메트릭 데이터 수집하기¶
Snowflake가 생성하는 CPU 및 메모리 메트릭을 사용하면 저장 프로시저 및 UDF 리소스 소비를 더 잘 이해할 수 있습니다. 이 정보를 활용해 오류 및 성능 문제를 해결할 수 있습니다. 메트릭 데이터는 계정 이벤트 테이블에 저장됩니다.
이벤트 테이블에서 데이터를 수집한 후에는 SQL을 통해 또는 Snowsight 에서 분석을 위해 데이터에 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 메트릭 데이터 보기 섹션을 참조하십시오.
참고
메트릭 데이터를 수집하려면 먼저 원격 분석 데이터 수집을 활성화 해야 합니다. 메트릭 데이터를 내보내기 위해 코드를 추가할 필요가 없습니다. Snowflake는 데이터를 생성하여 이벤트 테이블에 수집합니다.
메트릭 데이터의 수준¶
메트릭 수준을 설정하여 이벤트 테이블에서 메트릭 데이터를 수집할지 여부를 지정할 수 있습니다. 데이터가 수집될 수 있도록 수준을 설정해야 합니다.
자세한 내용은 로깅, 메트릭 및 추적을 위한 수준 설정하기 섹션을 참조하십시오.
데이터를 수집한 후에는 그래픽 도구를 사용하거나 SQL을 사용하여 이벤트 테이블을 쿼리하여 메트릭 데이터를 볼 수 있습니다.
지원되는 언어¶
다음 언어로 작성된 코드의 메트릭을 수집할 수 있으며, 처리기 코드가 Snowpark APIs 로 작성된 경우도 포함됩니다.
언어/유형 |
Java |
Python |
JavaScript |
Scala |
Snowflake Scripting |
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저장 프로시저 핸들러 |
✔ |
✔ |
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Streamlit 앱 |
✔ |
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UDF 핸들러(스칼라 함수) |
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✔ |
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UDTF 핸들러(테이블 함수) |
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✔ |
처리기 코드의 메트릭 데이터¶
Snowflake는 코드가 실행될 때 자동으로 메트릭 데이터를 캡처합니다. 사용자가 처리기 코드를 변경할 필요가 없습니다.
자세한 내용은 처리기 코드에서 메트릭 데이터 내보내기 섹션을 참조하십시오.
메트릭 데이터 보기¶
수집된 메트릭 데이터는 Snowsight 를 통해 또는 데이터가 저장된 이벤트 테이블을 쿼리하여 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 메트릭 데이터 보기 섹션을 참조하십시오.