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Después de enviarnos sus datos de OpenTelemetry y abrir su servicio (entidad) en la UI, haga clic en JVMs para identificar qué instancia de servicio tiene patrones de rendimiento inusuales o incorrectos relacionados con el comportamiento de la máquina virtual Java.
Puede elegir varias instancias de servicio para comparar en función de resúmenes de métricas clave: tiempo de respuesta, rendimiento, tasa de errores, tiempo de recolección de basura y uso de memoria. Luego, puede comparar todas las métricas JVM de esas instancias recopiladas por la instrumentación de OpenTelemetry utilizando gráficos de series temporales para detectar problemas.
A continuación se muestra un flujo de trabajo típico:
Haga clic en
JVMs
.
Encuentre JVM interesantes utilizando la tabla de salud métrica resumida:
Utilice la barra de filtro para limitar su búsqueda
Ordena las columnas de valores métricos para encontrar el valor atípico.
Seleccione esas JVM interesantes.
Haga clic en
Compare
para ver una visualización de la métrica de estado y tiempo de ejecución facetada por JVM.
También puede ver todas las métricas de tiempo de ejecución para una única JVM haciendo clic en el nombre de la instancia en la tabla.
Cuando compara JVM o profundiza en una sola JVM, verá varios gráficos de series temporales de datos métricos de tiempo de ejecución, incluida la recolección de basura y el uso de memoria. Las métricas de tiempo de ejecución específicas de JVM se especifican en las convenciones semánticas de OpenTelemetry y se implementan en versiones recientes del agente de autoinstrumentación de OTel.
Para que tus datos aparezcan en esta sección, asegúrate de que tenga lo siguiente:
El atributo de recurso OpenTelemetry service.instance.id, utilizado para agrupar JVM métrica por instancia
Le recomendamos utilizar el agente OpenTelemetry de Java 1.13.0 o superior, que recopila el uso de la memoria JVM como un medidor asincrónico. Estas versiones de agentes le permiten ver métricas en New Relic sin las soluciones alternativas que necesitaría si estuviera usando agentes más antiguos.
Si está utilizando un agente de Java OpenTelemetry anterior (versiones 1.10.0 a 1.12.0), tenga en cuenta que el uso de la memoria JVM pasó de recopilarse como un medidor asincrónico a un UpDownCounter asincrónico. Esto tiene implicaciones en los datos exportados. medidor y contadores exportan de forma diferente:
Exportación del medidor asincrónico como medidor OTLP.
Los UpDownCounters asincrónicos se exportan como sumas OTLP no monótonas.
Si configura su SDK para exportar métrica utilizando la temporalidad de agregación delta (que es necesaria para que el contador y el histograma instrumentado funcionen con New Relic), eso da como resultado UpDownCounters asincrónicos exportados como sumas delta no monótonas. New Relic no puede realizar ningún análisis útil de datos de suma delta no monótonos.
Si tiene que usar OpenTelemetry agente de Java versiones 1.10.0 a 1.12.0, la solución es usar View API para indicar que los UpDownCounters asincrónicos deben agregarse usando la agregación del último valor en lugar de la agregación de suma predeterminada. Esto da como resultado que el uso de la memoria JVM se exporte como datos del medidor, lo cual es necesario para una experiencia útil en New Relic.
La forma en que configura View API varía según si está utilizando el agente de Java OpenTelemetry:
Si está utilizando el agente de Java OpenTelemetry, debe configurar View API en una extensión. Las extensiones le permiten conectarse a la configuración del SDK (entre otras cosas) y aplicar una configuración programática que no está disponible mediante variables de entorno o propiedades del sistema. Este ejemplo demuestra cómo puede utilizar una extensión para personalizar las vistas de SdkMeterProvider.
Si no está utilizando el agente de Java OpenTelemetry, revise este ejemplo simple que muestra cómo registrar una vista al configurar SdkMeterProvider.
Para obtener más información sobre OpenTelemetry en otras páginas UI , consulte la descripción general de laUI .