製品からイベントを送信する

ヒント

この手順は、クイックスタートを構築する方法を教えるコースの一部です。まだご覧になっていない方は、コース紹介をご覧ください。

このコースの各手順は、前の手順に基づいて構築されるため、この手順に進む前に、必ず前の手順を完了し、製品からメトリクスを送信してください。

イベントは、製品内で発生する事象をキャプチャします。たとえば、プラットフォームがアプリケーションのデプロイメントを自動化している場合は、ジョブが実行されるたびにイベントを生成する可能性があります。アプリケーションがセキュリティの脆弱性をスキャンする場合、脆弱性が検出されるたびにイベントを生成する可能性があります。

New Relic 、イベントをイベントAPIに送信するためのアプリケーションを設計するためのさまざまな方法を提供しています。

このレッスンでは、テレメトリーソフトウェア開発キット (SDK) を使用して、製品からイベントを送信します。

import os
import random
import datetime
from sys import getsizeof

from newrelic_telemetry_sdk import MetricClient, GaugeMetric, CountMetric, SummaryMetric

metric_client = MetricClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])

db = {}
stats = {
    "read_response_times": [],
    "read_errors": 0,
    "read_count": 0,
    "create_response_times": [],
    "create_errors": 0,
    "create_count": 0,
    "update_response_times": [],
    "update_errors": 0,
    "update_count": 0,
    "delete_response_times": [],
    "delete_errors": 0,
    "delete_count": 0,
    "cache_hit": 0,
}
last_push = {
    "read": datetime.datetime.now(),
    "create": datetime.datetime.now(),
    "update": datetime.datetime.now(),
    "delete": datetime.datetime.now(),
}

def read(key):

    print(f"Reading...")

    if random.randint(0, 30) > 10:
        stats["cache_hit"] += 1

    stats["read_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
    if random.choice([True, False]):
        stats["read_errors"] += 1
    stats["read_count"] += 1
    try_send("read")

def create(key, value):

    print(f"Writing...")

    db[key] = value
    stats["create_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
    if random.choice([True, False]):
        stats["create_errors"] += 1
    stats["create_count"] += 1
    try_send("create")

def update(key, value):

    print(f"Updating...")

    db[key] = value
    stats["update_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
    if random.choice([True, False]):
        stats["update_errors"] += 1
    stats["update_count"] += 1
    try_send("update")

def delete(key):

    print(f"Deleting...")

    db.pop(key, None)
    stats["delete_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
    if random.choice([True, False]):
        stats["delete_errors"] += 1
    stats["delete_count"] += 1
    try_send("delete")

def try_send(type_):

    print("try_send")

    now = datetime.datetime.now()
    interval_ms = (now - last_push[type_]).total_seconds() * 1000
    if interval_ms >= 2000:
        send_metrics(type_, interval_ms)

def send_metrics(type_, interval_ms):
    
    print("sending metrics...")

    keys = GaugeMetric("fdb_keys", len(db))
    db_size = GaugeMetric("fdb_size", getsizeof(db))

    errors = CountMetric(
        name=f"fdb_{type_}_errors",
        value=stats[f"{type_}_errors"],
        interval_ms=interval_ms
    )

    cache_hits = CountMetric(
        name=f"fdb_cache_hits",
        value=stats["cache_hit"],
        interval_ms=interval_ms
    )

    response_times = stats[f"{type_}_response_times"]
    response_time_summary = SummaryMetric(
        f"fdb_{type_}_responses",
        count=len(response_times),
        min=min(response_times),
        max=max(response_times),
        sum=sum(response_times),
        interval_ms=interval_ms,
    )

    batch = [keys, db_size, errors, cache_hits, response_time_summary]
    response = metric_client.send_batch(batch)
    response.raise_for_status()
    print("Sent metrics successfully!")
    clear(type_)

def clear(type_):
    stats[f"{type_}_response_times"] = []
    stats[f"{type_}_errors"] = 0
    stats["cache_hit"] = 0
    stats[f"{type_}_count"] = 0
    last_push[type_] = datetime.datetime.now()

db.py

SDKを使用する

当社は、最も人気のあるプログラミング言語のいくつかでオープンソーステレメトリ SDKを提供しています。これらは、イベントAPIを含むデータ取り込みAPIにデータを送信します。これらの言語 SDK のうち、Python と Java の 2 つがイベントAPIで動作します。

