CloudWatch 통계 정의 - Amazon CloudWatch
구문통계 사용 사례백분위수와 절사 평균 비교백분위수, 절사 평균 및 기타 몇 가지 통계를 사용하기 위한 요구 사항

CloudWatch 통계 정의

통계는 지정한 기간에 걸친 지표 데이터 집계입니다. 지표에 대한 통계를 그래프로 표시하거나 검색할 때 각 통계 값을 계산하는 데 사용할 ‘기간’(예: 5분)을 지정합니다. 예를 들어 [기간(Period)]이 5분이면 [합계(Sum)]는 5분의 기간 동안 수집된 모든 샘플 값의 합계이며 [최솟값(Minimum)]은 5분의 기간 동안 수집된 가장 낮은 값입니다.

CloudWatch는 지표에 대해 다음 통계를 지원합니다.

  • SampleCount, 즉 샘플 수는 기간 동안의 데이터 요소 수입니다.

  • Sum, 즉 합계는 해당 기간 동안 수집된 모든 데이터 요소 값의 합계입니다.

  • Average, 즉 평균은 지정된 기간 동안의 Sum/SampleCount 값입니다.

  • Minimum, 즉 최솟값은 지정된 기간 동안 관찰된 가장 낮은 값입니다.

  • Maximum, 즉 최댓값은 지정된 기간 동안 관찰된 가장 높은 값입니다.

  • Percentile(p), 즉 백분위수는 데이터 집합에서 값의 상대적인 위치를 나타냅니다. 예를 들어 p95는 95번째 백분위수로, 기간 내 데이터의 95%가 이 값보다 낮으며 데이터의 5%가 이 값보다 높음을 의미합니다. 백분위수는 지표 데이터의 분포를 정확하게 이해하는 데 도움이 됩니다.

  • Trimmed mean(TM), 절사 평균은 지정된 두 경계 사이에 있는 모든 값의 평균입니다. 평균을 계산할 때 경계 외부의 값은 무시됩니다. 경계는 0에서 100 사이의 숫자 하나 또는 두 개(소수점 이하 10자리까지)로 정의됩니다. 숫자는 절댓값 또는 백분율일 수 있습니다. 예를 들어 tm90은 가장 높은 값을 가진 데이터 요소의 10%를 제거한 후 평균을 계산합니다. TM(2%:98%)은 2%의 가장 낮은 데이터 요소와 2%의 가장 높은 데이터 요소를 제거한 후 평균을 계산합니다. TM(150:1000)은 150 이하이거나 1000을 초과하는 모든 데이터 요소를 제거한 후 평균을 계산합니다.

  • Interquartile mean(IQM), 즉 사분위수 평균은 ‘사분위수 범위’의 절사 평균 또는 값의 중간 50%입니다. 이 값은 TM(25%:75%)과 같습니다.

  • Winsorized mean(WM), 즉 윈저화 평균은 절사 평균과 유사합니다. 그러나 윈저화 평균을 사용하면 경계 외부에 있는 값이 무시되지 않으며 대신 해당 경계의 가장자리에 있는 값과 동일한 것으로 간주됩니다. 그리고 이 정규화 후에 평균이 계산됩니다. 경계는 0에서 100 사이의 숫자 하나 또는 두 개(소수점 이하 10자리까지)로 정의됩니다. 예를 들어 wm98은 가장 높은 값의 2%를 98번째 백분위수 값과 동일하게 처리하면서 평균을 계산합니다. WM(10%:90%)은 가장 높은 10%의 데이터 요소를 90% 경계의 값으로 처리하고 가장 낮은 10%의 데이터 요소를 10% 경계의 값으로 처리하면서 평균을 계산합니다.

  • Percentile rank(PR), 즉 백분위 점수는 고정 임계값을 충족하는 값의 백분율입니다. 예를 들어 PR(:300)은 값이 300 이하인 데이터 요소의 백분율을 반환합니다. PR(100:2000)은 값이 100에서 2000 사이인 데이터 요소의 백분율을 반환합니다.

    백분위 순위는 하한에서 제외되고 상한에서는 포함됩니다.

  • Trimmed count(TC), 즉 절사 수는 절사 평균 통계에 대해 선택한 범위에 있는 데이터 요소의 수입니다. 예를 들어 tc90은 가장 높은 10%의 값에 속하는 데이터 요소를 포함하지 않는 데이터 요소 수를 반환합니다. TC(0.005:0.030)는 값이 0.005(제외)에서 0.030(포함) 사이인 데이터 요소 수를 반환합니다.

  • Trimmed sum(TS), 즉 절사 합계는 절사 평균 통계에 대해 선택한 범위에 있는 데이터 요소 값의 합계입니다. 이 값은 (Trimmed Mean) * (Trimmed count)와 같습니다. 예를 들어 ts90은 가장 높은 10%의 값에 속하는 데이터 요소를 포함하지 않는 데이터 요소의 합계를 반환합니다. TS(80%:)는 가장 낮은 80%의 값 범위에 값이 있는 데이터 요소를 포함하지 않는 데이터 요소 값의 합계를 반환합니다.

참고

Trimmed Mean, Trimmed Count, Trimmed Sum, Winsorized Mean의 경우 두 경계를 백분율 대신 고정 값으로 정의하면 계산에 상위 경계와 동일한 값이 포함되지만 하위 경계와 동일한 값은 포함되지 않습니다.

