Utilice dimensional métrica para consultar más datos

Las métricas dimensionales son un estándar de la industria para almacenar y consultar datos métricos. New Relic almacena toda la infraestructura métrica como datos de eventos, pero también puedes consultarlos como dimensional métrica.

En New Relic, informamos métrica de varias maneras, incluida la métrica dimensional, que nuestra API métrica, el SDK de telemetría, algunas integraciones de código abierto y nuestros servicios de infraestructura pueden utilizar.

Este tipo de métrica le permite:

• Disfrute de una experiencia de consulta mejorada para datos de infraestructura.
• Descubre todas tus métricas en un solo lugar.
• Utilice fuentes más métricas, como Prometheus.

Por ejemplo, puedes utilizar la siguiente consulta para obtener la duración máxima de tu función Lambda:

FROM ServerlessSample
SELECT max(provider.duration.Maximum)
WHERE provider = 'LambdaFunction'

FROM Metric
SELECT max(aws.lambda.function.duration)

Empezar

No necesita ningún agente ni actualizaciones de integración para utilizar estas métricas. Admitimos alertas NRQL basadas en métricas dimensionales, excepto para datos provenientes de integración en la nube (como métricas de AWS polling integración, GCP y Azure). New Relic ingiere AWS CloudWatch Metric Streams métrica como métrica dimensional, y le recomendamos utilizar NRQL alertasen estos casos.

Dónde y cómo consultar dimensional métrica

New Relic admite todas las características de consulta NRQL actuales. Puede utilizar WHERE, FACET y funciones de selección de tiempo como SINCE, UNTIL y COMPARE WITH para realizar consultas.

Convenciones de nomenclatura para métrica y atributo

Todos los nombres de métricas y atributos para métrica dimensional siguen la misma convención de nomenclatura para que sean fáciles de encontrar y usar. Los nombres de métrica y atributo tienen espacios de nombres con puntos: por ejemplo, el prefijo host. se usa para host métrica, el prefijo k8s. se usa para Kubernetes métrica y aws. se usa para AWS métrica.

El siguiente gráfico muestra cómo un ProcessSample que contiene tres métricas (cpuPercent, ioTotalReadBytes y ioTotalWriteBytes) se divide en tres métricas separadas. Tenga en cuenta la denominación actualizada de la métrica y el atributo.

Diferencias en consulta dimensional métrica y evento

Las métricas dimensionales son un tipo de datos fundamentalmente diferente en comparación con los datos de eventos. A continuación, encontrarás algunas diferencias notables al realizar consultas dimensionales métricas:

• Métrica consulta con * no devuelve datos de muestra de infraestructura. Por ejemplo:

  SELECT * FROM Metric

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• Métrica consulta con metricName LIKE no devuelve datos de muestra de infraestructura. Por ejemplo:

  SELECT uniques(metricName) FROM Metric where metricName like 'k8%'

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• Para seleccionar un atributo que comience con tags. se debe proporcionar un nombre de métrica. Por ejemplo, esto no funciona sin la cláusula WHERE :

  SELECT uniques(tags.environment) FROM Metric WHERE metricName='aws.lambda.function.duration'

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• Es posible que los resultados no estén completos si los criterios de selección coinciden con demasiadas muestras. Por ejemplo, esta consulta se asigna a todos los ejemplos de infraestructura y puede devolver resultados incompletos:

  SELECT uniqueCount(entity.guid) FROM Metric

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• No admitimos la característica comodín métrica recientemente introducida, por ejemplo:

  SELECT average(host.swap%Bytes) FROM Metric

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• Las funciones utilizadas en múltiples métricas pueden fallar o devolver resultados incorrectos, por ejemplo:

  FROM Metric SELECT latest(metricNameA + metricNameB)

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• Cuando incluye RAW en una consulta, la solicitud se transforma internamente e imprime datos de eventos agregados equivalentes. No imprimirá datos sin procesar. Consulte la consulta de ejemplo para ver este comportamiento:

  SELECT max(host.cpuPercent) FROM Metric TIMESERIES 1 MINUTE SINCE 60 MINUTES AGO RAW

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• No admitimos el uso de keyset con TIMESERIES y, al hacerlo, se devolverá un error. Vea el ejemplo a continuación:

  FROM Metric SELECT keyset() WHERE instrumentation.provider = 'infrastructure' TIMESERIES

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Para obtener una descripción general de las diferencias en los tipos de datos, consulte Tipos de datos de New Relic.

Ejemplos de consulta dimensional

A continuación se muestran algunos ejemplos de consulta NQRL con y sin dimensional métrica:

FROM BlockDeviceSample
SELECT sum('provider.volumeTotalWriteTime.Sum')
WHERE provider = 'EbsVolume'
FACET entityName

FROM Metric
SELECT sum(aws.ebs.volume.TotalWriteTime)
FACET entity.name

FROM AzureServiceBusTopicSample
SELECT max(activeMessages.Maximum)
FACET resourceGroupName

FROM Metric
SELECT max(azure.servicebus.topic.activeMessages)
FACET azure.resourceGroup

FROM AzureFunctionsAppSample
SELECT sum(functionExecutionCount.Total)
FACET regionName
TIMESERIES SINCE 6 hours ago

FROM Metric
SELECT sum(azure.functions.app.functionExecutionCount)
FACET azure.region
TIMESERIES SINCE 6 hours ago

FROM AzureVirtualMachineScaleSetSample
SELECT uniqueCount(vMName)
FACET name
SINCE 30 MINUTES AGO COMPARE WITH 1 WEEK AGO

FROM Metric
SELECT uniqueCount(azure.vms.vmName)
FACET azure.resourceName
WHERE azure.resourceType='Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets'
SINCE 30 MINUTES AGO COMPARE WITH 1 WEEK AGO

FROM NginxSample
SELECT average(net.requestsPerSecond)
TIMESERIES

FROM Metric
SELECT average(nginx.server.net.requestsPerSecond)
TIMESERIES

FROM MysqlSample
SELECT max(net.maxUsedConnections)

FROM Metric
SELECT max(mysql.node.net.maxUsedConnections)