ここでは、 Python テレメトリー SDKを使用してイベントをNew Relicに送信します。

コースリポジトリのsend-events/flashDBディレクトリに変更します。

bash

$cd ../../send-events/flashDB

まだインストールしていない場合は、 newrelic-telemetry-sdkパッケージをインストールしてください。

bash

$pip install newrelic-telemetry-sdk

任意の IDE でdb.pyファイルを開き、 EventClientを構成します。

import os
import random
import datetime
from sys import getsizeof

from newrelic_telemetry_sdk import MetricClient, GaugeMetric, CountMetric, SummaryMetric
from newrelic_telemetry_sdk import EventClient

metric_client = MetricClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])
event_client = EventClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])

db = {}
stats = {
    "read_response_times": [],
    "read_errors": 0,
    "read_count": 0,
    "create_response_times": [],
    "create_errors": 0,
    "create_count": 0,
    "update_response_times": [],
    "update_errors": 0,
    "update_count": 0,
    "delete_response_times": [],
    "delete_errors": 0,
    "delete_count": 0,
    "cache_hit": 0,
}
last_push = {
    "read": datetime.datetime.now(),
    "create": datetime.datetime.now(),
    "update": datetime.datetime.now(),
    "delete": datetime.datetime.now(),
}

def read(key):

    print(f"Reading...")

    if random.randint(0, 30) > 10:
        stats["cache_hit"] += 1

    stats["read_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
    if random.choice([True, False]):
        stats["read_errors"] += 1
    stats["read_count"] += 1
    try_send("read")

def create(key, value):

    print(f"Writing...")

    db[key] = value
    stats["create_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
    if random.choice([True, False]):
        stats["create_errors"] += 1
    stats["create_count"] += 1
    try_send("create")

def update(key, value):

    print(f"Updating...")

    db[key] = value
    stats["update_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
    if random.choice([True, False]):
        stats["update_errors"] += 1
    stats["update_count"] += 1
    try_send("update")

def delete(key):

    print(f"Deleting...")

    db.pop(key, None)
    stats["delete_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
    if random.choice([True, False]):
        stats["delete_errors"] += 1
    stats["delete_count"] += 1
    try_send("delete")

def try_send(type_):

    print("try_send")

    now = datetime.datetime.now()
    interval_ms = (now - last_push[type_]).total_seconds() * 1000
    if interval_ms >= 2000:
        send_metrics(type_, interval_ms)

def send_metrics(type_, interval_ms):

    print("sending metrics...")

    keys = GaugeMetric("fdb_keys", len(db))
    db_size = GaugeMetric("fdb_size", getsizeof(db))

    errors = CountMetric(
        name=f"fdb_{type_}_errors",
        value=stats[f"{type_}_errors"],
        interval_ms=interval_ms
    )

    cache_hits = CountMetric(
        name=f"fdb_cache_hits",
        value=stats["cache_hit"],
        interval_ms=interval_ms
    )

    response_times = stats[f"{type_}_response_times"]
    response_time_summary = SummaryMetric(
        f"fdb_{type_}_responses",
        count=len(response_times),
        min=min(response_times),
        max=max(response_times),
        sum=sum(response_times),
        interval_ms=interval_ms,
    )

    batch = [keys, db_size, errors, cache_hits, response_time_summary]
    response = metric_client.send_batch(batch)
    response.raise_for_status()
    print("Sent metrics successfully!")
    clear(type_)

def clear(type_):
    stats[f"{type_}_response_times"] = []
    stats[f"{type_}_errors"] = 0
    stats["cache_hit"] = 0
    stats[f"{type_}_count"] = 0
    last_push[type_] = datetime.datetime.now()

db.py

重要

この例では、 $NEW_RELIC_LICENSE_KEYという環境変数が必要です。

イベントをNew Relicに送信するようにアプリを準備します。

import os
import random
import datetime
from sys import getsizeof

from newrelic_telemetry_sdk import MetricClient, GaugeMetric, CountMetric, SummaryMetric
from newrelic_telemetry_sdk import EventClient, Event

metric_client = MetricClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])
event_client = EventClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])

db = {}
stats = {
    "read_response_times": [],
    "read_errors": 0,
    "read_count": 0,
    "create_response_times": [],
    "create_errors": 0,
    "create_count": 0,
    "update_response_times": [],
    "update_errors": 0,
    "update_count": 0,
    "delete_response_times": [],
    "delete_errors": 0,
    "delete_count": 0,
    "cache_hit": 0,
}
last_push = {
    "read": datetime.datetime.now(),
    "create": datetime.datetime.now(),
    "update": datetime.datetime.now(),
    "delete": datetime.datetime.now(),
}

def read(key):

    print(f"Reading...")

    if random.randint(0, 30) > 10:
        stats["cache_hit"] += 1

    stats["read_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
    if random.choice([True, False]):
        stats["read_errors"] += 1
    stats["read_count"] += 1
    try_send("read")

def create(key, value):

    print(f"Writing...")

    db[key] = value
    stats["create_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
    if random.choice([True, False]):
        stats["create_errors"] += 1
    stats["create_count"] += 1
    try_send("create")

def update(key, value):

    print(f"Updating...")