구문

Trimmed Mean, Trimmed Count, Trimmed Sum, Winsorized Mean의 경우 다음 구문 규칙이 적용됩니다.

  • 백분율 기호가 있는 숫자 하나 또는 두 개와 함께 괄호를 사용함으로써 지정된 두 백분위수 사이에 속하는 데이터 집합의 값으로 사용할 경계를 정의합니다. 예를 들어 TM(10%:90%)은 10번째와 90번째 백분위수 사이의 값만 사용합니다. TM(:95%)은 데이터 집합의 가장 낮은 끝부터 95번째 백분위수까지의 값을 사용하며 가장 높은 값을 가진 데이터 요소의 5%를 무시합니다.

  • 백분율 기호가 없는 숫자 하나 또는 두 개와 함께 괄호를 사용함으로써 지정된 명시적 값 사이에 속하는 데이터 집합의 값으로 사용할 경계를 정의합니다. 예를 들어 TC(80:500)는 80(제외)에서 500(포함) 사이에 있는 값만 사용합니다. TC(:0.5)는 0.5 이하의 값만 사용합니다.

  • 괄호 없이 하나의 숫자를 사용하면 지정된 백분위수보다 높은 데이터 요소를 무시하고 백분율을 사용하여 계산합니다. 예를 들어 tm99는 가장 높은 값을 가진 데이터 요소의 1%를 무시하면서 평균을 계산합니다. 이 값은 TM(:99%)과 같습니다.

  • Trimmed mean, Trimmed Count, Trimmed Sum, Winsorized Mean은 모두 TM(5%:95%), TM(100:200) 또는 TM(:95%)과 같이 범위를 지정할 때 대문자를 사용하여 축약할 수 있습니다. tm99와 같이 숫자를 하나만 지정할 때는 소문자만 사용하여 축약할 수 있습니다.

통계 사용 사례

  • Trimmed mean은 웹 페이지 대기 시간과 같이 샘플 크기가 큰 지표에 가장 유용합니다. 예를 들어 tm99는 네트워크 문제 또는 인적 오류로 인해 발생할 수 있는 지나치게 높은 이상치를 무시함으로써 일반적인 요청의 평균 대기 시간에 대해 더욱 정확한 수치를 제공합니다. 마찬가지로 TM(10%:)은 캐시 적중으로 인해 발생하는 것과 같이 가장 낮은 10%의 대기 시간 값을 무시합니다. 그리고 TM(10%:99%)은 이러한 유형의 이상치를 둘 다 제외합니다. 지연 시간 모니터링에는 절사 평균을 사용하는 것이 좋습니다.

  • Trimmed mean 계산에 사용되는 값의 수가 통계적으로 유의할 만큼 충분한지 확인하기 위해 Trimmed mean을 사용할 때마다 Trimmed Count를 계속 주시하는 것이 좋습니다.

  • Percentile rank를 사용하면 값을 범위 ‘빈(bin)’에 넣을 수 있으며 이를 사용하여 히스토그램을 수동으로 생성할 수 있습니다. 이렇게 하려면 값을 PR(:1), PR(1:5), PR(5:10), PR(10:)과 같은 다양한 빈으로 구분합니다. 이러한 각 빈을 막대 차트로 시각화에 넣으면 히스토그램이 생깁니다.

    백분위 순위는 하한에서 제외되고 상한에서는 포함됩니다.

백분위수와 절사 평균 비교

p99 같은 백분위수와 tm99 같은 절사 평균은 유사하지만 동일하지는 않은 값입니다. p99와 tm99는 모두 이상치로 간주되는 가장 높은 값을 가진 데이터 요소의 1%를 무시합니다. 그다음에 p99는 나머지 99%의 최댓값이고 tm99는 나머지 99%의 평균입니다. 웹 요청 대기 시간을 검토하고 있다면 p99는 이상치를 무시하고 최악의 고객 경험을 알려 주며, tm99는 이상치를 무시하고 평균적인 고객 경험을 알려 줍니다.

절사 평균은 고객 경험을 최적화하려는 경우 살펴보기에 좋은 대기 시간 통계입니다.

백분위수, 절사 평균 및 기타 몇 가지 통계를 사용하기 위한 요구 사항

CloudWatch는 다음 통계를 계산하는데 원시 데이터 요소가 필요합니다.

  • 백분위수

  • Trimmed mean

  • Interquartile mean

  • Winsorized mean

  • Trimmed sum

  • Trimmed count

  • Percentile rank

원시 데이터 대신 통계 집합을 사용하여 사용자 지정 통계의 데이터를 게시하는 경우 다음 조건 중 하나가 참일 때에만 이 데이터에 대해 이러한 유형의 통계를 검색할 수 있습니다.

  • 통계 세트의 SampleCount 값은 1이고 Min, Max 및 Sum은 모두 같습니다.

  • Min과 Max는 같고 Sum은 Min에 SampleCount를 곱한 값과 같습니다.

다음 AWS 서비스에는 이러한 유형의 통계를 지원하는 지표가 포함되어 있습니다.

  • API Gateway

  • Application Load Balancer

  • Amazon EC2

  • Elastic Load Balancing

  • Kinesis

  • Amazon RDS

또한 이러한 유형의 통계는 지표 값 중 어느 하나라도 음수인 경우 지표에 사용할 수 없습니다.