01:00) 유럽 중부 표준시

(UTC03+:00) 동부 아프리카 시간

(UTC+ 04:00) 근교 시간대

(UTC+ 05:00) 파키스탄 라호르 시간

(UTC+ 05:30) 인도 표준시

(UTC+ 06:00) 방글라데시 표준시

(UTC+ 07:00) 베트남 표준시

(UTC+ 09:00) 일본 표준시

(UTC+ 09:30) 오스트레일리아 중부 표준시

(UTC+ 10:00) 오스트레일리아 동부 표준시

(UTC+ 11:00) 솔로몬 표준시

(UTC+ 12:00) 뉴질랜드 표준시

(UTC-11:00) 미드웨이 아일랜드 타임

(UTC-10:00) 하와이 표준시

(UTC-09:00) 알래스카 표준시

(UTC-08:00) 태평양 표준시

(UTC-07:00) 피닉스 표준시

(UTC-04:00) 푸에르토리코 및 미국령 버진아일랜드 시간

(UTC-03:00) 아르헨티나 표준시

(UTC-02:00) 사우스 조지아 시간

(UTC-01:00) 중앙 아프리카 시간

예 오프셋이 있는 사용자 지정 시간 간격 (콘솔)

다음 예제에서는 2021년 2월 20일 오후 6시 30:30 (PST) 에 오프셋을 사용하여 12시간 시간 간격을 정의하는 방법을 보여 줍니다.

오프셋을 사용하여 사용자 지정 간격을 정의하려면

Time interval, 선택사용자 지정 간격.

Time interval에서 다음 중 하나를 수행합니다.

Enter 12 를 선택한 다음 를 선택합니다.시간.

Enter 720 를 선택한 다음 를 선택합니다..

Enter 43200 를 선택한 다음 를 선택합니다..

Time interval은 단위와 관계없이 정수여야 합니다.

Offset, 선택2021/02/20.

Offset를 입력합니다. 18:30:30 .

Offset 시간대, 선택(UTC-08:00) 태평양 표준시.

2021년 7월 1일 오후 6시 30:30 (PST) 이전 또는 오후 6시 30분 (PST) 에 메트릭을 만드는 경우 2021년 7월 1일 오후 6시 30분 (PST) 에 첫 번째 집계 결과를 가져오고, 두 번째 집계 결과는 2021년 7월 2일, 오전 6시 30분 (PST) 에 표시됩니다.

다음 예제에서는 자산의 온도 데이터를 집계하여 시간당 최대 온도를 계산하는 지표 속성을 보여줍니다.

 AWS IoT SiteWise 예제 지표의 파라미터가 강조 표시된 “모델 생성” 페이지 스크린샷입니다.

예 연결된 자산의 데이터를 입력하는 지표 정의 예

다음 예제에서는 여러 풍력 터빈의 평균 전력 데이터를 집계하여 풍력 발전소의 총 평균 전력을 계산하는 지표 속성을 보여줍니다.

 AWS IoT SiteWise 예제 지표의 파라미터가 강조 표시된 “모델 생성” 페이지 스크린샷입니다.

지표 정의(CLI)

AWS IoT SiteWise API를 사용하여 자산 모델의 지표를 정의할 때 다음 파라미터를 지정합니다.

name — 속성의 이름입니다.

dataType — 지표의 데이터 형식입니다. 이 형식은 다음과 같습니다. DOUBLE 또는 STRING .

expression — 지표 표현식입니다. 메트릭 표현식은 사용할 수 있음집계 함수계층의 모든 관련 에셋에 대한 속성에서 데이터를 입력합니다. 자세한 정보는 수식 표현식 사용을 참조하십시오.

window — 지표의 텀블링 기간에 대한 시간 간격 및 오프셋입니다. 여기서 이전 간격이 끝나면 새 간격이 시작됩니다.

interval — 텀블링 윈도우의 시간 간격입니다. 시간 간격은 1분에서 일주일 사이여야 합니다.

offsets — 텀블링 윈도우의 오프셋입니다.

자세한 내용은 단원을 참조하십시오.TumblingWindow의AWS IoT SiteWiseAPI 참조.

예 오프셋이 있는 사용자 지정 시간 간격 (AWS CLI)

다음 예제에서는 2021년 2월 20일 오후 6시 30분 (PST) 에 오프셋을 사용하여 12시간 시간 간격을 정의하는 방법을 보여 줍니다.

