ClickStack을 사용한 시각화 및 대시보드

ClickStack는 이벤트 시각화를 지원하며, ClickStack UI(HyperDX)에서 차트를 기본적으로 만들 수 있습니다. 이러한 차트는 다른 사용자와 공유할 수 있도록 대시보드에 추가할 수 있습니다. 시각화는 트레이스, 메트릭, 로그 또는 사용자가 정의한 wide 이벤트 스키마에서 생성할 수 있습니다.

시각화 만들기

HyperDX의 Chart Explorer 인터페이스를 사용하면 시간 흐름에 따른 메트릭, 트레이스, 로그를 시각화할 수 있어 데이터 분석용 시각화를 빠르게 만들 수 있습니다. 이 인터페이스는 대시보드를 만들 때도 재사용됩니다. 다음 섹션에서는 Chart Explorer를 사용해 시각화를 만드는 과정을 설명합니다. 각 시각화는 데이터 소스(data source) 선택으로 시작한 뒤 메트릭을 고르고, 필요에 따라 필터 표현식(filter expressions) 및 group by 필드를 지정하는 방식으로 구성됩니다. 개념적으로 HyperDX의 시각화는 내부적으로 SQL GROUP BY 쿼리에 대응합니다. 즉, 선택한 차원에 대해 집계할 메트릭을 정의합니다.

AI 기반 차트 생성ClickStack은 text-to-chart 기능을 사용해 자연어 프롬프트로 차트를 생성하는 것도 지원합니다. 보고 싶은 내용을 설명하면 ClickStack이 시각화를 자동으로 생성합니다.

예를 들어, 서비스 이름별로 그룹화한 오류 수(count())를 차트로 표시할 수 있습니다. 아래 예시에서는 sql.clickhouse.com에서 제공하는 원격 데이터셋을 사용하며, 이에 대한 설명은 가이드 “원격 데모 데이터세트”에 나와 있습니다. 또한 play-clickstack.clickhouse.com에 접속해 이 예시를 그대로 재현할 수도 있습니다.

Chart Explorer로 이동

왼쪽 메뉴에서 Chart Explorer를 선택합니다.

시각화 만들기

아래 예시에서는 서비스 이름별로 시간에 따른 평균 요청 지속 시간을 차트로 표시합니다. 이를 위해서는 메트릭, 컬럼(SQL 표현식일 수 있음), 집계 필드를 지정해야 합니다.상단 메뉴에서 Line/Bar 시각화 유형을 선택한 다음 Traces 데이터셋(Demo Traces는 play-clickstack.clickhouse.com을 사용하는 경우)을 선택합니다. 다음 값을 입력합니다:

Metric: Average
Column: Duration/1000
Where: <empty>
Group By: ServiceName
Alias: Average Time

이벤트는 SQL WHERE 절 또는 Lucene 구문으로 필터링할 수 있으며, 이벤트를 시각화할 시간 범위도 설정할 수 있습니다. 여러 시리즈도 지원됩니다.예를 들어, 필터 ServiceName:\"frontend\"를 추가해 frontend 서비스만 필터링할 수 있습니다. Add Series를 클릭해 별칭을 Count로 지정한 두 번째 시리즈를 추가하면 시간에 따른 이벤트 수도 함께 표시할 수 있습니다.기존 시리즈와 비슷한 시리즈를 만들려면 처음부터 새로 만드는 대신 복제할 수 있습니다. 시리즈 행의 복사 아이콘(Duplicate series)을 클릭하면 바로 아래에 복사본이 삽입됩니다. 복사본은 메트릭, 컬럼, 필터 등 원본 시리즈의 설정을 유지합니다. 이후 달라지는 필드만 변경하고(예: 집계) 복사본에 별도의 별칭을 지정하면 됩니다. 복제 기능은 여러 시리즈를 지원하는 모든 곳에서 사용할 수 있습니다. Number, Pie, Heatmap처럼 하나의 시리즈만 허용하는 시각화 유형에서는 이 기능이 표시되지 않습니다.

