Importante
Este documento hace referencia a nuestro modelo original de precios basado en productos. Para obtener más información sobre los cambios de precios, consulte Descripción general de nuestros modelos de precios.
El 31 de mayo de 2023, la UI usuario de uso de nuestro modelo de precios original llega al final de su vida útil (EoL). En este documento hay consultas de NRQL que los clientes sobre el modelo de precios original pueden utilizar para comprender su uso.
¿Qué clientes se ven afectados?
Esto afecta a la organización New Relic en nuestro modelo de precios original, que es un modelo de precios en el que facturamos por varios productos (como , , monitoreo de infraestructura y más).
¿Qué puedes hacer?
Si su organización se ve afectada por este final de vida y permanecerá en nuestro plan de precios original, las opciones incluyen:
- Cree un panel personalizado que incluya la consulta de uso a continuación
- Realice una consulta única cuando necesite comprender el uso
Detalles sobre consultas
Algunos detalles sobre la consulta de datos de uso:
- Los datos de uso se almacenan en el tipo de evento
NrDailyUsagey en el tipo de eventoNrUsage - Si está consultando el
consumingAccount, asegúrese de ingresar el ID de la cuenta. - Al realizar consultas con el generador de consultas en la UI , se consultará una cuenta específica y cualquier cuenta secundaria. También puede utilizar NerdGraph para consultas entre cuentas.
A continuación le daremos algunos ejemplos de consultas de uso para diferentes categorías de productos.
Para obtener detalles sobre cómo funcionan los precios basados en CU, consulte Precios basados en host y CU.
Consulta general
Cartelera con comparación con el período anterior:
SELECT rate(SUM(apmComputeUnits), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias durante el período de tiempo:
SELECT rate(SUM(apmComputeUnits), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5Consulta detallada
Uso a lo largo del período de tiempo, por host:
SELECT rate(SUM(apmComputeUnits), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
FACET hostId,agentHostname,consumingAccountId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias durante el período de tiempo, por anfitrión:
SELECT rate(SUM(apmComputeUnits), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
FACET hostId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Para obtener detalles sobre cómo funcionan los precios basados en host, consulte Precios basados en host y CU.
Consulta general
Cartelera con comparación con el período anterior:
SELECT rate(SUM(apmHoursUsed) / 24, 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias durante el período de tiempo:
SELECT rate(SUM(apmHoursUsed), 1 hour) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5Consulta detallada
Uso a lo largo del período de tiempo, por host:
SELECT rate(SUM(apmHoursUsed), 1 hour) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
FACET hostId,agentHostname,consumingAccountId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias durante el período de tiempo, por anfitrión:
SELECT rate(SUM(apmHoursUsed), 1 hour) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
FACET hostId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Consulta general
Cartelera con comparación con el período anterior:
SELECT rate(SUM(browserPageViewCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Browser' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `isPrimaryApp` != 'false'
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias durante el período de tiempo:
SELECT SUM(browserPageViewCount) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Browser' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `isPrimaryApp` != 'false'
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5Consulta detallada
Uso a lo largo del período de tiempo, por cuenta consumidora:
SELECT rate(SUM(browserPageViewCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Browser' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `isPrimaryApp` != 'false'
FACET consumingAccountName,consumingAccountId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias durante el período de tiempo, por cuenta consumidora:
SELECT SUM(browserPageViewCount) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage WHERE `productLine` = 'Browser' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `isPrimaryApp` != 'false'
TIMESERIES 1 day
FACET consumingAccountName
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Consulta general
Cartelera con comparación con periodo anterior, usuario mensual:
SELECT SUM(mobileUniqueUsersPerMonth) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Mobile' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias en el período de tiempo, usuario mensual:
SELECT SUM(mobileUniqueUsersPerMonth) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Mobile' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5Consulta detallada
Uso a lo largo del período, por nombre de aplicación móvil:
SELECT SUM(mobileUniqueUsersPerMonth) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Mobile' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
FACET mobileAppName,mobileAppId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias durante el período de tiempo, por nombre de aplicación móvil:
SELECT SUM(mobileUniqueUsersPerMonth) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Mobile' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
FACET mobileAppName
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Para obtener detalles sobre cómo funcionan los precios basados en CU de infraestructura, consulte Precios basados en host y CU.