2021년 7월 1일 오후 6시 30:30 (PST) 이전 또는 오후 6시 30분 (PST) 에 메트릭을 만드는 경우 2021년 7월 1일 오후 6시 30분 (PST) 에 첫 번째 집계 결과를 가져오고, 두 번째 집계 결과는 2021년 7월 2일, 오전 6시 30분 (PST) 에 표시됩니다.

variables — 표현식에 사용할 자산 또는 하위 자산의 기타 속성을 정의하는 변수 목록입니다. 각 변수 구조에는 평균트루범위 지표 표현식에 사용할 간단한 이름과 해당 변수에 연결할 속성을 지정하는 value 구조가 포함되어 있습니다. value 구조에는 다음 정보가 포함되어 있습니다.

propertyId — 값을 가져올 속성의 ID입니다. 속성이 계층의 모델에 정의되어 있지 않고 현재 모델에 정의된 경우 ID 대신 속성 이름을 사용할 수 있습니다.

hierarchyId — (선택 사항) 속성에 대한 하위 자산을 쿼리할 계층의 ID입니다. ID 대신 계층 정의의 이름을 사용할 수 있습니다. 이 값이 누락될 경우 AWS IoT SiteWise는 현재 모델에서 속성을 찾습니다.

지표는 정수, double, 부울 또는 문자열 유형의 속성만 사용할 수 있습니다. 부울 변환 받는 사람 0 (false) 및 1 (참).

지표의 표현식에서 지표 입력 변수를 정의하는 경우, 이러한 입력의 시간 간격은 출력 지표와 동일해야 합니다.

수식 표현식은 이중 또는 문자열 값만 출력할 수 있습니다. 중첩 표현식은 문자열과 같은 다른 데이터 유형을 출력할 수 있지만 수식 전체는 숫자 또는 문자열로 평가되어야 합니다. 이JP 함수문자열을 숫자로 변환합니다. 부울 값은 1 (true) 또는 0 (false) 입니다. 자세한 정보는 정의되지 않은 값, 무한 값 및 오버플로우 값을 참조하십시오.

unit — (선택 사항) 속성에 대한 과학적 단위 (예: mm 또는 섭씨) 입니다.

다음 예제에서는 자산의 온도 측정 데이터를 집계하여 시간당 최대 화씨 온도를 계산하는 지표 속성을 보여줍니다. 이 객체는 예입니다.AssetModelPropertya가 포함되어 있습니다.지표. 이 객체를 의 일부로 지정할 수 있습니다.CreateAssetModel페이로드를 요청하여 지표 속성을 생성합니다. 자세한 정보는 자산 모델 생성(CLI)을 참조하십시오.

예 연결된 자산의 데이터를 입력하는 지표 정의 예

다음 예제에서는 여러 풍력 터빈의 평균 전력 데이터를 집계하여 풍력 발전소의 총 평균 전력을 계산하는 지표 속성을 보여줍니다. 이 객체는 예입니다.AssetModelPropertya가 포함되어 있습니다.지표. 이 객체를 의 일부로 지정할 수 있습니다.CreateAssetModel페이로드를 요청하여 지표 속성을 생성합니다. 자세한 정보는 자산 모델 생성(CLI)을 참조하십시오.

Amazon CloudWatch 개념

다음 용어 및 개념은 Amazon CloudWatch를 이해하고 사용하는 데 평균트루범위 지표 있어 매우 중요합니다.

네임스페이스

네임스페이스는 CloudWatch 지표의 컨테이너입니다. 다른 네임스페이스의 지표는 서로 격리되어 있으므로 다른 애플리케이션의 지표가 실수로 동일한 통계로 집계되는 일은 없습니다.

기본 네임스페이스는 없습니다. CloudWatch에 게시하는 각 데이터 포인트의 네임스페이스를 지정해야 합니다. 사용자는 지표를 생성할 때 네임스페이스 이름을 지정할 수 있습니다. 이 이름은 유효한 XML 문자를 포함하고 있어야 하고 길이가 256자 미만이어야 합니다. 가능한 문자로는 영숫자 문자(0-9A-Za-z), 마침표(.), 하이픈(-), 밑줄(_), 슬래시(/), 해시(#), 콜론(:)이 있습니다.

