Migrar a NRQL

Lista de nombres métricos para tu aplicación

Para ver los nombres métricos disponibles para su aplicación:

SELECT uniques(metricTimesliceName) FROM Metric 
WHERE appId = '$APP_ID' AND newrelic.timeslice.value IS NOT NULL 
SINCE 30 MINUTES AGO LIMIT MAX

También puedes filtrar empleando el nombre de la aplicación:

SELECT uniques(metricTimesliceName) FROM Metric 
WHERE appName = '$APP_NAME' AND newrelic.timeslice.value IS NOT NULL 
SINCE 30 MINUTES AGO LIMIT MAX

O empleando un agente específico (host):

SELECT uniques(metricTimesliceName) FROM Metric 
WHERE realAgentId = '$AGENT_ID' AND newrelic.timeslice.value IS NOT NULL 
SINCE 30 MINUTES AGO LIMIT MAX

Obtenga los valores de datos de intervalo de tiempo de métrica de su aplicación

La REST API v2 acepta una lista de nombres métricos y una lista de valores para recuperar datos de intervalo de tiempo de métrico.

Los nombres de las métricas son los mismos, puedes filtrarlos con el campo metricTimesliceName en tu consulta NRQL .

Cada valor de API se puede asignar a una función NRQL, puede consultar la siguiente tabla.

Ejemplo, para la siguiente solicitud API:

bash

$curl -X GET "https://api.newrelic.com/v2/applications/$APP_ID/metrics/data.json" \
>     -H "X-Api-Key:$API_KEY" -i \
>     -d 'names[]=HttpDispatcher&values[]=average_call_time&values[]=call_count'

Emplearías la siguiente consulta:

SELECT count(newrelic.timeslice.value) AS call_count, 
       average(newrelic.timeslice.value) * 1000 AS average_call_time
FROM Metric
WHERE appId = $APP_ID AND metricTimesliceName = 'HttpDispatcher'

Value (RPM)	NRQL Function
`average_response_time`	`average(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`calls_per_minute`	`rate(count(newrelic.timeslice.value), 1 minute)`
`call_count`	`count(newrelic.timeslice.value)`
`min_response_time`	`min(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`max_response_time`	`max(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`average_exclusive_time`	`average(newrelic.timeslice.value['totalExclusive'] / newrelic.timeslice.value['count']) * 1000`
`average_value`	`average(newrelic.timeslice.value)`
`total_call_time_per_minute`	`rate(sum(newrelic.timeslice.value), 1 minute)`
`requests_per_minute`	`rate(count(newrelic.timeslice.value), 1 minute)`
`standard_deviation`	`stddev(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`average_time`	`average(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`count`	`count(newrelic.timeslice.value)`
`used_bytes_by_host`	`average(newrelic.timeslice.value) * 1024 * 1024`
`used_mb_by_host`	`average(newrelic.timeslice.value)`
`total_used_mb`	`sum(newrelic.timeslice.value)`
`average_call_time`	`average(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`total_value`	`sum(newrelic.timeslice.value)`
`min_value`	`min(newrelic.timeslice.value)`
`max_value`	`max(newrelic.timeslice.value)`
`rate`	`rate(sum(newrelic.timeslice.value), 1 second)`
`throughput`	`rate(count(newrelic.timeslice.value), 1 second)`
`as_percentage`	`average(newrelic.timeslice.value) * 100`
`errors_per_minute`	`rate(count(newrelic.timeslice.value), 1 minute)`
`error_count`	`count(newrelic.timeslice.value)`
`total_time`	`sum(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`sessions_active`	`average(newrelic.timeslice.value)`
`total_visits`	`sum(newrelic.timeslice.value)`
`percent`	`average(newrelic.timeslice.value) * 100`
`percent(CPU/User Time)`	`100 * sum(newrelic.timeslice.value) / $TIME_WINDOW_IN_SECONDS`
`time_percentage`	`100 * sum(newrelic.timeslice.value) / $TIME_WINDOW_IN_SECONDS`
`utilization`	`100 * sum(newrelic.timeslice.value) / $TIME_WINDOW_IN_SECONDS`
`visits_percentage`	`100 * sum(newrelic.timeslice.value) / $TIME_WINDOW_IN_SECONDS`

Si la función incluye $TIME_WINDOW_IN_SECONDS, significa que debes reemplazarla con la ventana de tiempo que deseas consultar.

Por ejemplo, si consulta un intervalo de tiempo de 30 minutos, reemplazará $TIME_WINDOW_IN_SECONDS por 1800.