Consulta general
Cartelera con comparación con el período anterior:
SELECT rate(SUM(infrastructureComputeUnits), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Infrastructure' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias durante el período de tiempo:
SELECT SUM(infrastructureComputeUnits) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Infrastructure' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5Consulta detallada
Uso a lo largo del período, por nombre de host del agente:
SELECT rate(SUM(infrastructureComputeUnits), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Infrastructure' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
FACET agentHostname
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias durante el período de tiempo, por anfitrión:
SELECT SUM(infrastructureComputeUnits) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Infrastructure' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
FACET agentHostname
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Consulta general
Cartelera con comparación con el período anterior:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Logs' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'BytesSaved'
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias durante el período de tiempo:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Logs' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'BytesSaved'
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5Consulta detallada
Uso a lo largo del período de tiempo, por cuenta consumidora:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Logs' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'BytesSaved'
FACET consumingAccountName,consumingAccountId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias durante el período de tiempo, por cuenta consumidora:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Logs' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'BytesSaved'
TIMESERIES 1 day
FACET consumingAccountName
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Consulta general
Cartelera con comparación con el período anterior:
SELECT rate(SUM(usage), 1 minute) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Metrics' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'DataPointsSent'
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias durante el período de tiempo:
SELECT rate(SUM(usage), 1 minute) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Metrics' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'DataPointsSent'
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5Consulta detallada
Uso a lo largo del período de tiempo, por cuenta consumidora:
SELECT rate(SUM(usage), 1 minute) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Metrics' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'DataPointsSent'
FACET consumingAccountName,consumingAccountId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias durante el período de tiempo, por cuenta consumidora:
SELECT rate(SUM(usage), 1 minute) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Metrics' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'DataPointsSent'
TIMESERIES 1 day
FACET consumingAccountName
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Consulta general
Cartelera con comparación con el período anterior:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Serverless' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'LambdaEventsSaved'
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias durante el período de tiempo:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Serverless' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'LambdaEventsSaved'
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5Consulta detallada
Uso a lo largo del período de tiempo, por cuenta consumidora:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Serverless' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'LambdaEventsSaved'
FACET consumingAccountName,consumingAccountId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias durante el período de tiempo, por cuenta consumidora:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Serverless' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'LambdaEventsSaved'
TIMESERIES 1 day
FACET consumingAccountName
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Consulta general
Cartelera con comparación con el período anterior:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping'
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias durante el período de tiempo:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping'
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5Consulta detallada
Uso a lo largo del período, por nombre de monitor:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping'
FACET syntheticsMonitorName,syntheticsMonitorId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias durante el período de tiempo, por nombre de monitor:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping'
TIMESERIES 1 day
FACET syntheticsMonitorName
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Uso a lo largo del período de tiempo, por etiqueta de tipo:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping'
FACET syntheticsTypeLabel
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias durante el período de tiempo, por etiqueta de tipo:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping' TIMESERIES 1 day
FACET syntheticsTypeLabel
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Uso a lo largo del período de tiempo, por ubicación:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping'
FACET syntheticsLocation
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias durante el período de tiempo, por ubicación:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping'
TIMESERIES 1 day
FACET syntheticsLocation
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Consulta general
Cartelera con comparación con el período anterior:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Traces' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'SpansSaved'
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias durante el período de tiempo:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Traces' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'SpansSaved'
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5Consulta detallada
Uso a lo largo del período de tiempo, por cuenta consumidora:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Traces' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'SpansSaved'
FACET consumingAccountName,consumingAccountId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendencias durante el período de tiempo, por cuenta consumidora:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Traces' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'SpansSaved'
TIMESERIES 1 day
FACET consumingAccountName
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15APM e infraestructura: unidad de computación vs precios basados en host
APM ofrece la posibilidad de elegir entre dos modelos de precios: precios basados en unidades de computación (CU) y precios basados en host . New Relic Infrastructure ofrece solo precios basados en CU. Esta sección muestra cómo se calculan ambas opciones y explica qué significa "host" en estos contextos de precios:
En nuestro modelo de precios original, los precios basados en CU están disponibles para estos productos New Relic:
APM (elección de precios basados en CU o precios basados en host)
Infraestructura: solo precios basados en CU
Con los precios basados en CU, su precio mensual está determinado por el tamaño del host (potencia informática y memoria) que ejecuta New Relic y la cantidad de horas que se conecta a New Relic durante el mes. Si un host está conectado a New Relic en cualquier momento durante una hora, esa hora cuenta para el cálculo de CU.
