Aperçu
Nous travaillons toujours sur cette fonctionnalité, mais nous aimerions que vous l'essayiez !
Cette fonctionnalité est actuellement fournie dans le cadre d'un programme d'aperçu conformément à nos politiques de pré-sortie.
La page Problèmes, désormais intégrée à New Relic AI, offre des informations en temps réel pour aider à réduire le temps moyen de résolution (MTTR) des problèmes et des événements d'alerte. Il regroupe les détails clés d'un événement d'alerte dans une vue unique, vous permettant de comprendre rapidement le contexte d'un problème sans naviguer dans plusieurs écrans.
La page de problème alimentée par l'IA fournit un résumé concis qui comprend l'entité affectée, la gravité du problème, une explication de la condition d'alerte et des détails supplémentaires pour aider au débogage. De plus, la page des problèmes comprend un nouvel onglet « Aperçu » avec trois widgets qui répondent aux questions les plus critiques que se posent les premiers intervenants lorsqu'ils sont confrontés à un problème.
Résumé d'Access AI
Pour consulter le résumé de l'IA concernant un problème d'alerte :
- Rendez-vous sur one.newrelic.com > Alerts > Issues & activity.
- Sélectionnez un problème d'alerte.
- Développez la section AI summary.
Quels sont les impacts ?
Les premiers intervenants doivent évaluer le « rayon de l'explosion » pour déterminer la gravité du problème et décider des prochaines étapes. Ce widget fournit un aperçu de l'entité concernée ainsi que de l'impact sur l'utilisateur final de l'application ou du service.
Que s'est-il passé précédemment ?
De nombreux problèmes informatiques ont tendance à se reproduire. Savoir si un problème s'est déjà produit, pourquoi il est survenu et comment il a été résolu peut faire gagner un temps précieux aux premiers intervenants lors d'une alerte. Pour ce faire, les clients peuvent utiliser le widget pour lier leurs documents de rétrospective ou de post-mortem existants. En tirant parti de la génération augmentée par la récupération (RAG), la plateforme New Relic AI indexera et stockera ces informations pour une référence contextuelle ultérieure. Une fois configuré, les premiers intervenants verront un résumé des problèmes passés similaires, ainsi que des liens vers les documents de rétrospective pour une analyse détaillée.
Que vérifier ?
Les premiers intervenants ont souvent besoin de conseils contextuels sur les actions immédiates à mener pour atténuer un problème. Ce widget fournit des étapes personnalisées pour les aider à restaurer rapidement les services à des niveaux opérationnels normaux. De plus, l’onglet Causes potentielles identifie les causes probables grâce à une analyse causale, couvrant une gamme d’anomalies et de problèmes de performances possibles. Pour plus d’informations, reportez-vous à l’analyse occasionnelle.
Analyse causale
Le moteur d’analyse causale identifie les symptômes potentiels qui pourraient avoir déclenché un événement d’alerte et suggère des mesures d’atténuation immédiates pour y remédier.
Considérez un scénario dans lequel une application PHP rencontre une fuite de mémoire, entraînant une défaillance du débit SLI et déclenchant une alerte. Notre moteur enquête en passant du niveau de service à l'application APM, puis au conteneur d'infrastructure pour détecter le symptôme.
Comment fonctionne le moteur ? Le moteur d'analyse causale utilise des catégories d'analyse distinctes, telles que l'événement de déploiement, les limites des ressources infrastructure , etc. Chaque catégorie est conçue pour répondre à diverses sources potentielles d’anomalies et de problèmes de performances. Ces catégories se concentrent sur des types de données et des mesures spécifiques, permettant une analyse précise et une identification plus précise des relations de cause à effet.
Pour le moment, New Relic ne prend en charge l'analyse causale que pour l'entité APM.
Actions d'atténuation et visualisations
Pour chaque cause potentielle identifiée, le moteur propose des actions d'atténuation personnalisées qui guident l'utilisateur à travers les étapes nécessaires pour restaurer rapidement les services et l'entité à leurs états de fonctionnement normaux. Nous reconnaissons que bon nombre de nos clients s'appuient généralement sur NRQL pour analyser les requêtes importantes. C'est pourquoi nous fournissons des visuels pertinents à côté de la requête sous-jacente pour chaque requête.
Analyse générée par New Relic AI
Dans certains scénarios, notre moteur causal peut ne pas identifier une cause générée par un algorithme. Cependant, nous disposons d’informations détaillées qui, combinées aux LLM, peuvent vous offrir des mesures concrètes. Pour accéder à cette fonctionnalité, vous devez avoir le droit New Relic AI activé.
Synthèse log par IA pour les alertes basées sur log
Pour les alertes déclenchées par des conditions de logs, le résumé IA fournit une analyse améliorée en examinant automatiquement jusqu'à 100 000 entrées log dans une fenêtre temporelle contextuelle autour de votre alerte. Cette analyse log met en évidence des tendances, des anomalies et des causes potentielles qui ne sont pas immédiatement visibles dans l'alerte elle-même.
Lorsque vous développez la section AI summary pour une alerte basée sur les logs, voici les détails que vous obtiendrez :
- Analysis context: Le nombre de logs analysés, la plage horaire et le nom de l'entité.
- What happened: Un résumé expliquant l'événement d'alerte avec des informations allant au-delà de l'alerte elle-même.
- Findings (3-4): Principaux schémas et anomalies avec une étape de remédiation spécifique.
Pour explorer les résultats en détail, cliquez sur chaque résultat. Ceci affiche des informations complètes sous la section de résumé de l'IA, notamment :
- Explication détaillée de chaque constatation.
- Mesures correctives spécifiques pour résoudre le problème.
Cette analyse spécifique aux logs vous aide à comprendre les causes potentielles et à résoudre les événements d'alerte plus rapidement en faisant remonter automatiquement les informations critiques à partir de milliers d'entrées de log.