탑 리스트 위젯

탑 리스트 위젯 (Top List Widget)

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탑 리스트(top list) 시각화를 사용하면 어떤 메트릭 또는 이벤트 값이 가장 많거나 적은 태그 값 목록을 표시할 수 있어요. 예를 들어 CPU를 가장 많이 소비하는 항목, 디스크 공간이 가장 적은 호스트, 비용이 가장 높은 클라우드 제품이에요.

설정 (Setup)

구성 (Configuration)

1. 그래프로 그릴 데이터를 선택해요.

   • 메트릭: 메트릭 쿼리를 구성하려면 쿼리 문서를 참고하세요.
   • 비메트릭 데이터 소스: 이벤트 쿼리를 구성하려면 트레이스 검색 문서 또는 로그 검색 문서를 참고하세요.

2. 선택 사항: 추가 그래프 표시 구성을 확인해요.

옵션 (Options)

그래프 표시 (Graph display)

탑 리스트 시각화에 맥락을 추가하려면 선택적 표시 모드(Display Mode) 기능을 구성해요.

• 여러 개의 누적 그룹을 표시해서 쿼리의 각 차원의 세부 항목을 보여줘요. 누적(Stacked)은 기본적으로 활성화되어 있어요. 플랫(Flat)으로 전환할 수 있어요.
• 상대(Relative) 표시 모드를 선택해서 값을 총계의 백분율로 표시하거나, 절대(Absolute) 표시 모드를 선택해서 쿼리 중인 데이터의 원시 개수를 표시해요. 참고: 상대 표시는 count 메트릭이나 로그 이벤트 같은 count 데이터에서만 사용할 수 있어요.
• 시각적 서식 규칙(Visual Formatting Rules)에서 항목 값에 따라 조건부 서식을 구성해요.

컨텍스트 링크 (Context links)

컨텍스트 링크는 기본적으로 활성화되어 있으며 켜고 끌 수 있어요. 컨텍스트 링크는 대시보드 위젯을 Datadog 또는 타사 애플리케이션의 다른 페이지와 연결해줘요.

전역 시간 (Global time)

스크린보드와 노트북에서 위젯이 사용자 지정 시간 범위를 가질지 전역 시간 범위를 사용할지 선택해요.

API

이 위젯은 **대시보드 API**와 함께 사용할 수 있어요. 위젯 JSON 스키마 정의에 대해서는 다음 표를 참고하세요.

탑 리스트 위젯의 최상위 필드에는 다음이 있어요.

각 requests 항목은 conditional_formats, formulas, queries, indexes, limit(count, offset, order), sort 등을 포함할 수 있어요. 전체 예시는 다음과 같아요.

