2023 年 5 月 31 日に、元の料金モデルの使用 UI はサポート終了 (EoL) に達します。このドキュメントには、元の価格モデルを使用しているお客様が使用法を理解するために使用できる NRQL クエリがあります。
影響を受ける顧客は?
これは、さまざまな製品 (APM、ブラウザー監視、インフラストラクチャ監視など) によって請求される 価格モデルである元の価格モデルの New Relic 組織に影響します。
あなたは何ができますか？
組織がこのサポート終了の影響を受け、元の料金プランを継続する場合、次のオプションがあります。
- 以下の使用状況クエリを含む カスタム ダッシュボード を作成します
- 使用状況を把握する必要がある場合は、1 回限りのクエリを実行します
クエリの詳細
使用状況データのクエリに関する詳細:
- 使用状況データは
NrDailyUsageイベント タイプ とNrUsageイベント タイプに保存されます consumingAccountをクエリする場合は、必ず アカウント IDを入力してください。- UI で クエリ ビルダーを 使用してクエリを実行すると、特定のアカウントとすべての子アカウントがクエリされます。 NerdGraph を使用して、クロスアカウントのクエリを実行することもできます。
以下に、さまざまな製品カテゴリの使用クエリの例をいくつか示します。
CU ベースの価格設定の詳細については、 「ホストおよび CU ベースの価格設定」を参照してください。
概要クエリ
前の期間と比較したビルボード:
SELECT rate(SUM(apmComputeUnits), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500一定期間のトレンド チャート:
SELECT rate(SUM(apmComputeUnits), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5詳細なクエリ
ホスト別の一定期間の使用状況:
SELECT rate(SUM(apmComputeUnits), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
FACET hostId,agentHostname,consumingAccountId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500ホスト別の一定期間のトレンド チャート:
SELECT rate(SUM(apmComputeUnits), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
FACET hostId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15ホストベースの価格設定の詳細については、 ホストベースおよび CU ベースの価格設定を参照してください。
概要クエリ
前の期間と比較したビルボード:
SELECT rate(SUM(apmHoursUsed) / 24, 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500一定期間のトレンド チャート:
SELECT rate(SUM(apmHoursUsed), 1 hour) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5詳細なクエリ
ホスト別の一定期間の使用状況:
SELECT rate(SUM(apmHoursUsed), 1 hour) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
FACET hostId,agentHostname,consumingAccountId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500ホスト別の一定期間のトレンド チャート:
SELECT rate(SUM(apmHoursUsed), 1 hour) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
FACET hostId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15概要クエリ
前の期間と比較したビルボード:
SELECT rate(SUM(browserPageViewCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Browser' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `isPrimaryApp` != 'false'
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500一定期間のトレンド チャート:
SELECT SUM(browserPageViewCount) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Browser' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `isPrimaryApp` != 'false'
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5詳細なクエリ
アカウントを消費することによる、一定期間にわたる使用量:
SELECT rate(SUM(browserPageViewCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Browser' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `isPrimaryApp` != 'false'
FACET consumingAccountName,consumingAccountId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500消費アカウント別の一定期間のトレンド チャート:
SELECT SUM(browserPageViewCount) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage WHERE `productLine` = 'Browser' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `isPrimaryApp` != 'false'
TIMESERIES 1 day
FACET consumingAccountName
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15概要クエリ
前の期間と比較したビルボード、月間ユーザー数:
SELECT SUM(mobileUniqueUsersPerMonth) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Mobile' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500期間の傾向グラフ、月間ユーザー数:
SELECT SUM(mobileUniqueUsersPerMonth) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Mobile' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5詳細なクエリ
一定期間の使用状況 (モバイル アプリ名別):
SELECT SUM(mobileUniqueUsersPerMonth) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Mobile' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
FACET mobileAppName,mobileAppId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500モバイルアプリ名別の一定期間のトレンドチャート:
SELECT SUM(mobileUniqueUsersPerMonth) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Mobile' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
FACET mobileAppName
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15インフラストラクチャ CU ベースの料金体系の詳細については、 「ホストおよび CU ベースの料金」を参照してください。
概要クエリ
前の期間と比較したビルボード:
SELECT rate(SUM(infrastructureComputeUnits), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Infrastructure' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500一定期間のトレンド チャート:
