PCD#453(managing)
Cloud Monitoring の MQL で「直近 5 分間の HTTP 5xx 応答数が直前 1 時間平均の 3 倍を超えた場合に発火」させる時系列クエリの組み立て要素として、最も中核となるものはどれでしょうか。
正解：C
正解の根拠
MQL は時系列に対する関数型クエリ言語であり、align(集計粒度の正規化) と group_by(ラベル単位の集約) を組み合わせて任意の比率を算出できます。直近と過去を比較する場合は align rate に対し時間オフセットを取った同種クエリを join し、比率の閾値で alert を発火させます。これは Cloud Monitoring が公式に推奨するパターンです。
MQL サンプル
fetch cloud_run_revision
| metric 'run.googleapis.com/request_count'
| filter metric.response_code_class = '5xx'
| align rate(5m)
| every 1m
| { ident
; ident | group_by [], mean | window 1h | shift 5m }
| ratio
| condition val() > 3方式の比較
| 方式 | リアルタイム性 | 運用容易性 |
|---|---|---|
| MQL ratio | 1 分粒度で発火 | Alert ポリシーから直接利用 |
| Logs Explorer + 手動 Excel | 分単位以上 | 属人化しやすい |
| Billing 連動 | 時間単位 | 因果関係が間接的 |
不正解の理由
- A: Billing データの粒度は時間単位で、5 分粒度の異常検知には粒度と意味の両面で合いません。
- B: 手動エクスポートはアラート連携できず、自動的な閾値判定の仕組みとしては成立しません。
- D: Trace の目視確認は属人的でアラート化できず、SLO や PagerDuty 連携の要件も満たせません。
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