시계열 경보

시계열 경보는 측정값이 정한 조건을 만족하는 시간 구간을 찾아 이벤트 객체로 저장합니다. Quiver의 Time series search로 구간을 탐색한 뒤 같은 유형의 객체들에 로직을 적용하도록 Automate에서 구성합니다.

경보 객체 유형 하나는 평가 실행 작업 하나에 연결됩니다. 같은 경보 유형에 여러 자동화가 기록할 수 있으므로 여러 자동화가 평가 작업을 공유할 수 있습니다. Spark 또는 Flink 작업은 경보 객체의 기반 데이터셋이나 스트림에 경보 생성 및 갱신 기록을 출력합니다.

배치와 스트리밍

배치는 데이터셋과 스트림 모두 읽을 수 있지만, 스트림은 아카이브를 경유하므로 추가로 최소 10분의 지연을 고려해야 합니다. 증분 배치가 데이터의 뒤쪽 범위를 읽는 방식은 일부 보간이나 상태 기반 연산에서 Quiver의 전체 구간 계산과 차이를 만들 수 있습니다.

스트리밍 경보는 스트림 기반 입력만 지원합니다. 로직에 데이터셋 기반 동기화가 들어 있으면 해당 경보를 해석하지 못합니다. 상태를 축적하는 계산에는 준비 구간이 필요합니다. 예를 들어 12시간 이동 집계는 약 12시간 분량의 관측이 필요합니다. 허용 지연과 버퍼링은 추가 설정에서 조정합니다.

로직과 객체 조건

먼저 TSP를 가진 루트 객체 또는 센서 객체를 구성합니다. 경보 로직은 루트 객체 인스턴스 하나를 기준으로 작성하고 같은 유형의 다른 객체들에 템플릿으로 적용합니다. 루트의 TSP와 그 루트에 연결된 센서 TSP를 함께 사용할 수 있습니다.

일반 객체 속성을 직접 참조하여 템플릿에 반영하려면 Time series formula에서 @ 기호로 지정합니다. 지원되는 Linked object property parameter 등 카드의 범위는 지원 목록을 따릅니다.

처음 탐색은 Quiver에서 하고 이후 관리는 Automate에서 하는 방식이 권장됩니다. 경보 로직은 두 앱에서 만들 수 있지만 수정은 Automate에서 합니다. 조건을 이미 알고 있다면 Automate에서 바로 작성할 수도 있습니다.

권한과 효과

자동화를 만들려면 경보를 바인딩할 객체 유형의 편집 권한이 필요하고, 기존 자동화를 보려면 같은 유형의 보기 권한이 필요합니다. 기반 TSP를 읽는 권한은 시계열 접근 조건을 따릅니다.

경보 출력에는 액션이나 알림 효과를 추가할 수 있습니다. 경보 객체를 다른 파이프라인에서 처리하려면 효과 없이 저장할 수도 있습니다.

시계열 경보는 정상적으로 공급되는 측정 데이터에서 이상 이벤트를 찾는 기능입니다. 파이프라인의 데이터량이나 품질, 수집 상태를 검사하려면 Data Health 또는 스트림 모니터링을 사용합니다.

상태 확인

자동화 Overview의 Time series evaluation status에서 작업이 실행 중인지와 오류 및 경고를 확인합니다. Automate의 History에서는 최근 평가 시각, 성공 및 실패 상태와 상세 오류를 확인합니다. 작업 상태와 자동화 평가 이력을 함께 살펴봅니다.

설정 예제, 작업 및 자동화별 옵션과 운영 FAQ에서 구체적인 절차를 확인합니다.