SELECT SUM(infrastructureComputeUnits) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Infrastructure' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5詳細なクエリ
エージェントのホスト名ごとの一定期間の使用状況:
SELECT rate(SUM(infrastructureComputeUnits), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Infrastructure' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
FACET agentHostname
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500ホスト別の一定期間のトレンド チャート:
SELECT SUM(infrastructureComputeUnits) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Infrastructure' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
FACET agentHostname
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15概要クエリ
前の期間と比較したビルボード:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Logs' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'BytesSaved'
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500一定期間のトレンド チャート:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Logs' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'BytesSaved'
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5詳細なクエリ
アカウントを消費することによる、一定期間にわたる使用量:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Logs' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'BytesSaved'
FACET consumingAccountName,consumingAccountId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500消費アカウント別の一定期間のトレンド チャート:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Logs' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'BytesSaved'
TIMESERIES 1 day
FACET consumingAccountName
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15概要クエリ
前の期間と比較したビルボード:
SELECT rate(SUM(usage), 1 minute) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Metrics' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'DataPointsSent'
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500一定期間のトレンド チャート:
SELECT rate(SUM(usage), 1 minute) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Metrics' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'DataPointsSent'
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5詳細なクエリ
アカウントを消費することによる、一定期間にわたる使用量:
SELECT rate(SUM(usage), 1 minute) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Metrics' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'DataPointsSent'
FACET consumingAccountName,consumingAccountId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500消費アカウント別の一定期間のトレンド チャート:
SELECT rate(SUM(usage), 1 minute) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Metrics' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'DataPointsSent'
TIMESERIES 1 day
FACET consumingAccountName
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15概要クエリ
前の期間と比較したビルボード:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Serverless' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'LambdaEventsSaved'
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500一定期間のトレンド チャート:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Serverless' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'LambdaEventsSaved'
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5詳細なクエリ
アカウントを消費することによる、一定期間にわたる使用量:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Serverless' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'LambdaEventsSaved'
FACET consumingAccountName,consumingAccountId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500消費アカウント別の一定期間のトレンド チャート:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Serverless' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'LambdaEventsSaved'
TIMESERIES 1 day
FACET consumingAccountName
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15概要クエリ
前の期間と比較したビルボード:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping'
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500一定期間のトレンド チャート:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping'
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5詳細なクエリ
一定期間の使用状況 (モニター名別):
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping'
FACET syntheticsMonitorName,syntheticsMonitorId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500モニター名別の一定期間の傾向グラフ:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping'
