게이트웨이 데이터 스키마 차이점

게이트웨이 프로세서는 텔레메트리 데이터가 뉴렐릭에 도달하기 전에 작동합니다. 이는 NRDB에서 사용할 수 있는 일부 속성을 아직 게이트웨이에서 사용할 수 없음을 의미합니다. 필터, 변환 및 샘플링 프로세서에 대한 OTTL 표현식을 작성할 때 이러한 차이점을 이해하는 것이 매우 중요합니다.

스키마가 서로 다른 이유는 무엇일까요?

데이터 흐름 및 보강

텔레메트리 데이터가 뉴렐릭의 플랫폼을 통해 흐르는 경우:

게이트웨이 처리 - 게이트웨이는 에이전트 및 기타 소스로부터 원시 텔레메트리를 받습니다.
강화 - 뉴렐릭은 속성(예: entity.guid, appName)을 추가하고 일부 기존 속성의 이름을 바꿉니다.
클라우드 규칙 처리 - NRQL기반 cloud 규칙은 보강된 데이터를 기반으로 작동합니다.
저장 방식 - 모든 보강 처리가 적용된 데이터는 NRDB에 저장됩니다.

게이트웨이 프로세서에 미치는 영향

게이트웨이 프로세서는 사전 보강 데이터를 볼 수 있습니다. 즉, 다음과 같습니다.

일부 속성은 아직 존재하지 않습니다(예: entity.guid, appName, entityGuid).
속성 이름은 NRDB에서 보이는 것과 다를 수 있습니다.
필터 및 변환 로직은 이러한 축소된 속성 집합을 고려해야 합니다.

클라우드 규칙은 보강 후 데이터를 참조합니다. 즉, 다음과 같습니다.

모든 강화 속성을 사용할 수 있습니다.
NRQL 쿼리는 게이트웨이에 존재하지 않는 속성을 참조할 수 있습니다.

데이터 소스

게이트웨이는 다음으로부터 텔레메트리를 수신합니다.

뉴렐릭 APM 에이전트 (다국어 지원)
뉴렐릭 인프라 에이전트
OpenTelemetry 수집기
뉴렐릭 API (이벤트 API, 로그인 API, 트레이스 API, 지표 API)
기타 OTLP 호환 소스

중요

게이트웨이 구현, 배포에 지원되는 에이전트 및 버전을 확인하려면 에이전트 설정 문서를 참조하세요.

모든 데이터는 수많은 속성을 가진 복잡하고 다중 중첩된 JSON 형식으로 제공됩니다.

게이트웨이 프로세서용 OTTL 표현식 작성

속성 가용성

OTTL 필터 조건 또는 변환문을 작성할 때:

사용 가능한 속성:

에이전트/수집기에서 보낸 코어 텔레메트리 속성
측정 속성, 도구가 직접 추가
표준 OTLP 속성(예: span_id, trace_id, severity.number)

사용 불가능한 속성(정보 보강 중에 추가됨):

entity.guid, entityGuid
appId, appName
host (대부분의 경우)
realAgentId
다양한 NR 관련 메타데이터 속성

자세한 내용은 아래 속성 참조표를 참조하십시오.

모범 사례

실제 데이터로 테스트: 복잡한 필터를 작성하기 전에 게이트웨이의 모니터링 데이터를 사용하여 델메트리에 어떤 속성이 있는지 확인하세요.

사용 가능한 속성을 활용하세요:

# ✓ Works - span_id exists in raw telemetry
filter/Spans:
  config:
    spans:
      - 'span_id.string == "abc123"'

# ✗ May not work - entity.guid added during enrichment
filter/Spans:
  config:
    spans:
      - 'attributes["entity.guid"] == "xyz789"'

강화된 속성에 대한 cloud 규칙을 고려하십시오. 필터링 로직에 강화된 속성(예: appName 또는 entity.guid)이 필요한 경우 게이트웨이 프로세서 대신 cloud 규칙을 사용하십시오.

참조표를 확인하세요. 필터 또는 변환에서 속성을 사용하기 전에 아래 표에서 해당 속성이 "게이트웨이에서 사용할 수 없음"으로 표시되어 있지 않은지 확인하십시오.

데이터 유형별 속성 참조

다음 표에서는 각 텔넷리 데이터 유형에 대해 게이트웨이 수준에서 사용할 수 없는 속성을 보여줍니다. 이러한 속성을 기준으로 필터링하거나 변환해야 하는 경우 cloud 규칙을 사용하는 것을 고려해 보세요.