AWS 네임스페이스는 일반적으로 AWS/ service 라는 명명 규칙을 사용합니다. 예를 들어 Amazon EC2는 AWS/EC2 네임스페이스를 사용합니다. AWS 네임스페이스 목록은 CloudWatch 지표를 게시하는 AWS 서비스 단원을 참조하십시오.

‘지표’는 CloudWatch의 기본 개념입니다. 지표는 CloudWatch에 게시된 시간 순서별 데이터 요소 집합을 나타냅니다. 지표는 모니터링할 변수로, 데이터 요소는 시간에 따른 변수의 값을 나타내는 것으로 간주합니다. 예를 들어 특정 EC2 인스턴스의 CPU 사용량은 Amazon EC2가 제공하는 하나의 지표입니다. 데이터 요소 그 자체는 데이터를 수집하는 애플리케이션이나 비즈니스 활동에서 나올 수 있습니다.

기본적으로 많은 AWS 서비스에서 리소스(예: Amazon EC2 인스턴스, Amazon EBS 볼륨, Amazon RDS DB 인스턴스)에 대한 무료 지표를 제공합니다. 또한 유료로 Amazon EC2 인스턴스와 같은 일부 리소스에 대한 세부 모니터링을 사용하거나 자체 애플리케이션 지표를 게시할 수도 있습니다. 사용자 지정 지표의 경우 원하는 순서와 속도로 데이터 요소를 추가할 수 있습니다. 이러한 데이터 요소에 대한 통계를 정렬된 시계열 집합으로 검색할 수 있습니다.

지표는 생성된 리전에만 존재합니다. 지표는 삭제가 불가능하지만, 지표에 새 데이터가 게시되지 않을 경우 15개월 후에 자동으로 만료됩니다. 15개월이 지난 데이터 요소는 순서대로 만료됩니다. 새로운 데이터 요소가 들어오면 15개월이 지난 데이터가 삭제됩니다.

지표는 이름, 네임스페이스 및 0개 이상의 측정기준으로 고유하게 정의됩니다. 지표의 각 데이터 요소에는 타임스탬프와 측정 단위(선택 사항)가 있습니다. CloudWatch에서 어떤 지표의 통계든 검색할 수 있습니다.

자세한 내용은 사용 가능한 지표 보기 및 사용자 지정 지표 게시 단원을 참조하세요.

타임스탬프

각 지표 데이터 요소에는 타임스탬프가 연결되어 있어야 합니다. 타임스탬프는 최대 2주 전이고 최대 2시간 빠를 수 있습니다. 타임스탬프를 제공하지 않으면 CloudWatch는 데이터 요소를 수신한 시간에 따라 자동으로 타임스탬프를 생성합니다.

CloudWatch 경보는 UTC의 현재 시간을 기반으로 지표를 확인합니다. 현재 UTC 시간이 아닌 타임스탬프와 함께 사용자 지정 지표를 CloudWatch에 전송하면 경보에 [데이터 부족(Insufficient Data)] 상태가 표시되거나 경보가 지연될 수 있습니다.

지표 보존 기간

CloudWatch는 지표 데이터를 다음과 같이 유지합니다.

기간이 60초 미만으로 설정된 데이터 요소들은 3시간 동안 사용이 가능합니다. 이러한 데이터 요소는 고분해능 사용자 지정 지표입니다.

기간이 60초(1분)로 설정된 데이터 요소들은 15일 동안 사용이 가능

기간이 300초(5분)로 설정된 데이터 요소들은 63일 동안 사용이 가능

기간이 3600초(1시간)로 설정된 데이터 요소들은 455일(15개월) 동안 사용이 가능

원래 더 짧은 기간으로 게시된 데이터 요소는 장기 보관을 위해 집계됩니다. 예를 들어 데이터를 1분 기간으로 수집할 경우 15일 동안 1분 분해능으로 데이터를 사용할 수 있습니다. 15일 이후에는 이 데이터를 계속 사용할 수 있지만 데이터가 5분 분해능으로 집계됩니다. 63일 이후에는 이 데이터가 추가로 집계되어 1시간 분해능으로 제공됩니다.