TIMESERIES 1 day
FACET syntheticsMonitorName
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15タイプ ラベル別の期間の使用状況:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping'
FACET syntheticsTypeLabel
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500タイプ ラベル別の期間にわたるトレンド チャート:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping' TIMESERIES 1 day
FACET syntheticsTypeLabel
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15場所別の一定期間の使用状況:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping'
FACET syntheticsLocation
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500場所別の期間のトレンド チャート:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping'
TIMESERIES 1 day
FACET syntheticsLocation
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15概要クエリ
前の期間と比較したビルボード:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Traces' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'SpansSaved'
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500一定期間のトレンド チャート:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Traces' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'SpansSaved'
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5詳細なクエリ
アカウントを消費することによる、一定期間にわたる使用量:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Traces' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'SpansSaved'
FACET consumingAccountName,consumingAccountId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500消費アカウント別の一定期間のトレンド チャート:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Traces' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'SpansSaved'
TIMESERIES 1 day
FACET consumingAccountName
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15APMとインフラストラクチャ：コンピューティングユニットとホストベースの価格設定
APMは、コンピューティングユニット（CU）ベースの価格設定とホストベースの価格設定の2つの価格設定モデルから選択できます。New Relic Infrastructureは、 CUベースの価格設定のみを提供します。このセクションでは、両方のオプションの計算方法を示し、これらの価格設定コンテキストでの「ホスト」の意味を説明します。
オリジナルの価格モデルでは、これらの New Relic 製品に CU ベースの価格が適用されます。
APM（CUベースの価格設定またはホストベースの価格設定のいずれかを選択）
インフラストラクチャ：CUベースの価格設定のみ
CUベースの料金設定では、月額料金は、New Relicを実行しているホストのサイズ（コンピューティングパワーとメモリ）と、その月にNewRelicに接続する時間数によって決まります。ホストが1時間の間にいつでもNewRelicに接続されている場合、その時間はCU計算にカウントされます。
各ホストは、ホストがデータを報告するNewRelicアカウントごとに個別にカウントされます。たとえば、2つの子アカウントを持つ親アカウントがあり、それぞれが同じホスト上で特定の月に3,000 CUのアプリケーションを実行している場合、親アカウントの使用量は6,000CUになります。
APMの場合、クラウドベースの動的コンピューティングリソースが多数ある場合は、CUベースの価格設定が最適です。このため、CUベースの価格設定はクラウド価格設定と呼ばれることもあります。
CUは次のように計算されます。
CUs = (# of CPUs + GBs of RAM) x hours used特定のホストの最大サイズ（CPU + GB RAM）は16に制限されています。
例：
ホストに2つのCPUコアと2GBのRAMがあり、New Relicに1時間（または1時間未満）接続する場合、4つのCUを消費します。
ホストに2つのCPUコアと2GBのRAMがあり、New Relicに1か月間接続する場合（標準の月のサイズとして750時間使用）、3,000CUを消費します。
CUのブロックを購入して、毎月消費することができます。毎月購入されるCUの総数は、その月のすべてのホストの推定CU消費量を合計することによって計算されます。未使用のCUの月ごとのロールオーバーはありません。また、New Relicは、JVM、コンテナー（DockerやCloud Foundryなど）、またはアプリケーションインスタンスによって課金されません。これらのコンテナーまたはアプリケーションインスタンスを実行しているホストによって課金されます。
価格ポイントは、New Relic 製品とサブスクリプション レベルによって異なります。
ヒント
当社の元の価格モデルでは、APM の価格は CU ベースまたはホスト ベースのいずれかになりますが、New Relic Infrastructure は CU ベースの価格のみを使用します。
ホストベースの価格設定では、NewRelicは1か月に使用された同等のホストの数に基づいて課金されます。同等のホストの1つは、次のように定義されます。New Relicに750時間接続されたホスト（標準の月のサイズとして750時間使用）。ホストが1時間の間にいつでもNewRelicに接続されている場合、その時間はホストの計算にカウントされます。
これらの時間は、複数のホストに分割できます。たとえば、3つのホストがそれぞれ1か月間に250時間New Relicに接続されているとします。これらの時間は、合計すると1つの同等のホストになります。
各ホストは、ホストがデータを報告するNewRelicアカウントごとに個別にカウントされます。たとえば、2つの子アカウントを持つ親アカウントがあり、それぞれが同じ単一のホスト上で特定の月に750時間アプリケーションを実行している場合、親アカウントの使用量は2つの同等のホストになります。
New Relicに接続すると、ホストは一意のホスト名で区別されます。言語エージェントがアクティブでホストにデプロイされている場合、ホストはNewRelicに接続されます。New Relicは、コンテナー（DockerやCloud Foundryなど）、JVM、またはアプリケーションインスタンスによって課金されません。これらのコンテナまたはアプリケーションインスタンスを実行しているホストによって課金されます。
New Relic APMでは、ホストベースの価格設定とCUベースの価格設定のどちらかを選択できます。ホストベースの価格設定は、主に静的な環境があり、独自のデータセンターで管理するホストで構成されている場合に理想的です。
New Relicがホストベースの価格設定とCUベースの価格設定の両方を計算する方法を理解するには、ホストという言葉がどのように使用されているかを理解することが重要です。ホストは次のいずれかになります。
物理マシンは、メモリ、処理、ストレージなどの専用の物理リソースを備えたハードウェアベースのデバイスです。各マシンには、アプリケーションが実行される独自のOSがあります。
仮想マシン（VM）は、物理マシンのようなプログラムを実行する物理マシンのソフトウェア実装です。1つ以上の仮想マシンを物理マシンで実行できます。各仮想マシンには独自のOSがあり、RAMやCPUなどの仮想マシンリソースが割り当てられています。
クラウドインスタンスは、パブリッククラウドで実行される仮想マシンの一種です。このコンテキストでは、仮想マシンとクラウドインスタンスは、Java仮想マシン（JVM）およびコンテナーとは異なります。
New Relic の価格計算では、 1 か月は 750 時間と定義されています。