Translation Pipeline PR (#26938)

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content/ko/metrics/guide/what-is-the-granularity-of-my-graphs-am-i-seeing-raw-data-or-aggregates-on-my-graph.md

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+---
+aliases:
+- /ko/graphing/faq/what-is-the-granularity-of-my-graphs-am-i-seeing-raw-data-or-aggregates-on-my-graph
+- /ko/dashboards/faq/what-is-the-granularity-of-my-graphs-am-i-seeing-raw-data-or-aggregates-on-my-graph
+title: 내 그래프의 시간 단위가 어떻게 되나요? 원시 데이터인지 또는 집계된 데이터인지 어떻게 알 수 있나요?
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+
+일반적으로 Datadog 그래프는 원시 제출 값이 아니라 로컬 집계된 데이터입니다.
+
+## 이런 작업을 왜 하나요?
+
+데이터는 1초 시간 단위로 저장되나 표시되는 데이터는 집계될 수 있습니다.
+
+1주 기간에 대한 그래프의 경우, 브라우저에 수십만 개의 값을 전송해야 합니다. 또 이와 같은 모든 점이 화면의 작은 부분을 차지하는 위젯에 그래프로 표시될 수 없습니다. 따라서 데이터를 집계하여 제한된 수의 데이터 포인트를 브라우저에 전송하고 그래프에 렌더링합니다.
+
+예를 들어 'lines' 디스플레이가 있는 1일 보기에는 5분마다 하나의 데이터 포인트가 있다고 가정해보겠습니다. Datadog 백엔드는 1일 간격을 5분씩 288개의 버킷으로 나눕니다. 각 버킷에 데이터 전체가 단일 값으로 집계됩니다. 예를 들어 타임스탬프가 07:00인 그래프에 렌더링된 데이터 포인트는 실제로 그날 07:00:00과 07:05:00 사이에 제출된 모든 실질 데이터 포인트의 집계입니다.
+
+기본적으로 집계된 값은 실제 값 전체의 평균을 계산하여 도출합니다. 이에 따라 그래프를 [축소할수록 그래프가 완만해집니다][1].
+
+## 어떻게 해야 하나요?
+
+시간대가 크면 소스가 1개이든 1,000개이든 데이터 집계를 해야 합니다.
+
+하지만 [롤업 함수][2]를 이용해 집계 방법을 제어할 수 있습니다.
+
+* .rollup(max)/.rollup(min)은 각 지점이 해당 기간(X분) 동안의 데이터 중 로컬 최댓값/최솟값을 나타냅니다.
+* .rollup(avg)은 기본값입니다. 그래프의 각 지점이 대표하는 데이터에서 X분 동안의 평균값입니다.
+* .rollup(sum)은 X분 동안 전송된 모든 값의 합계입니다.
+* .rollup(avg,60)은 그래프 포인트가 1분 평균 등이 되도록 합니다.
+
+**참고**: Datadog 백엔드는 간격 수를 300 미만으로 유지하고자 합니다. 따라서 2개월 동안 rollup(60)을 실행하면 요청된 1분 단위로 분할하지 못합니다(즉, 1분 시간 단위를 사용할 수 없습니다).
+
+## 예시
+{{< img src="metrics/guide/graph_granularity.png" alt="graph_granularity" >}}
+
+위 그래프는 지난 2시간의 막대 그래프입니다. 1분당 데이터 포인트 하나를 표시합니다. 이는 실질적으로 전송된 값이 아니라 로컬 집계 값입니다. 각 데이터 포인트는 메트릭 데이터의 1분을 나타냅니다.
+
+## 전송한 실제 데이터를 볼 수 있는 방법이 있나요?
+
+네, 실제 값을 볼 때까지 확대하면 됩니다. 예를 들어, Datadog Agent가 15초마다 데이터를 제출한다고 합시다. 45분(이하) 시간대로 데이터를 확인하면 집계되지 않은 데이터를 볼 수 있습니다.
+
+[1]: /ko/dashboards/faq/why-does-zooming-out-a-timeframe-also-smooth-out-my-graphs/
+[2]: /ko/dashboards/functions/rollup/