지난 2주 동안 새로운 데이터 요소가 없는 지표는 콘솔에 나타나지 않습니다. 콘솔의 모든 지표 평균트루범위 지표 탭에 있는 검색 상자에 지표 이름이나 측정기준 이름을 입력할 때도 나타나지 않으며 list-metrics 명령의 결과에도 반환되지 않습니다. 이러한 지표를 검색하는 가장 좋은 방법은 AWS CLI에서 get-metric-data 또는 get-metric-statistics 명령을 사용하는 것입니다.

측정기준은 지표의 자격 증명에 속하는 이름/값 페어입니다. 각 지표에 측정기준을 최대 10개까지 할당할 수 있습니다.

모든 지표에는 자신을 설명하는 고유한 특징이 있고 측정기준을 이러한 특징에 대한 범주로 생각할 수 있습니다. 측정기준을 사용하면 통계 계획을 위한 구조를 설계할 수 있습니다. 측정기준은 지표에 대한 고유한 식별자의 일부이므로 지표 중 하나에 이름/값 쌍을 추가할 때마다 해당 지표의 새로운 변형이 생성되는 것입니다.

AWSCloudWatch에 데이터를 전송하는 서비스는 각 지표에 측정기준을 연결합니다. 측정기준을 사용하여 CloudWatch가 반환하는 결과를 필터링할 수 있습니다. 예를 들어 지표를 검색할 때 InstanceId 측정기준을 지정하여 특정 EC2 인스턴스에 대한 통계를 얻을 수 있습니다.

Amazon EC2와 같은 특정 AWS 서비스에서 생성한 지표의 경우 CloudWatch는 측정기준 전반의 데이터를 집계할 수 있습니다. 예를 들어 AWS/EC2 네임스페이스의 지표를 검색하는데 어떤 측정기준도 지정하지 않으면 CloudWatch는 지정된 지표에 대한 모든 데이터를 집계하여 요청된 통계를 생성합니다. 사용자 지정 지표의 경우 CloudWatch는 측정기준 전반에서 집계하지 않습니다.

측정기준 조합

CloudWatch는 지표에 동일한 지표 이름이 있는 경우에도 각각의 고유한 측정기준 조합을 별도의 지표로 처리합니다. 사용자가 게시한 측정기준의 조합만 사용해서 통계를 검색할 수 있습니다. 통계를 검색할 때 지표 생성 시 사용했던 네임스페이스, 지표 이름 및 측정기준 파라미터에 동일한 값을 지정합니다. 또한 CloudWatch에서 집계에 사용할 시작 및 종료 시간을 지정할 수도 있습니다.

예를 들어 다음 속성을 가진 DataCenterMetric 네임스페이스에 ServerStats라는 이름을 가진 서로 다른 4개의 지표를 게시한다고 가정합니다.

이러한 4개의 지표만 게시할 경우, 측정기준의 조합에 대한 통계를 검색할 수 있습니다.

다음 측정기준이 사용되거나 측정기준을 지정하지 않은 경우에는 통계를 검색할 수 없습니다. (단, 여러 지표에 대한 통계를 검색할 수 있는 지표 수학 SEARCH 함수를 사용하는 경우는 예외입니다. 자세한 내용은 그래프에서 검색 표현식 사용 단원을 참조하세요.)

각 지표는 다음 중 하나입니다.

표준 분해능 - 1분 세분화 데이터

고분해능 - 1초 세분화 데이터

AWS 서비스에 의해 생성되는 지표는 기본적으로 표준 분해능입니다. 사용자 지정 지표를 게시할 때는 지표를 표준 분해능 또는 고분해능으로 정의할 수 있습니다. 고분해능 지표를 게시할 경우 CloudWatch는 이 지표를 1초 분해능으로 저장합니다. 그러면 사용자는 1초, 5초, 10초, 30초 또는 60초의 배수 기간으로 지표를 읽고 검색할 수 있습니다.

고분해능 지표는 애플리케이션의 단기(1분 미만) 활동을 보다 즉각적으로 관찰할 수 있게 해줍니다. 사용자 지정 지표에 대해 PutMetricData 를 호출할 때마다 요금이 부과되며, 따라서 고분해능 지표에 대해 PutMetricData 를 자주 호출할수록 요금이 증가할 수 있다는 점에 유의하십시오. CloudWatch 요금에 대한 자세한 내용은 Amazon CloudWatch 요금 을 참조하세요.

