경고 임계값 설정은 과거 데이터 분석의 필요성과 워크로드 증가에 따른 정적 임계값의 한계로 인해 어려움이 있었습니다. 시간대에 따라 달라지는 지표는 고정된 임계값으로 모니터링하기 특히 어렵습니다. Cloud Monitoring 경고는 현재 미리 보기 상태인 PromQL에 대해 최대 2년의 지표 데이터를 활용하는 장기 조회 경고 정책을 제공합니다. 이 기능은 고정된 값이 아닌 지표의 과거 동작을 기반으로 경고가 트리거되는 동적 임계값 설정을 가능하게 합니다. 예를 들어, 최근 성능이 장기적인 평균에서 크게 벗어날 경우 경고를 발생하도록 설정할 수 있습니다. 동적 임계값 설정에는 안정적인 데이터의 이동 평균, 변동성이 큰 데이터의 z-점수, 시간대 패턴 지표의 계절 분해 등 다양한 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 이동 평균은 최근 추세를 장기 평균과 비교하는 반면, z-점수는 표준 편차를 기반으로 이상 징후를 식별합니다. 계절 분해는 현재 데이터를 해당 과거 기간과 비교하며, 일별 또는 주별 패턴이 있는 지표에 이상적입니다. 동적 임계값은 지출 지표에서 비정상적인 증가를 보일 때 할당량을 자동으로 조정하여 비용 초과를 방지하는 데에도 사용할 수 있습니다. Cloud Monitoring은 AI 모델을 사용하여 더 발전된 이상 징후 탐지 기능을 개발하고 있습니다. 사용자는 이러한 새로운 기능에 대한 피드백을 제공하기 위해 디자인 파트너로 등록할 수 있습니다.