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問題を作成する

LAMPy スタック監視の統合

当社の LAMPy 統合は、Infrastructure エージェント、MySQL 統合、Apache 統合、および Python エージェントを利用して、応答時間、CPU 使用率、トラフィック、ログイン頻度などの最も重要な指標を備えた事前構築済みのダッシュボードを提供します。

LAMPy インテグレーションを設定すると、LAMPy Web アプリ メトリックのダッシュボードが表示されます。

ステップ 1: インフラストラクチャ エージェントをインストールする

これを行うには、LAMPy アプリケーションを含むホストの インフラストラクチャ エージェントのインストール手順 に従います。

ステップ 2: MySQL 統合をインストールする

私たちの LAMPy 統合は、MySQL 統合に依存しています。詳細と要件を確認するには、 MySQL のドキュメントを参照してください。

  1. one.newrelic.com から Add data > Infrastructure & OS > MySQLをクリックします。
  2. 指示に従って MySQL エージェントをインストールします。

ステップ 3: Apache 統合をインストールする

私たちの LAMPy 統合は、動作するために Apache 統合に依存しています。詳細と要件を確認するには、 Apache ドキュメントを参照してください。

  1. one.newrelic.com から Add data > Infrastructure & OS > Apacheをクリックします。
  2. 画面の指示に従って、Apache エージェントをインストールします。

ステップ 4: Python エージェントをインストールする

私たちの LAMPy 統合は、Python エージェントに依存しています。詳細を確認して要件を確認するには、 Python ドキュメントを参照してください。

  1. one.newrelic.com から、 Add data > Application monitoring > Python**をクリックします。
  2. アプリケーションに名前を付けます。
  3. 構成ファイルをダウンロードして、アプリケーションのルート ディレクトリに配置します。
  4. Django Web サイトに接続されている Python エージェントを統合します。この python エージェントは、Apache サーバーでも実行されます。
  5. wsgi.py および settings.py ファイルを更新します。
  • settings.py
  • NEW_RELIC_CONFIG_FILE = BASE_DIR
  • downloaded_newrelic_file
  1. 以下の行を wsgi.py
import newrelic.agent
from django.conf import settings
from django.core.wsgi import get_wsgi_application
application = get_wsgi_application()
newrelic.agent.initialize(settings.NEW_RELIC_CONFIG_FILE)
newrelic.agent.WSGIApplicationWrapper(application)
  1. Apache サーバーを再起動します。

5 分待ってから、New Relic でのデータの検索に進みます。

データを検索する

LAMPy ダッシュボードを取得するには:

  1. one.newrelic.comから、 [データの追加] ページに移動します。
  2. [ダッシュボード]をクリックします。
  3. 検索バーにLAMPyと入力します。
  4. LAMPy ダッシュボードが表示されます。それをクリックしてインストールします。

LAMPy ダッシュボードはカスタム ダッシュボードと見なされ、 Dashboards[ダッシュボード] UI で見つけることができます。ダッシュボードの使用と編集に関するドキュメントについては、 ダッシュボード ドキュメント を参照してください。

報告されたデータについては、インストールした各ツールのドキュメントを参照してください。

インフラストラクチャ エージェントをインストールした場合は、 インフラストラクチャ データも受け取ります。

以下は、リクエストごとに送信されたバイト数をチェックする NRQL クエリの例です。

SELECT (average(`apache.server.net.bytesPerSecond`) / average(`apache.server.net.requestsPerSecond`)) as 'Bytes sent per request'
FROM Metric
TIMESERIES auto

次は何ですか?

データのクエリとカスタム ダッシュボードの作成について詳しくは、次のドキュメントをご覧ください。

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