시각화는 메트릭, 트레이스, 로그 등 모든 데이터 소스에서 만들 수 있습니다. ClickStack은 이 모두를 wide 이벤트로 처리합니다. 모든 numeric 컬럼은 시간에 따라 차트로 표시할 수 있으며, string, date, numeric 컬럼은 그룹화에 사용할 수 있습니다.이 통합된 접근 방식을 통해 텔레메트리 타입 전반에서 일관되고 유연한 모델로 대시보드를 구축할 수 있습니다.

대시보드 만들기

대시보드를 사용하면 관련된 시각화를 그룹으로 묶어 메트릭을 비교하고 패턴을 나란히 살펴보면서 시스템의 잠재적인 근본 원인을 파악할 수 있습니다. 이러한 대시보드는 임시 조사를 위해 사용할 수도 있고, 지속적인 모니터링을 위해 저장할 수도 있습니다. 전역 필터는 대시보드 수준에서 적용할 수 있으며, 해당 대시보드의 모든 시각화에 자동으로 전파됩니다. 이를 통해 차트 전반에서 일관된 드릴다운이 가능해지고, 서비스와 텔레메트리 타입 전반의 이벤트 상관관계를 더 쉽게 분석할 수 있습니다. 아래에서는 로그 및 트레이스 데이터 소스를 사용해 2개의 시각화가 포함된 대시보드를 만듭니다. 이 단계는 play-clickstack.clickhouse.com에서 재현할 수 있으며, 가이드 “원격 데모 데이터세트”에 설명된 대로 sql.clickhouse.com에서 호스팅되는 데이터셋에 연결해 로컬에서도 재현할 수 있습니다.

대시보드로 이동

왼쪽 메뉴에서 Dashboards를 선택합니다. 그런 다음 New Dashboard를 클릭하여 임시 대시보드 또는 저장된 대시보드를 만듭니다.

시각화 생성 – 서비스별 평균 요청 시간

시각화 생성 패널을 열려면 Add New Tile을 선택합니다.상단 메뉴에서 Line/Bar 시각화 유형을 선택한 다음 Traces 데이터셋(play-clickstack.clickhouse.com을 사용하는 경우 Demo Traces)을 선택합니다. 다음 값을 입력하여 시간 경과에 따른 서비스 이름별 평균 요청 시간을 보여주는 차트를 생성합니다.

차트 이름: Average duration by service
메트릭: Average
컬럼: Duration/1000
Where: <empty>
그룹화 기준: ServiceName
별칭: Average Time

Save를 클릭하기 전에 실행 버튼을 클릭합니다.시각화가 대시보드 전체 너비를 차지하도록 크기를 조정합니다.

시각화 만들기 – 시간에 따른 서비스별 이벤트 수

시각화 생성 패널을 열려면 Add New Tile을 선택합니다.상단 메뉴에서 Line/Bar 시각화 유형을 선택한 다음 Logs 데이터셋(play-clickstack.clickhouse.com을 사용하는 경우 Demo Logs)을 선택합니다. 서비스 이름별로 시간에 따른 이벤트 수를 보여주는 차트를 만들려면 다음 값을 입력합니다.

차트 이름: Event count by service
메트릭: Count of Events
조건: <empty>
그룹화 기준: ServiceName
별칭: Count of events

Save를 클릭하기 전에 실행 버튼을 클릭합니다.시각화 크기를 조정해 대시보드 전체 너비를 차지하도록 합니다.

스팬 지속 시간용 히트맵 타일 추가

히트맵 타일은 각 (시간, 값) 버킷에 속하는 이벤트 수를 색상 격자로 표시합니다. 평균이나 단일 백분위수만 보는 것이 아니라, 시간에 따라 분포의 형태가 어떻게 달라지는지 보고 싶을 때 히트맵을 사용하십시오. 지연 시간 히트맵은 Line 차트에서는 평균값에 가려질 수 있는 이중 봉우리 지속 시간 패턴, 느린 구간의 군집, 또는 갑작스러운 확산을 보여 줍니다.히트맵 타일을 추가하려면 다음과 같이 하십시오.

