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、 カスタムと自動の 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。

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 の異常検出では、応用インテリジェンスを使用して、スループット、エラー率、レイテンシの 3 つの主要なゴールデン 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。

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。