Apdex métricas

Value (RPM)	NRQL Function
`score`	`apdex(newrelic.timeslice.value)`
`s`	`apdex(newrelic.timeslice.value)` o `count(newrelic.timeslice.value)`
`t`	`apdex(newrelic.timeslice.value)` o `sum(newrelic.timeslice.value)`
`f`	`apdex(newrelic.timeslice.value)` o `sum(newrelic.timeslice.value['totalExclusive'])`
`count`	`apdex(newrelic.timeslice.value)`
`value`	`apdex(newrelic.timeslice.value)`
`threshold`	`max(newrelic.timeslice.value)`
`threshold_min`	`min(newrelic.timeslice.value)`

Métricas para EndUser & Mobile

Estas métricas devolverán el mismo resultado que obtendría de la REST API v2, pero algunos resultados pueden diferir de lo que ve en la New Relic UI. Esto se debe a que la UI emplea evento en lugar de datos de intervalo de tiempo. Si desea obtener los mismos resultados que la UI, debe consultar el evento directamente.

Value (RPM)	NRQL Function
`average_response_time`	`sum(newrelic.timeslice.value) / count(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`error_percentage`	`(filter(count(newrelic.timeslice.value), WHERE metricTimesliceName = 'EndUser/errors') / filter(count(newrelic.timeslice.value), WHERE metricTimesliceName = 'Browser'))`
`average_fe_response_time`	`sum(newrelic.timeslice.value['totalExclusive']) / count(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`average_be_response_time`	`1000 * (sum(newrelic.timeslice.value) - sum(newrelic.timeslice.value['totalExclusive'])) / count(newrelic.timeslice.value)`
`average_network_time`	`(sum(newrelic.timeslice.value) - sum(newrelic.timeslice.value['totalExclusive']) - sum(newrelic.timeslice.value['sumOfSquares'])) / count(newrelic.timeslice.value)`
`total_network_time`	`(sum(newrelic.timeslice.value) - sum(newrelic.timeslice.value['totalExclusive']) - sum(newrelic.timeslice.value['sumOfSquares']))`
`network_time_percentage`	`(sum(newrelic.timeslice.value) - sum(newrelic.timeslice.value['totalExclusive']) - sum(newrelic.timeslice.value['sumOfSquares'])) / $TIME_WINDOW_IN_SECONDS`
`total_fe_time`	`sum(newrelic.timeslice.value['totalExclusive'])`
`fe_time_percentage`	`100 * sum(newrelic.timeslice.value['totalExclusive']) / $TIME_WINDOW_IN_SECONDS`
`average_dom_content_load_time`	`average(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`average_queue_time`	`average(newrelic.timeslice.value['totalExclusive']) * 1000`
`total_queue_time`	`sum(newrelic.timeslice.value['totalExclusive']) * 1000`
`total_dom_content_time`	`sum(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`total_app_time`	`sum(newrelic.timeslice.value['sumOfSquares'])`
`average_app_time`	`sum(newrelic.timeslice.value['sumOfSquares']) / count(newrelic.timeslice.value)`
`average_sent_bytes`	`sum(newrelic.timeslice.value['totalExclusive']) * 1000`
`average_received_bytes`	`1000 * sum(newrelic.timeslice.value) / count(newrelic.timeslice.value)`
`launch_count`	`count(newrelic.timeslice.value)`

Seriales temporales y resúmenes

De forma predeterminada, la API REST devuelve un serial de valores de datos métricos basados. Para obtener el promedio de estos valores, deberá incluir &summarize=true en su llamada API.

En NRQL, ocurre lo opuesto. Obtendrás un resumen de forma predeterminada y puedes obtener el serial temporal agregando TIMESERIES a tu consulta.

Otra diferencia es que la ventana de tiempo predeterminada de la API REST es de 30 minutos, mientras que en NRQL es de 1 hora.

Consulta multiple metricas

Aún puedes consultar múltiples métricas a la vez con NRQL, aquí hay un ejemplo:

SELECT
    filter(1000 * average(newrelic.timeslice.value), WHERE metricTimesliceName = 'HttpDispatcher') AS average_response_time,
    filter(count(newrelic.timeslice.value), WHERE metricTimesliceName = 'Errors/all') AS error_count,
    filter(average(newrelic.timeslice.value), WHERE metricTimesliceName = 'Memory/Heap/Max') AS used_mb_by_host
FROM Metric
WHERE appName = '$APP_NAME'
SINCE 1 day ago