Add New Tile을 선택합니다.
상단 메뉴에서 Heatmap 시각화 유형을 선택합니다. 데이터 소스 드롭다운에는 소스 유형이 Traces인 소스만 표시됩니다. 히트맵에는 traces 소스에서만 제공되는 스팬 지속 시간 컬럼이 필요하므로 logs, metrics, session 소스는 제외됩니다.
traces 소스 중 하나를 이름으로 선택합니다. 이름 자체는 임의이며, 중요한 것은 유형뿐입니다.

소스를 선택하면 히트맵에 다음 값이 미리 채워집니다.

Value: 소스의 Duration Expression이며, 현재 표시 단위에 맞게 조정됩니다(예: 각 이벤트의 스팬 지속 시간을 나노초에서 밀리초로 변환하는 (Duration)/1e6)
Count: count()

차트 이름을 설정하고, Where를 사용해 성능을 관찰하려는 특정 서비스나 작업 집합으로 히트맵 범위를 제한합니다.
관심 있는 기간에 맞게 시간 범위를 조정합니다. 더 넓은 범위를 사용하면 짧은 구간에서는 보이지 않을 수 있는 분포 변화와 이중 봉우리 지연 시간 패턴을 확인할 수 있습니다.

아래 예시는 24시간 구간 동안 단일 서비스를 보여 주며, 해당 서비스의 스팬 지속 시간에서 빠른 경로와 느린 경로가 두 개의 수평 밴드로 뚜렷하게 분리되어 있습니다.히트맵을 더 세부적으로 사용자 지정하려면 Display Settings를 클릭하여 Scale(Log 또는 Linear), Value, Count 표현식을 설정하는 드로어를 엽니다. 전체 옵션 목록은 Event Deltas 페이지의 히트맵 사용자 지정에 설명되어 있습니다. 동일한 드로어가 재사용됩니다.Run을 클릭해 차트를 미리 확인한 다음 Save를 클릭합니다.저장된 타일은 대시보드에 히트맵으로 표시됩니다. 셀 위에 마우스를 올리면 버킷 경계와 이벤트 수를 확인할 수 있습니다.

히트맵당 두 개의 ClickHouse 쿼리히트맵은 순차적으로 두 개의 쿼리를 실행합니다. 먼저 값 범위를 계산하는 작은 경계 쿼리를 실행한 다음, 버킷별 이벤트 수를 집계하는 히트맵 쿼리를 실행합니다. 두 쿼리 모두 편집기의 생성된 SQL 아래에서 확인할 수 있으므로, 필요하면 검토하거나 복사할 수 있습니다.

Event Deltas로 드릴다운

렌더링된 히트맵 타일의 셀을 클릭하면 View in Event Deltas 작업이 열립니다.이 작업을 선택하면 타일의 데이터 소스, Where 절, 시간 범위가 그대로 유지된 상태로 Event Deltas 화면이 열립니다. 여기에서 동일한 분포를 대화형으로 살펴보고, 속성별로 나누어 느린 스팬이 빠른 스팬과 무엇이 다른지 확인할 수 있으며, 쿼리를 수동으로 다시 작성하지 않고도 각 셀에 해당하는 개별 스팬을 조사할 수 있습니다.

대시보드 필터

시간 범위와 함께 Lucene 또는 SQL 필터를 대시보드 수준에서 적용할 수 있으며, 이 설정은 모든 시각화에 자동으로 반영됩니다.예를 들어, Lucene 필터 ServiceName:"frontend"를 대시보드에 적용하고 시간 윈도우를 최근 3시간으로 변경하십시오. 이제 시각화에 frontend 서비스의 데이터만 반영되는 것을 확인할 수 있습니다.대시보드는 자동으로 저장됩니다. 대시보드 이름을 설정하려면 제목을 선택해 수정한 뒤 Save Name을 클릭하십시오.

대시보드 - 시각화 편집

시각화를 삭제, 편집하거나 복제하려면 해당 항목 위에 마우스를 올린 다음 해당 작업 버튼을 사용하십시오.

타일 표시 설정

각 타일에는 값이 표시되는 방식을 제어하는 옵션이 있는 Display Settings 드로어가 있습니다. 타일 편집기에서 Display Settings를 클릭해 여십시오. 사용 가능한 옵션은 시각화 유형에 따라 달라집니다.

