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本書は、お客様のご参考のために原文の英語版を機械翻訳したものです。

英語版と齟齬がある場合、英語版の定めが優先するものとします。より詳しい情報については、本リンクをご参照ください。

問題を作成する

応用インテリジェンスによる異常検出

応用インテリジェンスの異常検出により、New Relic はチームに異常な行動を即座に警告します。New Relic は応用インテリジェンスを使用して、アプリケーションを常に監視します。この情報を使用して、アプリケーションのベースラインまたは期待されるパフォーマンスを判断します。行動がベースラインから逸脱するたびに、すぐにそれを認識してチームに警告するので、エラーに迅速かつ効率的に対処できます。

New Relic の異常検出には、 カスタム自動の 2 種類があります。チームが監視する各状況に適した異常検出と、システムに異常検出を実装する方法について学びます。

チームがシステムの異常な動作を監視できる異常ダッシュボード。

アノマリーの使用方法

New Relic の開発者は、アプリケーションの状態を監視することがいかに重要かを理解しています。お客様が必要なときにいつでも必要なデータにアクセスできるようにしたいので、システムのパフォーマンスに異常値がある場合はチームに警告する必要があります。New Relic の異常検出は、適用されたインテリジェンスを使用して、スループット、エラー率、レイテンシーの 3 つの重要なゴールデン シグナルを監視します。異常検出により、開発者はこれらの指標のベースライン パフォーマンスを監視します。

ある午後、応答時間が急上昇し、顧客がホームページにアクセスするのに通常よりも時間がかかったとします。異常検出は、レイテンシ メトリック データがベースラインから逸脱しているため、この異常な動作にフラグを立てます。これは必ずしも問題があることを意味するわけではなく、AI がシステムに通常とは異なる何かを登録したことを示しているだけであり、詳しく調べる必要があります。

この異常な動作をいくつかの方法で監視しています。まず、私たちのチームは異常ダッシュボードを使用して、何がいつ変更されたかを確認します。

システムのパフォーマンスの異常を調査して、受け取ったエラーとその理由をよりよく理解します。

また、Slack で配信される異常の通知を設定し、必要なときにメッセージを配信する Webhook を設定しました。

New Relic UI で異常の Slack または Webhook 通知を設定する方法。

これらのイベントは、クエリ、カスタム ダッシュボードの作成、アラートにも使用できます。異常検出構成 (関心のあるアプリのグループ) を設定したら、この構成をソースとして追加できます。その後、異常はインシデント インテリジェンスを介して他のデータ ソースと自動的に関連付けられます。

異常検出には、自動とカスタムの 2 種類があります。

自動異常は、チームが APM で監視されているアプリケーションの異常な動作について学習するための最も効率的な方法です。自動異常検出は、チームが実装できるハンズオフ ツールであり、アプリケーションの動作がベースラインから逸脱した瞬間に通知されるようにします。自動異常を使用して問題の原因を特定し、適切な手順を実行してシステムを再びスムーズに稼働させることができます。

カスタム異常により、チームの構成可能性が向上します。カスタム異常により、チームは NQRL の状態を警告し、しきい値を調整および最適化することができます。カスタム異常も静的アラートと同じ高度な調整設定を使用するため、チームは自分にとって重要な異常インシデントのみを確認できます。

オプション

自動化レベル

いつ使用するか

カバレッジ

静的

完全に設定可能

すべてのデータに対して単一のしきい値を設定する必要がある場合。

すべてのエンティティ、すべてのシグナル

異常 (設定可能)

半自動

データの傾向を自動的に学習したいが、しきい値を制御したい場合

すべてのエンティティ、すべてのシグナル

自動異常

完全自動

構成を必要とせずに、アプリケーションやサービスの主要な指標の変化を幅広く理解したい場合。データの傾向としきい値は、機械学習エンジンによって自動的に決定されます。

APM エンティティ、ゴールデン シグナル

異常のセットアップ

カスタム異常検出または自動異常検出のいずれかを使用してシステムの異常な動作を監視することを選択したら、異常な動作がチームに通知され、データをクエリして理解できるようにする必要があります。カスタム異常検出と自動異常検出のどちらを選択しても、セットアップは同じです。

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