Cada anfitrión se cuenta por separado para cada cuenta de New Relic a la que el anfitrión reporta datos. Por ejemplo, si tiene una cuenta principal con dos cuentas secundarias, cada una de las cuales ejecuta una aplicación en el mismo host por 3000 CU en un mes determinado, el uso de la cuenta principal será de 6000 CU.
Para APM, el precio basado en CU es la mejor opción si tiene muchos recursos informáticos dinámicos basados en la nube. Por este motivo, a veces se hace referencia a los precios basados en CU como cloud pricing.
Las CU se calculan de la siguiente manera:
CUs = (# of CPUs + GBs of RAM) x hours usedEl tamaño máximo de un host determinado (CPU + GB de RAM) tiene un límite de 16.
Ejemplos:
Si un host tiene 2 núcleos de CPU, 2 GB de RAM y se conecta a New Relic durante una hora (o menos de una hora), consume 4 CU.
Si un host tiene 2 núcleos de CPU, 2 GB de RAM y se conecta a New Relic durante un mes completo (se utilizan 750 horas como tamaño mensual estándar), consume 3000 CU.
Puede comprar bloques de CU para consumir mensualmente. La cantidad total de CU compradas mensualmente se calcula sumando el consumo estimado de CU para todos los hosts durante el mes. No hay transferencia mensual de CU no utilizadas. Además, New Relic no cobra por JVM, contenedor (como docker o Cloud Foundry) o instancia de aplicación; cobra por los hosts que ejecutan esos contenedores o instancia de aplicación.
Los precios varían según el producto New Relic y el nivel de suscripción.
Sugerencia
Para nuestro modelo de precios original, los precios de APM pueden estar basados en CU o en host, mientras que New Relic Infrastructure utiliza solo precios basados en CU.
Con precios basados en host, New Relic cobra según la cantidad de equivalent hosts utilizados en un mes. Un equivalent host se define como: un host conectado a New Relic durante 750 horas (750 horas utilizadas como tamaño mensual estándar). Si un host está conectado a New Relic en cualquier momento durante una hora, esa hora cuenta para el cálculo del host.
Estas horas se pueden dividir entre varios hosts. Por ejemplo, es posible que tenga tres hosts conectados cada uno a New Relic durante 250 horas durante un mes: estas horas sumarían un equivalent host.
Cada anfitrión se cuenta por separado para cada cuenta de New Relic a la que el anfitrión reporta datos. Por ejemplo, si tiene una cuenta principal con dos cuentas secundarias, cada una de las cuales ejecuta aplicaciones en el mismo host durante 750 horas en un mes determinado, el uso de la cuenta principal será de 2 hosts equivalentes.
Una vez conectados a New Relic, los anfitriones se distinguen por su nombre de anfitrión único. Un anfitrión se conecta a New Relic cuando el agente lingüístico está activo y se implementa en el anfitrión. New Relic no cobra por contenedor (como docker o Cloud Foundry), JVM o instancia de aplicación; lo cobran los hosts que ejecutan esos contenedores o instancias de aplicaciones.
New Relic APM le ofrece la posibilidad de elegir entre precios basados en host y precios basados en CU. Los precios basados en host son ideales si tiene entornos principalmente estáticos, que consisten en hosts que administra en su propio centro de datos.
Para comprender cómo New Relic calcula tanto los precios basados en host como los precios basados en CU, es importante comprender cómo se usa la palabra host . Un anfitrión puede ser uno de los siguientes:
Un physical machine es un dispositivo basado en hardware con recursos físicos dedicados, incluidos memoria, procesamiento y almacenamiento. Cada máquina tiene su propio sistema operativo en el que se ejecuta la aplicación.
Una virtual machine (máquina virtual (VM)) es la implementación de software de una máquina física que ejecuta programas como una máquina física. Una o más máquinas virtuales pueden ejecutarse en una máquina física. Cada máquina virtual tiene su propio sistema operativo y recursos asignados a la máquina virtual, como RAM y CPU.
Un cloud instance es un tipo de máquina virtual que se ejecuta en la nube pública. En este contexto, la máquina virtual y la instancia de la nube son diferentes de la máquina virtual Java (JVM) y el contenedor.
Para fines de cálculo de precios de New Relic, un month se define como 750 horas.