숫자 타일 색상

숫자 타일에서는 미리 정의된 차트 팔레트에서 정적 색상을 선택할 수 있습니다. 숫자 타일을 선택한 상태에서 표시 설정을 열고 색상 컨트롤(접근성을 위해 숫자 타일 색상으로 레이블 지정됨)에서 색상 견본을 선택하거나 선택을 해제하여 기본 텍스트 색상을 사용하십시오. 색상은 원시 hex 값이 아닌 팔레트 토큰으로 저장되므로 동일한 타일이 밝은 테마, 어두운 테마, IDE 테마에서 올바르게 표시됩니다. 범주형 토큰(다중 series 색조):

토큰	레이블
`chart-blue`	파랑
`chart-orange`	주황
`chart-red`	빨강
`chart-cyan`	청록
`chart-green`	녹색
`chart-pink`	분홍
`chart-purple`	보라
`chart-light-blue`	연한 파랑
`chart-brown`	갈색
`chart-gray`	회색

의미론적 토큰(상태 기반):

토큰	레이블
`chart-success`	성공
`chart-warning`	경고
`chart-error`	오류

숫자가 상태를 나타낼 때는 의미론적 토큰을 사용하십시오(예: 오류 수에는 chart-error, 정상 비율에는 chart-success). 상태를 암시하지 않으면서 관련 KPI 타일을 시각적으로 구분하려면 범주형 토큰을 사용하십시오. 이전 구성에는 legacy 숫자 토큰(chart-1부터 chart-10)이 저장되어 있을 수 있습니다. ClickStack은 대시보드를 로드할 때 이를 위의 색조 이름 토큰에 매핑합니다. 같은 팔레트는 동일한 드로어의 선택적 색상 규칙에도 사용됩니다. 색상 규칙은 표시된 값을 기준으로 순서대로 평가되는 조건이며, 마지막으로 일치한 규칙이 적용됩니다. 일치하는 규칙이 없으면 정적 색상이 적용되고, 그다음 기본 텍스트 색상이 적용됩니다.

숫자 타일 배경 차트

숫자 타일은 Background chart를 표시할 수 있습니다. 값 뒤에 추세 스파크라인이 그려져, 선택한 시간 범위 동안의 변화를 한눈에 파악할 수 있습니다. 현재 값만큼이나 값의 추세가 중요한 SLO 및 오류 예산 타일에서 특히 유용합니다. 숫자 타일을 선택한 상태에서 표시 설정를 열고 Background chart를 Line 또는 Area로 설정하십시오(끄려면 None 선택). 스파크라인은 타일 쿼리의 시간 버킷 기준 버전에서 파생되므로 추가 구성은 필요하지 않습니다. 기본적으로 타일 색상을 그대로 사용하며, 특정 팔레트 색상으로 재정의하려면 Background color를 설정하십시오. Background chart는 query-builder 숫자 타일에 적용됩니다. Raw SQL 숫자 타일은 버킷으로 나눌 시간 차원이 없는 단일 값만 반환하므로, 이 옵션은 표시되지만 비활성화됩니다. Table 타일에서는 Alternate Row Background를 사용해 행에 줄무늬를 적용할 수 있습니다. 한 행씩 번갈아 배경색을 넣어 컬럼 수가 많은 테이블도 더 쉽게 훑어볼 수 있습니다. 기본적으로는 꺼져 있습니다. Table 타일을 선택한 상태에서 표시 설정를 열고 Alternate Row Background를 켜십시오. 줄무늬는 순전히 시각적인 표시이므로 query-builder와 raw SQL Table 타일 모두에서 작동합니다. Table 타일은 스크롤하는 동안 헤더 행과 데이터 사이의 구분선도 유지하므로 컬럼 헤더를 계속 뚜렷하게 구분할 수 있습니다.

Dashboards API: 숫자 타일 색상

외부 API(POST / PUT /api/v2/dashboards)를 통해 대시보드를 생성하거나 업데이트할 때는 builder 숫자 타일 구성의 color를 팔레트 토큰으로 설정하십시오. 원시 hex 값은 허용되지 않습니다.

