取り込みパイプラインを理解する

このセクションでは、テレメトリーデータがシステム内をどのように流れるかを視覚的に表す取り込みパイプライン アーキテクチャーについて説明します。 ゲートウェイとcloudルールの使用がデータ量にどのような影響を与え、データ管理戦略を最適化できるかを確認します。

取り込みパイプラインのコンポーネント

1. MELTソース:

   • メトリクス、イベント、ログ、およびトレース (MELT): これらは、さまざまなソースから収集する主なタイプの観察データです。 これらは取り込みパイプラインの開始点となります。

2. データフローライン:

   • 各 MELT ソースから線が発せられ、NRDB に送信されるデータを表します。各行には、転送中のデータ量を示す、百万単位 (M) で測定されたデータ量が注釈として付けられます。

3. ゲートウェイ：

   • ゲートウェイは MELT ソースとcloudルールの間に配置され、フィルターとして機能し、ユーザーが定義したルールを適用して、価値の低いデータがネットワークから出る前にドロップします。 これにより、NRDB に送信されるデータ量が削減され、ストレージと送信コストが最適化されます。

4. クラウドのルール:

   • クラウド ルールは New Relic Cloud 内で適用され、データが NRDB に到達する前にさらにフィルタリングされます。この図は、運用中のcloudルールの数を示しています。

5. NRDB:

   • New Relic データベース (NRDB) は、処理されたデータの最終的な保存先です。洗練されたテレメトリーデータが保存され、すぐに分析および視覚化できます。

視覚的表現

• ゲートウェイとcloudルールがない場合:

  • この図は、MELT ソースから NRDB への直接のラインを示しており、フィルタリングがないため、データ量が多くなっています。

• ゲートウェイとcloudルールの場合:

  • この図は、線がゲートウェイとcloudルールを通過するにつれてデータ量が減少することを示しています。 ゲートウェイ経由でルーティングするように構成されたAPMエージェントからのテレメトリーのみが処理されます。