{
  "custom_links": [
    {
      "is_hidden": false,
      "label": "Search logs for {{host}}",
      "link": "https://app.datadoghq.com/logs?query={{host}}",
      "override_label": "logs"
    }
  ],
  "description": "string",
  "requests": [
    {
      "apm_query": {
        "compute": {
          "aggregation": "avg",
          "facet": "@duration",
          "interval": 5000
        },
        "group_by": [
          {
            "facet": "resource_name",
            "limit": 50,
            "sort": {
              "aggregation": "avg",
              "facet": "@string_query.interval",
              "order": "desc"
            }
          }
        ],
        "index": "days-3,days-7",
        "multi_compute": [
          {
            "aggregation": "avg",
            "facet": "@duration",
            "interval": 5000
          }
        ],
        "search": {
          "query": ""
        }
      },
      "audit_query": {
        "compute": {
          "aggregation": "avg",
          "facet": "@duration",
          "interval": 5000
        },
        "group_by": [
          {
            "facet": "resource_name",
            "limit": 50,
            "sort": {
              "aggregation": "avg",
              "facet": "@string_query.interval",
              "order": "desc"
            }
          }
        ],
        "index": "days-3,days-7",
        "multi_compute": [
          {
            "aggregation": "avg",
            "facet": "@duration",
            "interval": 5000
          }
        ],
        "search": {
          "query": ""
        }
      },
      "conditional_formats": [
        {
          "comparator": ">",
          "custom_bg_color": "string",
          "custom_fg_color": "string",
          "hide_value": false,
          "image_url": "string",
          "metric": "string",
          "palette": "blue",
          "timeframe": "string",
          "value": 0
        }
      ],
      "event_query": {
        "compute": {
          "aggregation": "avg",
          "facet": "@duration",
          "interval": 5000
        },
        "group_by": [
          {
            "facet": "resource_name",
            "limit": 50,
            "sort": {
              "aggregation": "avg",
              "facet": "@string_query.interval",
              "order": "desc"
            }
          }
        ],
        "index": "days-3,days-7",
        "multi_compute": [
          {
            "aggregation": "avg",
            "facet": "@duration",
            "interval": 5000
          }
        ],
        "search": {
          "query": ""
        }
      },
      "formulas": [
        {
          "alias": "string",
          "cell_display_mode": "number",
          "cell_display_mode_options": {
            "trend_type": "area",
            "y_scale": "shared"
          },
          "conditional_formats": [
            {
              "comparator": ">",
              "custom_bg_color": "string",
              "custom_fg_color": "string",
              "hide_value": false,
              "image_url": "string",
              "metric": "string",
              "palette": "blue",
              "timeframe": "string",
              "value": 0
            }
          ],
          "formula": "func(a) + b",
          "limit": {
            "count": "integer",
            "order": "asc"
          },
          "number_format": {
            "unit": {
              "per_unit_name": "bytes",
              "type": "canonical_unit",
              "unit_name": "bytes"
            },
            "unit_scale": {
              "type": "canonical_unit",
              "unit_name": "bytes"
            }
          },
          "style": {
            "palette": "classic",
            "palette_index": 1
          }
        }
      ],
      "log_query": {
        "compute": {
          "aggregation": "avg",
          "facet": "@duration",
          "interval": 5000
        },
        "group_by": [
          {
            "facet": "resource_name",
            "limit": 50,
            "sort": {
              "aggregation": "avg",
              "facet": "@string_query.interval",
              "order": "desc"
            }
          }
        ],
        "index": "days-3,days-7",
        "multi_compute": [
          {
            "aggregation": "avg",
            "facet": "@duration",
            "interval": 5000
          }
        ],
        "search": {
          "query": ""
        }
      },
      "network_query": {
        "compute": {
          "aggregation": "avg",
          "facet": "@duration",
          "interval": 5000
        },
        "group_by": [
          {
            "facet": "resource_name",
            "limit": 50,
            "sort": {
              "aggregation": "avg",
              "facet": "@string_query.interval",
              "order": "desc"
            }
          }
        ],
        "index": "days-3,days-7",
        "multi_compute": [
          {
            "aggregation": "avg",
            "facet": "@duration",
            "interval": 5000
          }
        ],
        "search": {
          "query": ""
        }
      },
      "process_query": {
        "filter_by": [],
        "limit": "integer",
        "metric": "system.load.1",
        "search_by": "string"
      },
      "profile_metrics_query": {
        "compute": {
          "aggregation": "avg",
          "facet": "@duration",
          "interval": 5000
        },
        "group_by": [
          {
            "facet": "resource_name",
            "limit": 50,
            "sort": {
              "aggregation": "avg",
              "facet": "@string_query.interval",
              "order": "desc"
            }
          }
        ],
        "index": "days-3,days-7",
        "multi_compute": [
          {
            "aggregation": "avg",
            "facet": "@duration",
            "interval": 5000
          }
        ],
        "search": {
          "query": ""
        }
      },
      "q": "system.load.1",
      "queries": [],
      "response_format": "timeseries",
      "rum_query": {
        "compute": {
          "aggregation": "avg",
          "facet": "@duration",
          "interval": 5000
        },
        "group_by": [
          {
            "facet": "resource_name",
            "limit": 50,
            "sort": {
              "aggregation": "avg",
              "facet": "@string_query.interval",
              "order": "desc"
            }
          }
        ],
        "index": "days-3,days-7",
        "multi_compute": [
          {
            "aggregation": "avg",
            "facet": "@duration",
            "interval": 5000
          }
        ],
        "search": {
          "query": ""
        }
      },
      "security_query": {
        "compute": {
          "aggregation": "avg",
          "facet": "@duration",
          "interval": 5000
        },
        "group_by": [
          {
            "facet": "resource_name",
            "limit": 50,
            "sort": {
              "aggregation": "avg",
              "facet": "@string_query.interval",
              "order": "desc"
            }
          }
        ],
        "index": "days-3,days-7",
        "multi_compute": [
          {
            "aggregation": "avg",
            "facet": "@duration",
            "interval": 5000
          }
        ],
        "search": {
          "query": ""
        }
      },
      "sort": {
        "count": "integer",
        "order_by": [
          {
            "index": 0,
            "order": "desc",
            "type": "formula"
          }
        ]
      },
      "style": {
        "line_type": "string",
        "line_width": "string",
        "order_by": "string",
        "palette": "string"
      }
    }
  ],
  "style": {
    "display": {
      "legend": "automatic",
      "type": "stacked"
    },
    "palette": "string",
    "scaling": "string"
  },
  "time": {
    "hide_incomplete_cost_data": false,
    "live_span": "5m"
  },
  "title": "string",
  "title_align": "string",
  "title_size": "string",
  "type": "toplist"
}

더 알아보기 (Learn more)

• JSON을 사용해서 대시보드 만들기 (Building Dashboards using JSON)
• 노트북 (Notebooks)
• 컨텍스트 링크 (Context Links)
• 파이 차트 위젯 (Pie Chart Widget)
• 막대 차트 위젯 (Bar Chart Widget)
• 트리맵 위젯 (Treemap Widget)