{
  "name": "Error rate KPIs",
  "tiles": [
    {
      "id": "65f5e4a3b9e77c001a222222",
      "name": "Errors",
      "x": 0,
      "y": 0,
      "w": 6,
      "h": 4,
      "config": {
        "displayType": "number",
        "sourceId": "<SOURCE_ID>",
        "select": [
          {
            "aggFn": "count",
            "where": "SeverityText:error",
            "whereLanguage": "lucene",
            "alias": "Errors"
          }
        ],
        "color": "chart-error",
        "backgroundChart": {
          "type": "area"
        }
      }
    }
  ]
}

color에는 위의 범주형 및 의미론적 목록에 있는 모든 토큰(예: chart-blue 또는 chart-success)을 사용할 수 있습니다. 선택 사항인 backgroundChart.color는 동일한 토큰 enum을 사용하여 스파크라인 색상을 재정의합니다. authentication 및 기준 URL은 ClickStack API 참조를 참조하십시오.

대시보드 - 목록 및 검색

대시보드는 Dashboards 페이지에서 확인할 수 있습니다. 태그별로 정리되어 있으며, 기본 제공 검색 및 필터링 기능으로 특정 대시보드를 빠르게 찾을 수 있습니다. 대시보드는 사이드바와 목록 페이지 상단에서 빠르게 접근할 수 있도록 즐겨찾기에 추가할 수 있습니다. 즐겨찾기는 사용자별로 개별 관리됩니다.

대시보드 - 태그 지정

대시보드와 저장된 검색에 태그를 추가해 더 쉽게 정리할 수 있습니다. 태그를 사용하면 필요에 따라 항목을 유연하게 분류하고 필터링할 수 있습니다.

태그 작동 방식

구성: 태그는 왼쪽 사이드바에 표시되며, 여기서 대시보드와 저장된 검색이 할당된 태그별로 그룹화됩니다
여러 태그: 더 세분화해 분류할 수 있도록 하나의 항목에 하나 이상의 태그를 추가할 수 있습니다
자동 생성: 아직 존재하지 않는 태그를 할당하면 해당 태그가 자동으로 생성됩니다
간편한 관리: 구성 체계를 조정할 수 있도록 언제든지 태그를 추가하거나 제거할 수 있습니다

이 기능을 사용하면 항목이 늘어나도 관련 항목을 쉽게 찾고 워크스페이스를 체계적으로 유지할 수 있습니다.

여러 태그를 선택해 서로 다른 범주의 항목을 필터링하여 볼 수도 있습니다:

사용자 지정 필터 및 변수

모든 대시보드에서 사용할 수 있는 자유 텍스트 필터 외에도, 저장된 대시보드에서는 ClickHouse에서 쿼리한 데이터로 채워지는 사용자 지정 드롭다운 필터를 지원합니다. 이를 통해 재사용 가능한 클릭형 필터 컨트롤을 제공하므로, 대시보드 사용자는 표현식을 직접 작성하지 않고도 필터링할 수 있습니다. 각 필터에서는 사용자가 하나 이상의 값을 선택할 수 있으며, 선택한 값으로 다음 중 하나 또는 둘 다를 수행합니다.

Broadcast — 일치하는 타일에 선택 항목을 필터 조건으로 적용합니다. 타일에서 필터를 참조하도록 업데이트할 필요가 없습니다.
Variable — 선택 항목을 $variableName으로 타일 쿼리에 노출하므로, 각 타일에서 값을 사용할 위치와 방법을 결정합니다.

필터는 두 가지 중 하나 이상을 수행해야 합니다. 필터를 만들 때 Broadcast가 기본적으로 활성화됩니다. 다음 단계에서는 “대시보드 만들기” 섹션에서 만든 대시보드에 필터를 추가하는 방법을 설명합니다.

필터 편집 대화상자 열기

저장된 대시보드를 열고 도구 모음에서 Edit Filters and Variables를 선택합니다.