고분해능 지표에 대해 경보를 설정할 경우 고분해능 경보를 10초 또는 30초 기간으로 지정하거나 60초의 배수 기간으로 정기 경보를 설정할 수 있습니다. 10초 또는 30초 기간의 고분해능 경보는 요금이 더 비쌉니다.

통계는 지정한 기간에 걸친 지표 데이터 집계입니다. CloudWatch는 사용자 지정 데이터가 제공하거나 다른 AWS 서비스가 CloudWatch에 제공한 지표 데이터 요소를 기반으로 통계를 제공합니다. 집계는 네임스페이스, 지표 이름, 측정기준 및 데이터 요소 측정 단위를 사용하여 지정한 기간에 대해 수행됩니다.

CloudWatch에서 지원하는 통계에 대한 자세한 정의는 CloudWatch 통계 정의 단원을 참조하세요.

각각의 통계는 측정 단위를 가지고 있습니다. 단위로는 Bytes , Seconds , Count 및 Percent 가 있습니다. CloudWatch에서 지원하는 단위의 전체 목록은 Amazon CloudWatch API 참조의 MetricDatum 데이터 유형을 참조하세요.

사용자 지정 지표를 만들 때 단위를 지정할 수도 있습니다. 단위를 지정하지 않을 경우 CloudWatch는 None 을 단위로 사용합니다. 단위를 사용하면 데이터에 개념적 의미를 더할 수 있습니다. CloudWatch는 내부적으로 단위에 의미를 부여하지 않지만 다른 애플리케이션은 단위를 기반으로 의미 정보를 도출할 수 있습니다.

측정 단위를 지정하는 지표 데이터 요소들은 개별적으로 집계됩니다. 단위를 지정하지 않고 통계를 구하는 경우 CloudWatch는 동일한 단위의 데이터 요소를 모두 함께 집계합니다. 단위만 다른 동일한 지표가 두 개 있는 경우에는 각 단위에 대해 하나씩, 개별 데이터 스트림 두 개가 반환됩니다.

‘기간’은 특정 Amazon CloudWatch 통계와 연관된 시간의 길이입니다. 각 통계는 지정한 기간에 대해 수집된 지표 데이터의 집계를 나타냅니다. 기간은 초 단위로 평균트루범위 지표 정의되며, 유효한 기간 값은 1, 5, 10, 30 또는 60의 배수입니다. 예를 들어 6분의 기간을 지정하려면 기간 값으로 360을 사용합니다. 기간을 변경하여 데이터가 집계되는 방식을 조정할 수 있습니다. 기간은 최소 1초에서 최대 1일(86,400초)일 수 있습니다. 기본 값은 60초입니다.

저장 분해능 1초를 사용하여 평균트루범위 지표 정의한 사용자 지정 지표만 1분 미만 기간을 지원합니다. 콘솔에서는 항상 60 미만의 기간을 설정할 수 있지만 지표가 저장되는 방식과 일치하도록 기간을 선택해야 합니다. 1분 미만 기간을 지원하는 지표에 대한 자세한 내용은 고분해능 지표 단원을 참조하십시오.

통계를 검색할 때 기간, 시작 시간, 종료 시간을 지정할 수 있습니다. 이들 평균트루범위 지표 파라미터는 통계와 연관된 전체 기간을 결정합니다. 시작 시간과 종료 시간은 지난 1시간 동안의 통계를 얻을 수 있도록 기본 설정되어 있습니다. 시작 시간 및 종료 시간에 지정하는 값에 따라 CloudWatch가 반환하는 기간이 결정됩니다. 예를 들어 기간, 시작 시간 및 종료 시간에 대한 기본값을 사용해 통계를 검색하면 전 시간 동안 1분마다 집계된 통계값들이 반환됩니다. 10분 단위로 집계된 통계를 선호할 경우에는 기간을 600으로 지정합니다. 전체 시간 동안 통계를 집계하고 싶은 경우에는 기간을 3600으로 지정합니다.

특정 시간 동안 통계가 집계되는 경우, 통계가 그 기간이 시작하는 시간으로 타임 스탬프가 추가됩니다. 예를 들어, 7:00pm에서 8:00pm에 집계된 데이터는 타임 스탬프가 7:00pm로 추가됩니다. 또한, 7:00pm와 8:00pm 사이에 집계된 데이터는 7:00pm에 표시되기 시작하며, 그렇게 집계된 데이터의 값은 CloudWatch가 해당 기간 동안 더 많은 샘플을 수집하면서 변경될 수 있습니다.

