이벤트 계약
쿼리가 예상하는 필드
| 필드 | 유형 | 그것이 존재하는 이유 |
|---|---|---|
| timestamp_utc | Timestamp | 요청 완료 시간. |
| release_version | Utf8 | 애플리케이션 릴리스 또는 빌드 식별자입니다. |
| status_code | Int64 | HTTP 응답 상태 코드입니다. |
| latency_ms | Float64 | 요청 기간(밀리초)입니다. |
DataFusion SQL
쿼리 복사
sql
SELECT
release_version,
COUNT(*) AS requests,
100.0 * SUM(CASE WHEN status_code >= 500 THEN 1 ELSE 0 END)
/ NULLIF(COUNT(*), 0) AS error_rate_pct,
approx_percentile_cont(latency_ms, 0.95) AS p95_latency_ms
FROM api_requests
WHERE timestamp_utc >= now() - INTERVAL '7 days'
AND release_version IS NOT NULL
GROUP BY release_version
HAVING COUNT(*) >= 100
ORDER BY error_rate_pct DESC, p95_latency_ms DESC;이 읽기 전용 쿼리는 빈 유형의 테이블에 대해 계획되고 실행됩니다. 아파치 DataFusion 45.2.0. 결정론적 샘플 출력은 합성되어 별도로 검토됩니다. 자신의 데이터에 대해 필드 유형, 임계값 및 비즈니스 정의를 검증합니다. 테스트 방법론을 읽어보세요.
쿼리 결과
릴리스별 5xx 비율
릴리스 2026.07.27.2는 오류율과 p95 대기 시간이 가장 높습니다.
2026.07.27.2
1.82%
comparison 1,180%
2026.07.27.1
0.44%
comparison 620%
2026.07.26.4
0.31%
comparison 590%
| release_version | requests | error_rate_pct | p95_latency_ms |
|---|---|---|---|
| 2026.07.27.2 | 22,640 | 1.82 | 1,180 |
| 2026.07.27.1 | 18,110 | 0.44 | 620 |
| 2026.07.26.4 | 39,400 | 0.31 | 590 |
합성 예제 출력. 운영 결정에 사용하기 전에 자체 이벤트 스키마 및 임계값에 대해 쿼리를 실행하세요.
예제 재현
공공 픽스처 다운로드
JSON 번들은 타입이 지정된 이벤트 계약을 포함합니다. illustrative 입력 행, 정확한 SQL, 예상 출력, 검토 참고 사항 및 엔진 버전. CSV에는 표시된 결과가 포함됩니다.
SQL 작동 방식
- 1릴리스별로 그룹화하면 겹치는 출시 트래픽이 별도로 유지됩니다.
- 2최소 볼륨 규칙은 작은 카나리아 샘플과의 비교를 보호합니다.
- 3결과를 상관 관계로 처리합니다. 원인을 할당하기 전에 경로, 지역, 고객 및 오류 유형 분석을 따릅니다.
결정해야 할 극단적인 경우
- 릴리스 식별자가 없는 요청은 배포 분석을 지원할 수 없습니다.
- 점진적인 롤아웃에는 배포 시작 시간과 이러한 집계와 함께 트래픽 공유가 필요합니다.
- 세분화 없이 근본적으로 다른 경로나 고객 세그먼트를 제공하는 릴리스를 비교하지 마십시오.
추천 대시보드
- 바: 릴리스별 error_rate_pct
- 그룹화된 막대: p95 대기 시간 및 요청 볼륨
- 표: 선택한 릴리스의 오류 유형
레시피를 활용해 보세요
관련 계측 및 가이드
분석 계속하기
실제 이벤트에서 실행
테이블을 만들고, 필드를 조정하고, 결과를 저장하세요.
무료로 시작하고, 구조화된 이벤트를 보내고, 쿼리 결과를 차트, 공유 대시보드 위젯 또는 알림 입력으로 사용하세요.