Consultar el tipo de datos Métricas

Cuando las métricas se informan a New Relic a través de la API de métrica (incluidas las integraciones que usan esa API), los datos se informan como el tipo de datosMetric y están disponibles para consultas.

Este documento explica:

• Cómo ver y consultar tu métrica
• Ejemplo consulta métrica
• Cómo consultar múltiples métricas con comodines
• Cómo explorar datos métricos

Consulta APM intervalo de tiempo de datos métricos

APM reporta un tipo específico de datos que llamamos intervalo de tiempo de datos métricos. Para saber cómo consultar eso, consulte consulta intervalo de tiempo de datos métricos.

Para obtener información sobre otros tipos de métrica, consulte tipos de datos métricos.

Visualiza y consulta tu métrica

Puedes usar NRQL para consultar tus datos métricos en el generador de consultas o usar nuestra API NerdGraph.

Para consultar una métrica, puede utilizar el siguiente formato de consulta:

FROM Metric SELECT function(metric_name) WHERE attribute=value FACET attribute TIMESERIES

Para obtener información sobre qué funciones son compatibles con qué tipos de datos métricos, consulte estructura de datos métricos.

Agregue los nombres de las métricas que desea graficar con la función de valor apropiada en la cláusula SELECT . Las cláusulas WHERE y FACET se pueden utilizar con valores de atributos. Recuerde incluir la palabra clave TIMESERIES si desea graficar los datos.

Este ejemplo demuestra cómo se puede representar gráficamente el uso de CPU en segundos para el clúster foo . Esta consulta desglosa el uso de CPU por contenedor, dada una métrica count denominada container_cpu_usage_seconds_total con el atributo containerName y clusterName:

FROM Metric select sum(container_cpu_usage_seconds_total) 
  WHERE clusterName = 'foo' 
  FACET containerName 
  TIMESERIES

Si desea el uso de CPU por minuto (la tasa de cambio), puede agregar la función de tasa a la consulta anterior.

FROM Metric select rate(sum(container_cpu_usage_seconds_total), 1 minute) 
  WHERE clusterName = 'foo' 
  FACET containerName 
  TIMESERIES

Ver ejemplo consulta métrica

Los ejemplos anteriores demuestran formas básicas de consulta métrica, pero NRQL también se puede utilizar para trazar, explorar y analizar datos métricos.

FROM Metric 
  SELECT latest(container_memory_usage_bytes), latest(container_spec_memory_limit_bytes) 
  WHERE containerName = 'inventory' 
  TIMESERIES

FROM Metric 
  SELECT (latest(container_spec_memory_limit_bytes) - latest(container_memory_usage_bytes)) 
    / latest(container_spec_memory_limit_bytes) 
    * 100 
    AS '% Memory Available' 
  WHERE containerName = 'inventory' 
  TIMESERIES

FROM Metric 
  SELECT filter(
    latest(
      container_memory_usage_bytes), 
    WHERE containerName = 'discovery') 
  + filter(
    latest(
      container_memory_usage_bytes), 
    WHERE containerName = 'my-proxy') 
  AS 'Total (k8s)' 
  WHERE clusterName = 'my-cluster' AND podName LIKE 'my-pilot-%' 
  TIMESERIES

FROM Metric SELECT * WHERE metricName = 'container_fs_usage_bytes' LIMIT 20 RAW

Consulta métrica múltiple con comodines

Los comodines están representados en NRQL por el carácter % . Si desea consultar varias métricas que utilizan una convención de nomenclatura estándar, puede utilizar la característica comodín para devolver resultados para todas ellas sin tener que especificar el nombre de cada métrica individualmente.

Los comodines pueden ayudarte a:

• Métrica agregada juntos y graficar los resultados
• FACET resultados por nombre de métrica en un gráfico
• Encuentre y represente gráficamente todas las métricas que coincidan con una convención de nomenclatura determinada.

Los comodines son particularmente útiles si luego agregas nuevas métricas que coincidan con una convención de nomenclatura existente. Al utilizar % en lugar de escribir cada nombre de métrica en su consulta, no tendrá que volver a escribir la consulta cuando agregue nuevas métricas.

Digamos que tiene varios algoritmos que realizan una tarea similar. Se pueden definir las siguientes métricas, que muestran la duración de los diferentes algoritmos:

• myNeatProcess.algorithm1.duration
• myNeatProcess.algorithm2.duration
• myNeatProcess.algorithm3.duration

Si se utiliza en una consulta, myNeatProcess.%.duration devolverá resultados para los tres algoritmos anteriores. Si luego crea nuevos algoritmos llamados algorithm4, algorithm5 y algorithm6, la misma consulta devolverá resultados para los seis algoritmos.

FROM Metric 
    SELECT average(myNeatProcess.%.duration) 
    FACET metricName TIMESERIES

FROM Metric 
    SELECT average(myNeatProcess.%.duration) TIMESERIES

FROM Metric 
    SELECT myNeatProcess.algorithm1.duration / sum(myNeatProcess.%.duration) TIMESERIES

Devolver resultados para campos individuales usando getField()

Hay varios tipos de datos Metric (por ejemplo, gauge y count) y cada tipo tiene varios fields asociados. Para obtener detalles sobre los tipos de campos disponibles, consulte getField().

Puede utilizar getField() para extraer esos campos. Por ejemplo, si desea utilizar un valor único dentro de una métrica para realizar una comparación en una cláusula WHERE , puede utilizar getField(metricName, field) o metricName[field].

FROM Metric SELECT uniques(metricName) WHERE %[type] = 'gauge'

FROM Metric SELECT average(apm.service.transaction.duration) WHERE appName = 'MyApp' AND apm.service.transaction.duration[total] / apm.service.transaction.duration[count] > 2

Explorar datos métricos

Las funciones NRQL keyset y uniques se pueden usar junto con el atributo metricName (disponible en todas las métricas) para realizar tareas como enumerar todas las métricas disponibles en su cuenta o descubrir los atributos disponibles en una métrica particular.

FROM Metric SELECT uniques(metricName)

FROM Metric SELECT uniques(metricName) WHERE hostname = 'host1.mycompany.com'

FROM Metric SELECT keyset() WHERE metricName = METRIC_NAME