New Relic Queues and Streams は、Kafka クラスタを監視するための包括的なソリューションを提供し、障害、ボトルネック、スロットルなどの潜在的な問題に対する詳細なインサイトを提供します。
このドキュメントは次のことに役立ちます:
- New Relic UIで Kafka テレメトリーデータを見つけます。
- New Relic UIで利用可能な主要なメトリクスとデータを理解します。
- New Relic UIを使用して、Kafka メッセージキューとストリーミング データのパフォーマンスを監視および観察する方法を学びます。
New Relic UI でキューとストリームデータにアクセスする
New Relic UI でクラスター データを表示するには、 one.newrelic.com > All capabilities > Queues & Streamsに移動します。
Kafka クラスター データを表示するには、 Queues & Streams summary[キューとストリーム] 概要ページの Name[名前] 列で、Kafka クラスター プロバイダーを選択します。 検索バーまたはフィルターを使用して、プロバイダー、アカウント名、またはアカウント ID に基づいて特定の Kafka クラスターを検索することもできます。
New Relic UIの主要なメトリクスとデータ
New Relic Queues and Streams for Kafka を使用すると、次のことが可能になります。
インスタント Kafka インサイト: Javaエージェントを使用してキー クライアント Kafka メトリクスを簡単にスクレイピングし、統一されたUIを通じてホストとサービス全体のドットを接続することで、素早くインサイトを取得します。 想定値を特定し、より迅速にトラブルシューティングを行う:すべての Kafka クライアント コンポーネント (プロデューサーとコンシューマー) にわたる主要なメトリクスの異常を即座に特定し、スムーズなデータ フローを確保します。 ピンポイントのボトルネック:レイテンシ メトリクス、スロットリング レート、キューの深さ、および再試行回数を使用して、データ フローに影響を与え、レイテンシを増加させるボトルネックを特定します。 隠れたブローカーの問題を明らかにします。プロデューサー/コンシューマーのスロットル時間や再試行率の増加など、クライアント側のメトリクスを分析します。ブローカー側の潜在的な問題とリソース制限を検出するクライアント側の最適化でデータ フローを強化する:平均プロデューサー圧縮率などのメトリクスを通じて非圧縮データ ストリームを特定し、効率的な圧縮戦略を実装してデータ サイズを縮小し、スループットを改善します
概要
概要セクションでは、ブローカー、トピック、パーティションの数など、Kafka クラスターの概要が示されます。
Kafka Navigator は、正常な Kafka クラスター、ブローカー、またはトピックと正常でない Kafka クラスター、ブローカー、またはトピックを図で表示します。 緑色のハニカムタイルは健康状態を表し、黄色のハニカムタイルは不健康な状態を表します。 ハニカム タイルの上にマウス カーソルを置くと、クラスター、ブローカー、またはトピックの詳細が表示されます。 ハニカム タイルをクリックして、クラスター、ブローカー、またはトピックの詳細を表示することもできます。
Incoming スループット by クラスタ (bytes/sec) は、 Kafka クラスタの受信スループットの時系列データをバイト/秒で提供します。
Clusterバーチャートによる視覚化は、 kafka クラスター内のすべてのブローカーに書き込まれている、またはすべてのブローカーから読み取られているトピックの数と、これらのクラスター内のパーティションおよびブローカーの数を提供します。
トピック
トピック セクションでは、受信および送信スループットやメッセージ レートなど、Kafka クラスター内の上位 20 個のトピック エンティティの詳細ビューが提供されます。 トピック エンティティをクリックすると、受信バイト数、送信バイト数、受信メッセージ数、取得メッセージ数など、トピックの追加の詳細を表示できます。