기간은 CloudWatch 경보에도 중요합니다. 특정 지표를 모니터링하도록 경보를 생성하면 CloudWatch가 해당 지표를 지정된 임계값과 비교하게 됩니다. CloudWatch가 이러한 비교를 수행하는 방식을 광범위하게 제어할 수 있습니다. 비교 작업이 수행되는 기간을 지정할 수 있을 뿐 아니라, 결론에 도달하기까지 사용되는 평가 기간의 수를 지정할 수 있습니다. 예를 들어 세 평가 기간을 지정하는 경우 CloudWatch는 세 데이터 요소의 기간을 비교합니다. CloudWatch는 가장 오래된 데이터 요소가 위반이고 다른 데이터 요소가 위반 또는 누락인 경우에만 이를 알려 줍니다. 지표를 계속해서 내보낸 경우 CloudWatch는 세 개의 실패가 발견될 때까지 이를 알리지 않습니다.

Amazon CloudWatch는 통계 검색 시 지정한 기간에 따라 통계를 집계합니다. 동일하거나 유사한 타임스탬프를 사용하여 데이터 요소를 원하는 평균트루범위 지표 만큼 게시할 수 있습니다. CloudWatch는 지정된 기간에 따라 데이터 요소를 집계합니다. CloudWatch는 리전 전체에서 데이터를 자동으로 집계하지 않습니다. 그러나 지표 수학을 사용하여 다양한 리전의 지표를 집계할 수 있습니다.

동일한 타임스탬프뿐만 아니라 동일한 네임스페이스 및 측정기준을 공유하는 지표에 대한 데이터 요소를 게시할 수 있습니다. CloudWatch는 이러한 데이터 요소에 대해 통계를 집계해 반환합니다. 또한 타임스탬프에 상관 없이 동일하거나 다른 지표에 대한 여러 데이터 요소를 게시할 수도 있습니다.

대량의 데이터 세트에서는 통계 세트라는 사전 집계된 데이터 세트를 삽입할 수 있습니다. 통계 집합을 사용하면 CloudWatch에 여러 데이터 요소의 Min, Max, Sum, SampleCount를 제공할 수 있습니다. 통계 세트는 1분에 여러 번 데이터를 수집해야 하는 경우 일반적으로 사용됩니다. 예를 들어 웹 페이지의 요청 지연 시간에 대한 지표가 있다고 가정해 보겠습니다. 웹 페이지 방문 시 데이터를 게시하는 것은 적절하지 않습니다. 해당 웹 페이지에 대한 모든 방문의 대기 시간을 수집하고 1분에 한 번씩 이러한 데이터를 집계하여 해당 통계 집합을 CloudWatch에 전송하는 것이 좋습니다.

Amazon CloudWatch는 지표의 소스를 구별하지 않습니다. 소스가 다르지만 네임스페이스 및 측정기준이 동일한 지표를 게시하는 경우 CloudWatch는 이 지표를 단일 지표로 처리합니다. 이는 확장된 분산형 시스템의 서비스 지표에 유용할 수 있습니다. 예를 들어 웹 서버 애플리케이션의 모든 호스트가 처리 중인 요청의 대기 시간을 나타내는 동일한 지표를 게시할 수 있습니다. CloudWatch는 이러한 지표를 단일 지표로 처리하므로 애플리케이션 전체의 모든 요청에 ​​대한 최솟값, 최댓값, 평균, 합계 등의 통계를 얻을 수 있습니다.

백분위수는 데이터 세트에서 값의 상대적 위치를 나타냅니다. 예를 들어 95 백분위는 데이터의 95%가 이 값보다 아래에 있고 5%가 이 값보다 위에 있다는 것을 의미합니다. 백분위수는 지표 데이터의 분포를 정확하게 이해하는 데 도움이 됩니다.