새 필터 추가

Add new filter를 클릭합니다. Display Name을 입력하고, 데이터 소스를 선택하고, 필터 표현식(드롭다운을 채울 고유값을 가져오는 SQL 컬럼 또는 표현식)을 입력해 필터를 구성합니다. 그런 다음 Save filter를 클릭합니다.예를 들어, trace 데이터용 서비스 필터를 추가하려면 Traces 데이터 소스에서 ServiceName을 필터 표현식으로 사용합니다. “Dropdown values filter”는 선택 사항이며, 드롭다운에 표시할 값을 제한할 때 사용할 수 있습니다.같은 대화상자에서 필터가 값을 브로드캐스트할지와 변수로 사용할 수 있는지도 제어하며, 두 기능은 아래에서 설명합니다.Filters 모달에는 대시보드에 구성된 모든 필터가 표시됩니다. 여기에서 기존 필터를 편집하거나 삭제하고, 추가 필터를 더 만들 수 있습니다.

필터 사용

Filters 모달을 닫습니다. 새 드롭다운 필터가 검색창 아래에 표시됩니다. 이를 클릭해 사용 가능한 값을 확인한 다음 하나를 선택하면 대시보드의 모든 시각화에 필터가 적용됩니다.

(선택 사항) 필터 값을 기본값으로 저장

필터 선택을 대시보드 기본값으로 유지하려면 대시보드 메뉴에서 Save Query & Filters as Default를 선택합니다. 그러면 이후 대시보드는 선택한 필터가 적용된 상태로 항상 열립니다. 재설정하려면 같은 메뉴에서 Remove Default Query & Filters를 선택합니다.

사용자 지정 드롭다운 필터는 저장된 대시보드에서 사용할 수 있습니다. 이 방식이 실제로 적용된 예시는 Kubernetes 대시보드를 참조하십시오. 이 대시보드에는 파드, 배포, 노드 이름, 네임스페이스, 클러스터용 기본 드롭다운 필터가 제공됩니다.

브로드캐스팅

Broadcast filter condition을 활성화하면 어떤 타일도 필터를 명시적으로 참조하지 않아도 선택한 값이 대시보드의 타일에 필터 조건으로 적용됩니다. 기본적으로 조건은 모든 타일에 적용됩니다. Applies to sources를 사용하면 지정된 소스 집합을 사용하는 타일로 적용 대상을 제한할 수 있습니다. 필터 표현식이 대시보드의 일부 데이터에만 의미가 있을 때 유용합니다. 차트 빌더 타일은 브로드캐스트 필터를 자동으로 적용합니다. Raw SQL 타일에는 $__filters 매크로를 포함하고 소스를 선택해야 합니다. ClickStack은 직접 작성한 쿼리에서 조건을 적용할 위치를 자동으로 추론할 수 없기 때문입니다.

변수

Available as variable를 활성화하면 필터에서 선택한 항목을 타일 쿼리에서도 $variableName으로 사용할 수 있습니다. Variable name의 기본값은 필터 표시 이름에서 사용할 수 없는 문자를 제거한 값이며, 변경할 수 있습니다. 이름은 문자로 시작해야 하며 문자, 숫자, 밑줄만 포함할 수 있습니다. WHERE 조건을 브로드캐스트하지 않으려는 경우 변수를 사용하십시오. 예를 들어 값을 SELECT 표현식, HAVING 절 또는 join key에 사용하거나, 필터 자체의 표현식이 아닌 다른 컬럼을 기준으로 타일을 필터링할 수 있습니다.

변수 참조

변수는 드롭다운에서 현재 선택된 값으로 확장됩니다. 참조 형식에 따라 렌더링 방식이 결정됩니다.

