Problema
Para nuestras características , y , puede haber casos en los que una cuenta o aplicación envía muchos puntos de datos de intervalo de tiempo de métrica individuales que podrían administrarse mejor agrupándolos. Usamos el término metric grouping issue o MGI para describir esta situación. Cuando esto ocurre, el agente envía cantidades innecesariamente grandes de datos a New Relic, lo que reduce la eficacia de los gráficos, tablas e informes de New Relic.
Los problemas de agrupación métrica ocurren más comúnmente con transacciones web, especialmente si el nombre se basa en URL. También pueden ocurrir con otras métricas reportadas por tu aplicación. Por ejemplo:
- Si su aplicación rastrea Internet y cada llamada externa va a un dominio diferente
- Si su software genera dinámicamente tablas de base de datos temporales cada vez que recibe una solicitud
- Si está utilizando instrumentación personalizada que incluye UUID, nombres de artículos o componentes únicos similares
Cualquier situación en la que se pueda crear una lista potencialmente infinita de métricas, en lugar de agruparlas de manera efectiva (como ocurre con los controladores, las tablas de base de datos permanentes o servicios externos específicos), puede convertirse en un problema de agrupación de métricas.
Solución
Al comprender qué es la agrupación métrica y cómo pueden surgir problemas, podrá comprender mejor cómo funciona New Relic con su aplicación para agrupar métricamente de manera efectiva y ayudar a prevenir que ocurran problemas de agrupación métrica.
Aquí hay un ejemplo de "antes" y "después" de cómo la agrupación métrica puede ayudar a organizar las transacciones, para ayudarle a identificar más fácilmente patrones con problemas de desempeño.
Para ayudar a evitar que ocurran problemas de agrupación métrica en su aplicación:
- Consulte las notas de la versión de New Relic para verificar que esté ejecutando la última versión del agente New Relic.
- Si es necesario, actualice su APM/móvil/agente del navegador a la última versión.
- Espere unos minutos y luego mire los nuevos datos en la UI de New Relic.
- Verifique/consulte
NrIntegrationErrorpara el evento con nombreMetricCardinalityNearLimit. La creación de estos eventos ocurre cuando su aplicación se acerca al límite de cardinalidad.
Si el problema persiste, siga los procedimientos indicados por su agente:
Agente | Prevención de MGI |
|---|---|
Todo agente | Revise la información sobre las causas de los problemas de agrupación métrica. |
Browser | |
Go | Cambie el nombre de su transacción Go. |
Java | |
.NET | Cambie el nombre de métrica con |
Node.js | Cambiar el nombre de la transacción con Solicitar llamada API. |
PHP | |
Python | Cambie el nombre de su transacción Python con |
Ruby |
También puedes editar y crear reglas de normalización métrica en la UI. Para más detalles, ver normalización métrica.
Causa
Los problemas de agrupación métrica ocurren cuando la granularidad de los nombres métricos (la mayoría de las veces, nombres web de transacciones) es demasiado fina, lo que da como resultado cientos o miles de nombres web de transacciones diferentes para solo una pequeña cantidad de rutas de código. Algunas rutas de código importantes pueden generar muchas rutas URL completas diferentes a documentos, artículos o páginas únicos, etc., y si el elemento único de la ruta URL se incluye en el nombre de la transacción, cada una de estas rutas comunes tendrá su propia ruta única. nombre.
Para monitor y mejorar el rendimiento de la aplicación, es mucho más útil conocer el rendimiento promedio de una función (por ejemplo, ver artículos en su sitio) que la rapidez con la que se muestra cada artículo individual. Para evitar problemas de agrupación métrica, New Relic normalmente mostrará una única entrada para esa función (por ejemplo, /article/view/*) en la página APM Transactions .
Esta agrupación le brinda una idea mucho mejor de cuánto tiempo se dedicó a ver artículos y le permite detectar fácilmente cualquier problema de rendimiento relacionado con la visualización de artículos. Si estas estadísticas se distribuyeran en cientos o miles de transacciones, detectar tendencias, regresiones o mejoras en el desempeño sería extremadamente difícil.
Cada agente APM tiene distintas formas de detectar controladores y marcos. La mayoría son automáticas, pero algunas requieren que habilites o deshabilites opciones en un archivo de configuración. También puedes seguir nuestras recomendaciones para ayudar a prevenir que ocurran problemas de agrupación métrica .