構造化されたイベントの探索と視覚化

仕組み

シグナルから意思決定までのレビュー可能なワークフロー

最初にサンプルを検査する

フィールドを集計する前に、フィールドに期待される値と型が含まれていることを確認してください。これにより、計測ミスを早期に発見できます。

メトリックと粒度を選択してください

質問に一致する集計、数値フィールド、タイムバケット、フィルターを選択します。不完全な最新のバケットを念頭に置いてください。

有益なビューを促進する

結果が定期的なワークフローの一部になった場合は、結果をダッシュボードまたはアラートに追加します。マルチテーブルおよびマルチ CTE ロジックにはクエリを使用します。

構造化されたイベントの探索

イベントサンプルからフィルター、集計、および視覚的な結果に移行する実際の製品のキャプチャ。

境界線

これが置き換えられないもの

Explore は 1 つのテーブルの調査用に最適化されています。結合、いくつかの CTE、および再利用可能な分析定義はクエリに属します。
チャートでは、不完全な計装、混合ユニット、不安定なルート名やイベント名を補正することはできません。
高カーディナリティの生識別子は、トップレベルのチャートのディメンションとしてよりも、制限されたドリルダウンに使用する方が適しています。

検査可能な証明パス

イベント契約から目に見える答えまで

この例では、宣言されたスキーマ、読み取り専用の SQL、および決定論的な合成結果を使用します。顧客のベンチマークとしてサンプルデータを提示せずにワークフローを示します。

1. イベント契約

1行 api_requests、クエリで使用される型が明示的に示されています。

timestamp_utc: Timestamp
route_template: Utf8
status_code: Int64
latency_ms: Float64

イベント契約書を閲覧する

2. 読み取り専用 SQL

意味のある 5xx エラー率が最も高いのは、どの API ルートですか?

SELECT
  route_template,
  COUNT(*) AS requests,
  SUM(CASE WHEN status_code >= 500 THEN 1 ELSE 0 END) AS errors,
  100.0 * SUM(CASE WHEN status_code >= 500 THEN 1 ELSE 0 END)
    / NULLIF(COUNT(*), 0) AS error_rate_pct
FROM api_requests
WHERE timestamp_utc >= now() - INTERVAL '24 hours'
GROUP BY route_template
HAVING COUNT(*) >= 20
ORDER BY error_rate_pct DESC
LIMIT 10;