데이터 형식	게이트웨이에서 사용할 수 없는 속성	예시 필터 표현식(OTTL)
프로세서(APM)	`appId` , `appName` , `containerId` , `entity.guid` , `entityGuid` , `host` , `realAgentId` , `transactionSubType` , `transactionType`	`attributes["guid"] == "c2906c2e8b9f11ff"`
맞춤 이벤트	`appId` , `appName` , `containerId` , `entityGuid` , `host` , `realAgentId`	`attributes["myFloat"] == 0.603`
오류 추적	`aggregateFacet` , `appId` , `appName` , `applicationIds` , `count` , `entity.guid` , `entityGuid` , `error.class` , `message` , `path` , `exceptionClass` , `fingerprint` , `id` , `message` , `realAgentId` , `storageId` , `timestamp` , `transactionName` , `transactionUiName`	`attributes["traceId"] == "b366efe772fa6d1c8e0852558026c40e"`
트랜잭션 오류	`aggregateFacet` , `appId` , `appName` , `containerId` , `entity.guid` , `entityGuid` , `host` , `realAgentId` , `transactionUiName`	`attributes["error.message"] == "my expected error message"`
연구소	`entity.guids` , `messageId` , `newrelic.logPattern` , `newrelic.logs.batchIndex` , `newrelic.source`	`span_id == "8b583de97341d094"`
지표슬라임)	`appId` , `appName` , `entity.guid` , `entityGuid` , `language` , `metricName` , `metricTimesliceName` , `newrelic.timeslice.value` , `scope` , `timestamp`	차원적 규칙 또는 cloud 규칙을 사용하세요
스팬(분산 추적)	`appId` , `appName` , `containerId` , `duration.ms` , `entity.guid` , `entity.name` , `entityGuid` , `host` , `id` , `process.id` , `realAgentId` , `trace.id`	`name == "WebTransaction/Go/GET /log"`
SQL추적	`applicationIds` , `callCount` , `databaseMetricName` , `entity.guid` , `id` , `maxCallTime` , `minCallTime` , `path` , `realAgentId` , `sql` , `sqlId` , `storageId` , `timestamp` , `totalCallTime` , `uri`	`attributes["uri"] == "Custom/Simple/sqlTransaction"`
거래 추적	`storageId` , `uri` , `path` , `agentRunId` , `applicationIds` , `duration` , `entity.guid` , `guid` , `id` , `protocolVersion` , `realAgentId` , `timestamp`	원시 트레이스 데이터에서 사용 가능한 속성 사용
지표 (게이지)	`newrelic.source` (값: `metricAPI` ), `metricName` : `{type, count, latest, max, min, sum}`	`name == "redis_aof_rewrite_in_progress" and value < 100`
기준(요약)	`newrelic.source` (값: `metricAPI` ), `metricName` : `{type, count, max, min, sum}`	`attributes["scrapedTargetKind"] == "user_provided"`
지표(개수)	`newrelic.source` (값: `metricAPI` ), `metricName` : `{type, count}`	`attributes["instrumentation.name"] == "nri-prometheus"`
시스템 샘플(인프라)	없음	`attributes["entityKey"] == "vagrant"`
스토리지샘플(인프라)	`entityAndMountPoint`	`attributes["inodesUsed"] == 161604`
네트워크 샘플(인프라)	`entityAndInterface`	`attributes["entityKey"] == "vagrant"`
프로세스샘플(인프라)	`entityAndPid`	`attributes["entityKey"] == "vagrant"`
컨테이너 샘플(인프라)	`entityGuid` , `entityType` , `entityId`	`attributes["agentName"] == "ContainerSampleAgent"`

일반적인 시나리오

엔티티별 필터링

문제: 엔티티별로 스팬을 필터링하려고 하는데, 게이트웨이에 entity.guid 존재하지 않습니다.

해결 방법: 원시 텔레메트리에 존재하는 서비스 이름 또는 기타 식별 속성을 사용합니다.

filter/Spans:
  config:
    spans:
      - 'attributes["service.name"] == "my-service"'

애플리케이션 이름으로 필터링

문제: APM 트랜잭션에서 게이트웨이에 appName 없습니다.

해결 방법: 속성을 사용하여 직접 세트를 구성하거나 cloud 규칙을 사용하여 보강 후 필터링을 적용합니다.

엔티티 정보 추가

문제: 게이트웨이에서 텔레메트리에 정보 컨텍스트를 추가하려고 합니다.

해결책: 게이트웨이에서 entity.guid 에 접근할 수는 없지만, 사용자 식별 메타데이터를 추가할 수 있습니다.

transform/Logs:
  config:
    log_statements:
      - set(attributes["deployment"], "production-us-east")
      - set(attributes["cluster"], "k8s-prod-01")

문제점 해결

필터가 예상 데이터와 일치하지 않습니다.

필터 프로세서가 예상과 다른 데이터를 반환하는 경우:

속성 가용성 확인 - 게이트웨이에 해당 속성이 존재하는지 확인합니다(NRDB에만 존재하는 것이 아님).
실제 텔레메트리 검사 - 게이트웨이 모니터링을 사용하여 실제로 어떤 속성이 존재하는지 확인

속성 접근 권한 테스트 - 속성에 간단한 필터를 적용하여 존재하는지 확인해 보세요.

filter/Test:
  config:
    logs:
      - 'attributes["entity.guid"] != ""'  # Will match nothing if attribute doesn't exist

변환이 예상 값을 설정하지 않음

속성이 추가되거나 수정되지 않는 경우:

속성 이름을 확인하십시오 - 사전 보강 속성 이름은 NRDB와 다를 수 있습니다.
데이터 유형을 확인하세요 - 속성에 올바르게 접근하고 있는지 확인하십시오 (예: attributes["key"] 사용 여부와 필드 직접 접근 여부).
프로세서 실행 순서를 검토하고 변환 작업이 해당 변환에 의존하는 필터보다 먼저 실행되도록 하십시오.

다음 단계

필터 프로세서 참조 - OTTL 필터 구문 학습
변환 프로세서 참조 - OTTL 변환 명령문 학습
클라우드 규칙 문서 - 보강된 데이터에 NRQL 사용하기

사용자의 편의를 위해 제공되는 기계 번역입니다.