これで、New Relic にデータを取り込むことができました。 視覚化にアクセスし、ログの管理を開始し、アプリケーションのエラーを見つけて修正しました。 しかし、ここからどこへ行くのですか？ すべてをまとめるために何ができるでしょうか? データを使用して組織に測定可能な価値を提供するのに役立つ一連のチュートリアルをまとめました。これをObservability maturityプラクティスと呼びます。
一言で言えば、 Observability maturity 、上の図に示されている 1 つ以上の価値要因で成功することを目的としています。 AI モニタリングにより、顧客の一般的なニーズを特定し、明確にし、それらを満たすための進むべき道を定義します。 これらのチュートリアルには、測定および改善する KPI とその改善方法を定義するユースケース実装ガイドが含まれています。 また、業界の概念をより詳細に説明したり、特定の KPI を改善するなどの方法をカバーしたリファレンス ガイドも含まれています。
可観測性のプラクティスを使用すると、さまざまな方法でプラスのビジネス成果を生み出すことができます。ここで概説した進行状況は典型的な可観測性の旅を表していますが、ニーズに応じて異なる道をたどる可能性があります。まずはリソースを参照して、New Relic を使用して最大限の改善を行うのに役立つガイドを見つけてください。
運用効率
Operational efficiencyの価値推進要因は、観察コストの改善と最適化にあります。 その目標を達成するには、監視ツールを確実に設定し、それらを効率的に使用する必要があります。
- 可観測性センター オブ エクセレンス (OCoE) : 可観測性のベスト プラクティスに重点を置くチームを組織内に作成します。
- サービス特性評価 (SC) : 適切な Web テレメトリを取得して、不十分な顧客エクスペリエンスを解決します。
- データ取り込みガバナンス (DG) : New Relic で収集したテレメトリ データの全体的な価値を確保します。
- コードとしての可観測性 (OaC) : 一貫性と価値を確保するためにツールの構成を自動化します。
稼働時間、パフォーマンス、および信頼性
Uptime, performance, and reliability価値推進要因は、信頼性の向上です。 オブザーバビリティの実践を最適化するには、システムのパフォーマンスとそのベースライン動作をよく理解する必要があります。
アラート品質管理 (AQM) : アラートの量と有用性を管理します。
サービス レベル管理 (SLM) : データをすべての関係者が理解できる言語に翻訳します。
信頼性エンジニアリング診断 (RED) : 顧客に影響を与える問題をより確実に診断します。
エラー追跡の最適化: エラー率、エラー検出、全体的なカスタマー エクスペリエンスを向上させます。
自分のペースでトレーニングとラボ：
カスタマーエクスペリエンス
Customer experienceの価値推進要因は、エンドユーザー エクスペリエンスの改善と最適化です。
品質基盤 (QF) : 顧客のデジタル エクスペリエンスのパフォーマンスを測定し、改善します。
ボトムオブザファネル分析 (BotFA) : ユーザー ジャーニーの最終段階でのパフォーマンスに焦点を当てて、コンバージョンを向上させます。
関連するリファレンスドキュメント：