백분위 수는 종종 이상치를 격리하는 데 사용됩니다. 일반적인 분포에서 데이터의 95%는 평균값으로부터 2 표준 편차 내에 있으며, 데이터의 99.7%는 평균값으로부터 표준 편차 3 이내에 있습니다. 3 표준 편차 밖에 있는 데이터는 평균값에서 크게 벗어나 있다는 점에서 종종 이상치로 간주됩니다. 예를 들어 뛰어난 고객 경험을 보장하기 위해 EC2 인스턴스의 CPU 사용률을 모니터링하고 있다고 가정합니다. 평균값을 모니터링하면 이상치가 감춰질 수 있습니다. 최대값을 모니터링하면 단 하나의 이상치로도 결과가 잘못될 수 있습니다. 백분위수를 사용하면 CPU 사용률에 대한 95 백분위를 모니터링하여 비정상적으로 부하가 많은 인스턴스를 확인할 수 있습니다.

일부 CloudWatch 지표는 백분위수를 통계로 지원합니다. 이러한 지표의 경우 다른 CloudWatch 통계(평균, 최솟값, 최댓값, 합계)를 사용할 때와 마찬가지로 백분위수를 사용하여 시스템 및 애플리케이션을 모니터링할 수 있습니다. 예를 들어 경보를 생성할 때 통계 함수로 백분위수를 사용할 수 있습니다. 백분위수를 소수점 이하 10자리까지 지정할 수 있습니다(예: p95.0123456789).

사용자 지정 지표에 대해 요약되지 않은 원시 데이터 요소를 게시하는 경우 사용자 지정 지표에 백분위수 통계를 사용할 수 있습니다. 지표 값에 음수 값이 포함된 지표에서는 백분위수 통계를 사용할 수 없습니다.

CloudWatch가 백분위수를 평균트루범위 지표 계산하려면 원시 데이터 요소가 필요합니다. 대신 통계 세트를 사용해 데이터를 게시하면 아래 조건 중 하나가 true인 경우에만 이 데이터에 대한 백분위수 통계를 검색할 수 있습니다.

STARC 밴드를 보완하는 최고의 기술 지표는 무엇입니까?

Military Lessons: The U.S. Military in the Post-Vietnam Era (1999) (칠월 2022)

STARC 밴드를 보완하는 최고의 기술 지표는 무엇입니까?

STARC 밴드의 가장 보편적 인 용도 중 하나는 시장 리버설 가능성이있는 지점에서 위험이 적은 거래 항목을 찾아내는 것입니다. 이 밴드는 스윙 트레이딩 및 범위 거래에서 대부분의 가격 변동의 상한 및 하한을 파악하기 위해 자주 사용됩니다. STARC 대역은 상위 대역을 플롯하기 위해 선택된 단순 이동 평균에 평균 트루 범위 (ATR)의 배수를 더하고 하위 대역을 플롯하기 위해 ATR 배수를 뺀 값으로 구성되기 때문에 STARC 대역은 STARC 대역을 시장에서 과매 수 또는 과매도 상태의보다 신뢰할 수있는 수준. 따라서 STARC 밴드와 함께 사용되는 가장 일반적인 거래 전략 중 하나는 가격이 낮은 밴드로 확대 된 후 평균트루범위 지표 평균트루범위 지표 위쪽 밴드에 도달하거나 다시 위쪽으로 돌아 가기 위해 가격을 찾고 거래하는 것입니다. 거래자는 가격이 반대 밴드 또는 적어도 이동 평균 라인으로 돌아가는 것을 목표로 한 거래를 시작하고 거래가 체결 된 밴드를 약간 벗어난 단단한 중지 손실 주문을 실행할 수 있습니다.

이러한 종류의 거래 전략을 보완하는 데 도움이되는 추가 기술 지표는 상대 강도 지수 (RSI), stochastics (stochastics) 등과 같은 과매 수 및 과매 수 수준을 식별하는 데 사용되는 일반적인 오실레이터 일 수 있습니다. Williams % R, 또는 overbought / oversold index. 가격이 상위 또는 하위 STARC 대역에 도달 할 때 과매 수 또는 과매도 신호를 제공하는 이러한 지표 중 일부 또는 전부는 STARC 대역에서 주어진 표시를 강화하는 확인으로서 거래자에 의해 해석됩니다.

이러한 거래 전략은 가격 방향의 반전을 예상하기 때문에 시그널링 시장 반전으로 해석되는 촛대 패턴을 사용하여 전략을 보완 할 수도 있습니다. 일반적인 시장 반전 촛대 패턴은 매달려 사람, 망치, 아침 스타 또는 저녁 별 형성, 그리고 양초를 포함하고 있습니다.

