기존의 알림 시스템은 높은 카디널리티 데이터와 복잡한 관계를 처리하는 데 어려움을 겪으며, 즉각적이고 노이즈가 많은 알림과 엄격한 메트릭 모니터링 사이에서 타협을 강요하는 경우가 많습니다. 중요한 시스템 문제는 종종 집계된 데이터와 신호 상관 관계 속에 숨겨져 있습니다. 이제 Observability Analytics를 통해 사용자는 SQL을 사용하여 로그와 트레이스를 쿼리할 수 있으며, 더 중요한 것은 이러한 복잡한 분석 쿼리에서 알림을 생성할 수 있다는 것입니다. 미리 보기 기능인 이 SQL 알림 기능은 기본적인 임계값 모니터링을 넘어 깊고 맥락적인 탐지를 가능하게 합니다.알림 정책은 예약된 SQL 쿼리를 실행하여 조회 기간을 기반으로 최근 데이터를 분석합니다. 쿼리 결과가 정의된 조건을 충족하면 이메일이나 Slack과 같은 구성된 채널을 통해 알림이 전송됩니다. 시스템은 처리를 위해 BigQuery를 활용하며, 이와 관련된 비용이 발생합니다. 두 가지 알림 트리거 유형을 사용할 수 있습니다. 간단한 이벤트 볼륨 모니터링을 위한 행 수 임계값과 SQL 쿼리 내에서 직접 더 정교한 로직을 위한 부울 조건입니다.예를 들어, 전자상거래 운영자는 행 수 임계값을 사용하여 게이트웨이 타임아웃 오류 급증에 알림을 설정함으로써 결제 게이트웨이 장애를 감지할 수 있습니다. AI 플랫폼 엔지니어는 트레이스 데이터를 쿼리하고 부울 조건을 사용하여 99번째 백분위수 지연 시간이 지정된 한계를 초과하는 경우 알림을 설정하여 에이전트 지연 시간을 모니터링할 수 있습니다. SQL 기반 알림을 설정하려면 로그 또는 트레이스에 대해 Observability Analytics를 활성화하고, BigQuery 데이터 세트를 연결하고, 필요한 IAM 권한 및 알림 채널을 구성해야 합니다. 알림을 생성하려면 Observability Analytics에서 SQL 쿼리를 작성하고 검증하고, BigQuery 엔진을 선택하고, 알림 조건 및 일정을 정의하고, 알림 채널을 구성해야 합니다. 알림은 API 및 Terraform을 통해 코드형 인프라로 관리할 수도 있습니다.