참조	확장 결과	선택 항목 없음
`$name`, `${name}`	컨텍스트에 따라 `sqlstring` 또는 `lucene` 포맷의 선택된 값입니다. `${name}_total`처럼 이름 뒤에 단어 문자가 오는 경우 중괄호로 이름을 구분합니다.	`NULL`
`${name:sqlstring}`	선택된 값이 작은따옴표로 묶이고 쉼표로 구분되며 SQL 값으로 이스케이프됩니다(예: `'a', 'b'`).	`NULL`
`${name:csv}`	따옴표 없이 쉼표로 구분됩니다: `a,b`. SQL용으로 이스케이프되지 않습니다.	빈 문자열
`${name:regex}`	정규식 이스케이프가 적용된 정규식 대안입니다: `(a\|b)`.	`.*`
`${name:lucene}`	Lucene 입력용으로 따옴표로 묶인 항목을 `OR`로 연결합니다: `("a" OR "b")`.	`("")`

아무 항목도 선택되지 않은 상태에서는 $name이 NULL로 렌더링되므로, SQL 프레디케이트가 필요한 곳에서는 다음 매크로를 사용하는 것이 좋습니다. 두 매크로 모두 변수에 선택 항목이 없으면 1=1로 확장되므로 쿼리가 유효하게 유지됩니다.

매크로	설명
`$__filter($<variable>)`	`variable`에 값이 선택되면 `toString(<filter expression>) IN ($variable)`로 확장되고, 그렇지 않으면 `1=1`로 확장됩니다.
`$__filter(<expression>, $<variable>)`	`variable`에 값이 선택되면 `<expression> IN ($variable)`로 확장되고, 그렇지 않으면 `1=1`로 확장됩니다.
`$__conditionalAll(<condition>, $<variable>)`	변수에 선택 항목이 있으면 `<condition>`으로 확장되고, 그렇지 않으면 `1=1`로 확장됩니다.

차트 빌더 타일에서 변수 사용하기

차트 빌더의 모든 SQL 표현식 입력에서 변수 참조를 사용할 수 있습니다. 여기에는 SELECT 컬럼과 시리즈별 표현식, WHERE, GROUP BY, HAVING이 포함됩니다. 편집기는 대시보드 변수를 자동 완성하고, 현재 선택에 따라 각 참조가 어떻게 확장되는지 표시합니다. SQL 모드에서는 변수 선택값이 비어 있어도 쿼리가 유효하게 유지되도록 $__filter 및 $__conditionalAll 매크로를 사용하는 것이 좋습니다. Lucene 입력에서는 매크로를 사용할 수 없으므로 대신 원시 변수를 참조하십시오(예: ServiceName:$service). Lucene 입력에서는 변수 참조 자체를 따옴표로 묶는지 여부에 따라 다중 값 선택이 일치하는 방식이 달라집니다. $service에서 a,b를 선택한 경우:

참조	확장 결과	일치 방식
`ServiceName:$service`	`ServiceName:("a" OR "b")`	부분 문자열 일치 — SQL에서는 `ServiceName ILIKE '%a%' OR ServiceName ILIKE '%b%'`로 변환됩니다
`ServiceName:"$service"`	`(ServiceName:"a" OR ServiceName:"b")`	선택한 각 값과 정확히 일치

선택한 값이 부분 문자열이 아니라 Field와 정확히 일치해야 하는 경우 변수 참조를 따옴표로 묶으십시오. 즉, Field:"$var" 형식을 사용합니다.

SQL 타일에서 변수 사용

Raw SQL 타일에서는 쿼리 내 어느 위치에서든 동일한 방식으로 변수를 참조합니다:

SELECT
  $__timeInterval(TimestampTime) AS ts,
  count() AS count
FROM otel_logs
WHERE $__timeFilter(TimestampTime)
  AND $__filter(ServiceName, $service)
  AND $__conditionalAll(SeverityText NOT IN ($severity), $severity)
GROUP BY ts
ORDER BY ts ASC

SQL 타일에서 사용할 수 있는 매크로 전체 목록은 SQL 기반 시각화를 참조하십시오.

대시보드 변수를 참조하는 타일의 알림은 대시보드에서 선택한 값이 아니라 모든 변수가 비어 있는 상태를 기준으로 평가됩니다.

Search로 드릴다운

대시보드 타일은 Search 페이지로 드릴다운하는 기능을 지원합니다. 시각화에서 데이터 포인트를 클릭하면 다음 옵션이 포함된 컨텍스트 메뉴가 열립니다:

모든 이벤트 보기 — 선택한 시간 범위의 모든 이벤트를 표시하는 Search 페이지로 이동합니다.
그룹으로 필터링 — 특정 시리즈로 필터링된 Search 페이지로 이동합니다.