VWAP (Volume Weighted Average Price)를 보완하는 최고의 기술 지표는 무엇입니까? | InvestPedia

VWAP (Volume Weighted Average Price)를 보완하는 최고의 기술 지표는 무엇입니까? | InvestPedia

은 기술 거래 전략에서 가중 평균 가격 (VWAP)을 보완하는 데 사용할 수있는 몇 가지 지표와 오실레이터를 조사합니다.

윌리엄스 % R 오실레이터를 보완하는 최고의 기술 지표는 무엇입니까?

윌리엄스 % R 오실레이터를 보완하는 최고의 기술 지표는 무엇입니까?

는 Williams % R에 대해 배우고 다른 지표는 효과적인 무역 전략 수립시이 운동량 오실레이터를 칭찬합니다. 윌리엄스 % R 오실레이터는 투자자들이 강력한 추세와 잠재적 반전 점을 파악하는 데 도움이되는 많은 운동량 지표 중 하나입니다.

Forex Pivot Point 전략을 보완하는 최고의 기술 지표는 평균트루범위 지표 무엇입니까?

Forex Pivot Point 전략을 보완하는 최고의 기술 지표는 무엇입니까?

는 일일 피벗 포인트 수준에 따라 외환 거래 전략을 보완하기 위해 거래자와 분석가가 사용하는 최고의 기술 지표를 학습합니다. Forex 피봇 포인트 전략을 보완하는 최고의 기술 지표는 이동 평균 및 이동 평균입니다.

앱 또는 브라우저용 Apdex 데이터 가져오기(v2)

다음은 New Relic REST API(v2)를 사용하여 특정 애플리케이션 ID 및 API 키 에 대한 애플리케이션 및 브라우저에 대한 Apdex 데이터를 가져오는 방법에 대한 몇 가지 예입니다. 기본적으로 이것은 JSON 형식으로 지난 30분 동안 매분 값 목록을 제공합니다.

데이터를 수집할 때 반환되는 값은 지정한 기간과 데이터가 저장되는 방식의 영향을 받을 수 있습니다. 자세한 내용은 메트릭 데이터 추출 을 참조하십시오.

Apdex의 메트릭 이름 및 값

REST API 호출로 Apdex 메트릭 이름 및 값을 지정하려면 필요에 따라 이러한 코드를 사용하십시오.

측정항목 이름

측정항목 값

score : 애플리케이션의 Apdex 점수

s : 애플리케이션의 만족 횟수

t : 애플리케이션의 허용 횟수

f : 애플리케이션의 좌절된 카운트

count : 애플리케이션의 요청 횟수

score : 브라우저의 평균트루범위 지표 Apdex 점수

f : 브라우저의 좌절 카운트

count : 브라우저의 요청 횟수

score 을 결정하는 데 사용된 계산은 Apdex: 사용자 만족도 측정 에 설명되어 있습니다. 다음 섹션에서는 score 및 이에 도달하는 데 사용되는 s, t 및 f 값 을 얻는 방법을 설명합니다.

특정 기간 동안 평균 Apdex score (앱 및 브라우저 모두)를 얻으려면 이 명령을 사용하십시오. 이 예에서는 애플리케이션 ID 및 해당 API 키 에 대한 XML 형식의 24시간을 보여줍니다.

그러면 APM 개요 페이지 에 표시된 것과 동일한 Apdex 점수가 반환됩니다.

Average Apdex for application and browser

APM > (선택한 앱) > Monitoring > Overview : API v2를 사용하여 APM 개요 페이지 에 표시된 것과 동일한 Apdex 점수를 반환할 수 있습니다.

특정 시간 범위 에 대한 평균 Apdex 메트릭 값 을 얻으려면 이 명령을 사용하십시오. 이 예에서는 애플리케이션 ID 및 해당 API 키 에 대한 XML 형식의 12시간을 보여줍니다.

팁: 평균 대신 일련의 Apdex 점수를 반환하려면 &summarize=true 을 생략합니다.

특정 시간 범위 에 대한 평균 점수 s , t , f , count 및 임계값의 전체 세트를 얻으려면 이 명령을 사용하십시오. 이 예에서는 애플리케이션 ID 및 해당 API 키 에 대한 XML 형식의 24시간( %2B06:00 을 사용하여 UTC에서 서쪽으로 6시간 시간대로 조정됨)을 보여줍니다.


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