Telemetry Tool Playbook

로그, 메트릭, 플로우 데이터 조회 방법을 안내합니다.

1. 사용 가능한 데이터 유형

data_type	설명	용도
`logs`	Syslog 이벤트	오류 추적, 이벤트 분석
`metrics`	장비 성능 지표	리소스 모니터링
`flows`	트래픽 플로우	트래픽 분석

2. 로그 조회

기본 로그 조회

python

telemetry_query("logs", {
    "device": "PE1",
    "time_range": "1h"  # 최근 1시간
})

필터 적용

python

telemetry_query("logs", {
    "device": "PE1",
    "severity": "error",
    "keyword": "BGP",
    "time_range": "24h"
})

severity 옵션

•debug, info, warning, error, critical

3. 메트릭 조회

CPU/메모리 조회

python

telemetry_query("metrics", {
    "device": "PE1",
    "metric_type": "cpu",
    "time_range": "1h"
})

인터페이스 트래픽

python

telemetry_query("metrics", {
    "device": "PE1",
    "metric_type": "interface_traffic",
    "interface": "GigabitEthernet0/1",
    "time_range": "6h"
})

metric_type 옵션

•cpu, memory, interface_traffic, interface_errors

4. 플로우 조회

특정 IP 간 트래픽

python

telemetry_query("flows", {
    "src_ip": "10.1.1.0/24",
    "dst_ip": "10.2.2.0/24",
    "time_range": "1h"
})

5. 시간 범위 형식

형식	예시
상대 시간	`1h`, `6h`, `24h`, `7d`
절대 시간	`2024-01-15T00:00:00Z/2024-01-15T12:00:00Z`

6. Evidence Pack 제한

⚠️ 최대 반환 레코드 수:

•logs: 30개

•metrics: 20 윈도우

•flows: 50개

더 많은 데이터가 필요하면 시간 범위를 좁히거나 필터를 추가하세요.