content/ko/monitors/guide/monitoring-sparse-metrics.md

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+---
+further_reading:
+- link: /api/latest/monitors/#edit-a-monitor
+  tag: 설명서
+  text: API를 통해 모니터 설정 업데이트하는 방법 알아보기
+- link: /dashboards/functions/interpolation/#default-zero
+  tag: 설명서
+  text: 보간에 대해 알아보기
+title: 스파스 메트릭 모니터링
+---
+
+## 개요
+
+데이터를 자주 보고하는 모니터는 의도한 대로 평가하지 않고 예상치 못한 결과와 쿼리를 낼 수 있습니다. 내 데이터에 맞게 예상대로 평가가 이뤄지도록 모니터를 설정하는 도구와 작업이 있습니다.
+
+이 가이드에서는 트러블슈팅 방법과 스파스 데이터로 모니터를 구성하는 방법을 설명합니다.
+- [스파스 메트릭이 있는지 결정](#how-to-determine-whether-you-have-a-sparse-metric)
+- 모니터 소스 확인 -> [메트릭 기반 모니터](#metric-based-monitor), [이벤트 기반 모니터](#event-based-monitor)
+- [모니터가 일정에 따라 실행 중인가?](#schedule-based-monitoring)
+
+
+## 스파스 메트릭이 있는지 확인하는 방법
+
+대시보드 위젯, 노트북, [기존 모니터 내역 그래프][1]를 사용해 데이터 포인트에 마우스 커서를 올리고 데이터 포인트가 연속적인지, 혹은 각 지점이 있고 그 사이가 직선으로 연결되어 있는지 확인합니다.
+
+노트북이나 위젯에서 **Bars** 디스플레이 옵션을 선택하고 데이터 포인트와 빈도를 확인합니다.
+
+위젯에 나타나는 메트릭은 다음과 같이 표시됩니다.
+
+{{< img src="monitors/guide/sparse_metrics/line_graph_sparse.png" alt="선 그래프에서 직선으로 상승과 하강을 그리는 메트릭 그래프" style="width:90%;" >}}
+
+그러나 **Bars** 스타일이 적용된 경우에는 다음과 같이 표시됩니다.
+
+{{< img src="monitors/guide/sparse_metrics/bar_graph_sparse.png" alt="위의 메트릭 선 그래프와 같은 데이터이나 각 데이터 포인트가 막대로 표시되어 스파스 메트릭의 간격을 확인할 수 있음" style="width:90%;" >}}
+
+막대 그래프 디스플레이를 선택하면 데이터 포인트 간의 공백을 더욱 명확히 볼 수 있습니다.
+
+그래프 편집기에 그래프 스타일을 변경할 수 있는 옵션이 없다면, 메트릭에 `default_zero()` 함수를 적용할 수 있습니다. 이 함수를 적용하면 데이터 공백을 표시하는 데 도움이 됩니다. 이 함수에 관한 자세한 정보는 [보간][2] 설명서를 참고하세요.
+
+## 메트릭 기반 모니터
+
+[메트릭][3], [변경][4], [이상 징후][5], [예측][6], [이상치][7] 모니터인가요? 다음 설정을 조정하세요.
+
+* *Advanced options* **Do not require**(평가에 전체 데이터 창 필요 없음)을 선택합니다.
+* 데이터 지연이 자주 발생하나요? 모니터 평가 지연에 시간을 추가(초 단위)할 수 있습니다. *Advanced options* 아래 **Delay monitor evaluation by X seconds** 필드에 값을 추가하세요.
+* 예측 빈도에 따라 평가를 조정하세요(평균, 최댓값, 최솟값, 합계). 평가 기본값은 **avg by**로 되어 있으며, 이는 스파스 메트릭에 적합하지 않을 수 있습니다.
+* **avg by** 애그리게이터를 사용할 경우, `default_zero()`와 같은 [보간 함수][2]를 추가해 메트릭 공백이 0으로 평가되도록 합니다.
+* 쿼리에 산수를 사용하는 경우, [Monitor Arithmetic and Sparse Metrics][8]에서 자세한 지침을 확인하세요. 
+
+## 이벤트 기반 모니터
+
+[로그][9], [이벤트][10], [감사 트레일][11], 또는 [오류 추적][12] 모니터인가요? 다음을 참고하세요.
+
+* 예상되는 모니터 동작에 맞게 "Missing data" 설정이 되어 있는지 확인하세요. **Evaluate as zero**, **Show NO DATA**, **Show NO DATA and notify**, 또는 **Show OK** 중 하나입니다.
+  {{< img src="monitors/guide/sparse_metrics/data_is_missing.png" alt="모니터 구성 섹션의 'Set alert conditions' 섹션의 누락된 데이터 옵션 선택" style="width:80%;" >}}
+* 평가 기간을 조정합니다. 데이터 포인트를 30분마다 사용할 수 있는 경우, 평가 기간에도 이를 고려해야 합니다.
+
+## 일정 기반 모니터링
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+일일, 일간, 월간 특정 시간에 이벤트를 모니터링하고 있나요? 백업 작업 또는 내보내기와 같은 CRON 작업을 모니터링하고 있나요? [커스텀 일정][13] 사용을 고려해 보세요. 커스텀 일정을 사용하면 RRULES를 설정해 모니터 평가 시간과 알림 시간을 정의할 수 있습니다.
+
+## 트러블슈팅
+
+스파스 데이터 모니터링과 관련해 궁금한 점이 있으면 [Datadog 고객지원팀에 문의][14]하시기 바랍니다.
+
+## 참고 자료
+
+{{< partial name="whats-next/whats-next.html" >}}
+
+[1]: /ko/monitors/status/#investigate-a-monitor-in-a-notebook
+[2]: /ko/dashboards/functions/interpolation/#default-zero
+[3]: /ko/monitors/types/metric/?tab=threshold
+[4]: /ko/monitors/types/metric/?tab=change
+[5]: /ko/monitors/types/anomaly/
+[6]: /ko/monitors/types/forecasts/?tab=linear
+[7]: /ko/monitors/types/outlier/?tab=dbscan
+[8]: /ko/monitors/guide/monitor-arithmetic-and-sparse-metrics
+[9]: /ko/monitors/types/log/
+[10]: /ko/monitors/types/event/
+[11]: /ko/monitors/types/audit_trail/
+[12]: /ko/monitors/types/error_tracking/?tab=count
+[13]: /ko/monitors/guide/custom_schedules/?tab=day
+[14]: /ko/help/