Introducción a la creación de datos métricos a partir de datos no métricos

Puede generar datos de tipo métrico a partir de otros tipos de datos en New Relic, incluidos eventos, registros y intervalos. métrica son agregados de sus datos y son óptimos para analizar y monitorear tendencias durante largos períodos de tiempo.

Este documento explica:

• Razones para utilizar esta característica
• Operaciones disponibles
• Cómo utilizar nuestra herramienta API NerdGraph para realizar operaciones

¿Por qué crear métricas a partir de otros tipos de datos?

El uso de métrica permite un almacenamiento de datos más eficiente. Esto, a su vez, le permite consultar sus datos y crear gráficos más fácilmente. La diferencia entre datos métricos y otros tipos de datos en New Relic se basa en el tiempo. Para obtener más información, consulte Comprender los tipos de datos.

• Events, logs, spans:

  Este tipo de datos representan un único registro en un momento específico en el tiempo. Por ejemplo, puede tener un evento para cada solicitud al sistema. Estos datos son ideales para la resolución de problemas y el análisis en profundidad.

• Metrics:

  Estos proporcionan una vista agregada de su evento, registro o intervalos. Las métricas son mejores para mostrar tendencias en rangos de tiempo más largos. Por ejemplo, puede agregar el número total de solicitudes por servicio a una métrica y luego examinar esta información mes tras mes.

Aquí hay un video que muestra cómo generar datos métricos a partir de datos de eventos (7:47 minutos):

Para comenzar a convertir sus datos a métricas, cree una regla.

Operaciones disponibles

Para mostrar, crear y eliminar reglas para generar métricas a partir de eventos, registros o intervalos, utilice NerdGraph, nuestra API en formato GraphQL. Antes de realizar cualquier operación, recomendamos leer la Introducción a NerdGraph y explorar sus datos con la herramienta API GraphiQL.

Estas operaciones se dividen en dos tipos de solicitudes básicas:

• Mutations

  , que son operaciones que realizan cambios en reglas o configuraciones existentes (por ejemplo, crear una nueva regla métrica).

• Queries

  , para recuperar datos existentes (por ejemplo, recuperar reglas métricas existentes).

Todas las operaciones se basan en roles en NerdGraph como usuario de New Relic actualmente conectado.

Mutaciones

Las operaciones de mutación para evento a métrica, log a métrica o intervalos a métrica incluyen:

mutation {
  eventsToMetricsDeleteRule(deletes: {ruleId: "12", accountId: 123456}) {
    successes {
      id
      name
      nrql
    }
    failures {
      errors {
        description
        reason
      }
      submitted {
        ruleId
        accountId
      }
    }
  }
}

{
  "data": {
    "eventsToMetricsDeleteRule": {
      "failures": [],
      "successes": [
        {
          "id": "12",
          "name": "Test Rule",
          "nrql": "select summary(duration) as 'server.responseTime' from Transaction where appName = 'Data Points Staging' facet name, appName, host"
        }
      ]
    }
  }
}

mutation {
  eventsToMetricsUpdateRule(updates: {ruleId: "12", accountId: 123456, enabled: true}) {
    successes {
      id
      name
      nrql
    }
    failures {
      errors {
        description
        reason
      }
      submitted {
        ruleId
        accountId
      }
    }
  }
}

Consultar

Las operaciones de consulta incluyen:

query {
  actor {
    account(id:123456) {
      eventsToMetrics{
        allRules{
          rules{
            id
            name
            enabled
            nrql
            description
          }
        }
      }
    }
  }
}

{
  "data": {
    "actor": {
      "account": {
        "eventsToMetrics": {
          "allRules": {
            "rules": [
              {
                "description": "Metric for total time",
                "enabled": true,
                "id": "1",
                "name": "Total Time Tx",
                "nrql": "select summary(totalTime) as 'server.totalTime' from Transaction where appName = 'Data Points Staging' facet name, appName, host"
              },
              {
                "description": "Metric for duration",
                "enabled": true,
                "id": "2",
                "name": "Duration Rule",
                "nrql": "select summary(duration) as 'server.responseTime' from Transaction where appName = 'Data Points Staging' facet name, appName, host"
              }
            ]
          }
        }
      }
    }
  }
}

query {
  actor {
    account(id: 123456) {
      eventsToMetrics {
        rulesById(ruleIds:  "36") {
          rules {
            id
            name
            enabled
            nrql
            description
            accountId
          }
        }
      }
    }
  }
}

{
  "data": {
    "actor": {
      "account": {
        "eventsToMetrics": {
          "rulesById": {
            "rules": [
              {
                "accountId": 123456,
                "description": "Metric for total time",
                "enabled": true,
                "id": "36",
                "name": "Total Time Tx",
                "nrql": "select summary(totalTime) as 'server.totalTime' from Transaction where appName = 'Data Points Staging' facet name, appName, host"
              }
            ]
          }
        }
      }
    }
  }
}

Utilice la herramienta de exploración de API NerdGraph

Puede utilizar el explorador de API NerdGraph, nuestra herramienta GraphiQL, para explorar la estructura de datos. También puede usarlo para construir y ejecutar operaciones para convertir eventos, registros y intervalos a métrica. Para utilizar esta herramienta:

1. Cree la solicitud de operación métrica con el parámetro requerido.

2. Vaya a

   one.newrelic.com > All capabilities > Apps > NerdGraph API explorer

   y pegue su consulta en el cuadro.

3. Para ejecutar la operación, haga clic en el botón rojo

   Execute query

   . O, para obtener el formato curl, seleccione

   Tools > Copy as CURL

   .

4. Valide la respuesta en el cuadro de respuesta.

5. Opcional: para verificar que la operación de creación de reglas se realizó correctamente, ejecute una consulta de lista para ese ID de regla.