이 기능은 대시보드에서 발견한 특정 급증이나 이상 징후를 조사할 때 유용합니다. 집계된 보기에서 해당 개별 이벤트로 빠르게 전환할 수 있습니다.

프리셋

HyperDX는 기본 제공 대시보드와 함께 배포됩니다.

ClickHouse 대시보드

이 대시보드는 ClickHouse 모니터링을 위한 시각화를 제공합니다. 이 대시보드로 이동하려면 왼쪽 메뉴에서 선택하십시오. 이 대시보드는 탭을 사용해 Selects, Inserts, ClickHouse Infrastructure 모니터링을 구분합니다.

필수 시스템 테이블 액세스이 대시보드는 주요 메트릭을 표시하기 위해 ClickHouse 시스템 테이블을 조회합니다. 다음 권한이 필요합니다.

GRANT SHOW COLUMNS, SELECT(CurrentMetric_MemoryTracking, CurrentMetric_S3Requests, ProfileEvent_OSCPUVirtualTimeMicroseconds, ProfileEvent_OSReadChars, ProfileEvent_OSWriteChars, ProfileEvent_S3GetObject, ProfileEvent_S3ListObjects, ProfileEvent_S3PutObject, ProfileEvent_S3UploadPart, event_time) ON system.metric_log

GRANT SHOW COLUMNS, SELECT(active, database, partition, rows, table) ON system.parts

GRANT SHOW COLUMNS, SELECT(event_date, event_time, memory_usage, normalized_query_hash, query, query_duration_ms, query_kind, read_rows, tables, type, written_bytes, written_rows) ON system.query_log

GRANT SHOW COLUMNS, SELECT(event_date, event_time, hostname, metric, value) ON system.transposed_metric_log

서비스 대시보드

서비스 대시보드는 트레이스 데이터를 기반으로 현재 활성화된 서비스를 표시합니다. 이 대시보드를 사용하려면 트레이스를 수집하고 유효한 Traces 데이터 소스를 구성해야 합니다. 서비스 이름은 트레이스 데이터에서 자동으로 감지되며, 기본 제공 시각화가 HTTP Services, Database, Errors의 3개 탭으로 구성되어 있습니다. 시각화는 Lucene 또는 SQL 구문을 사용해 필터링할 수 있으며, 시간 범위도 원하는 분석에 맞게 조정할 수 있습니다.

Kubernetes 대시보드

이 대시보드에서는 OpenTelemetry를 통해 수집된 Kubernetes 이벤트를 탐색할 수 있습니다. 고급 필터링 옵션이 포함되어 있어 Kubernetes 파드, 배포, 노드 이름, 네임스페이스, 클러스터를 기준으로 필터링할 수 있으며, 자유 텍스트로 검색할 수도 있습니다. Kubernetes 데이터는 쉽게 탐색할 수 있도록 파드, Nodes, 네임스페이스의 세 탭으로 구성되어 있습니다.

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Managing ClickStack

Guides

Integration partners

ClickStack을 사용한 시각화 및 대시보드

시각화 만들기

대시보드 만들기

Event Deltas로 드릴다운

대시보드 - 시각화 편집

타일 표시 설정

숫자 타일 색상

숫자 타일 배경 차트

Dashboards API: 숫자 타일 색상

대시보드 - 목록 및 검색

대시보드 - 태그 지정

태그 작동 방식

사용자 지정 필터 및 변수

브로드캐스팅

변수

변수 참조

차트 빌더 타일에서 변수 사용하기

SQL 타일에서 변수 사용

Search로 드릴다운

프리셋

ClickHouse 대시보드

서비스 대시보드

Kubernetes 대시보드

​시각화 만들기

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​대시보드 - 태그 지정

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​브로드캐스팅

​변수

​변수 참조

​차트 빌더 타일에서 변수 사용하기

​SQL 타일에서 변수 사용

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