    db[key] = value
    stats["update_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
    if random.choice([True, False]):
        stats["update_errors"] += 1
    stats["update_count"] += 1
    try_send("update")

def delete(key):

    print(f"Deleting...")

    db.pop(key, None)
    stats["delete_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
    if random.choice([True, False]):
        stats["delete_errors"] += 1
    stats["delete_count"] += 1
    try_send("delete")

def try_send(type_):

    print("try_send")

    now = datetime.datetime.now()
    interval_ms = (now - last_push[type_]).total_seconds() * 1000
    if interval_ms >= 2000:
        send_metrics(type_, interval_ms)

def send_metrics(type_, interval_ms):

    print("sending metrics...")

    keys = GaugeMetric("fdb_keys", len(db))
    db_size = GaugeMetric("fdb_size", getsizeof(db))

    errors = CountMetric(
        name=f"fdb_{type_}_errors",
        value=stats[f"{type_}_errors"],
        interval_ms=interval_ms
    )

    cache_hits = CountMetric(
        name=f"fdb_cache_hits",
        value=stats["cache_hit"],
        interval_ms=interval_ms
    )

    response_times = stats[f"{type_}_response_times"]
    response_time_summary = SummaryMetric(
        f"fdb_{type_}_responses",
        count=len(response_times),
        min=min(response_times),
        max=max(response_times),
        sum=sum(response_times),
        interval_ms=interval_ms,
    )

    batch = [keys, db_size, errors, cache_hits, response_time_summary]
    response = metric_client.send_batch(batch)
    response.raise_for_status()
    print("Sent metrics successfully!")
    clear(type_)

def send_event(type_):

    print("sending event...")

    count = Event(
        "fdb_method", {"method": type_}
    )

    response = event_client.send_batch(count)
    response.raise_for_status()
    print("Event sent successfully!")

def clear(type_):
    stats[f"{type_}_response_times"] = []
    stats[f"{type_}_errors"] = 0
    stats["cache_hit"] = 0
    stats[f"{type_}_count"] = 0
    last_push[type_] = datetime.datetime.now()

db.py

ここで、 New Relicに count イベントを送信するようにプラットフォームを設定します。

try_sendモジュールを修正して、2 秒ごとにイベントを送信します。

import os
import random
import datetime
from sys import getsizeof

from newrelic_telemetry_sdk import MetricClient, GaugeMetric, CountMetric, SummaryMetric
from newrelic_telemetry_sdk import EventClient, Event

metric_client = MetricClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])
event_client = EventClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])

db = {}
stats = {
    "read_response_times": [],
    "read_errors": 0,
    "read_count": 0,
    "create_response_times": [],
    "create_errors": 0,
    "create_count": 0,
    "update_response_times": [],
    "update_errors": 0,
    "update_count": 0,
    "delete_response_times": [],
    "delete_errors": 0,
    "delete_count": 0,
    "cache_hit": 0,
}
last_push = {
    "read": datetime.datetime.now(),
    "create": datetime.datetime.now(),
    "update": datetime.datetime.now(),
    "delete": datetime.datetime.now(),
}

def read(key):

    print(f"Reading...")

    if random.randint(0, 30) > 10:
        stats["cache_hit"] += 1

    stats["read_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
    if random.choice([True, False]):
        stats["read_errors"] += 1
    stats["read_count"] += 1
    try_send("read")

def create(key, value):

    print(f"Writing...")

    db[key] = value
    stats["create_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
    if random.choice([True, False]):
        stats["create_errors"] += 1
    stats["create_count"] += 1
    try_send("create")

def update(key, value):

    print(f"Updating...")

    db[key] = value
    stats["update_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
    if random.choice([True, False]):
        stats["update_errors"] += 1
    stats["update_count"] += 1
    try_send("update")

def delete(key):

    print(f"Deleting...")

    db.pop(key, None)
    stats["delete_response_times"].append(random.uniform(0.5, 1.0))
    if random.choice([True, False]):
        stats["delete_errors"] += 1
    stats["delete_count"] += 1
    try_send("delete")

def try_send(type_):

    print("try_send")

    now = datetime.datetime.now()
    interval_ms = (now - last_push[type_]).total_seconds() * 1000
    if interval_ms >= 2000:
        send_metrics(type_, interval_ms)
        send_event(type_)

def send_metrics(type_, interval_ms):

    print("sending metrics...")

    keys = GaugeMetric("fdb_keys", len(db))
    db_size = GaugeMetric("fdb_size", getsizeof(db))

    errors = CountMetric(
        name=f"fdb_{type_}_errors",
        value=stats[f"{type_}_errors"],
        interval_ms=interval_ms
    )

    cache_hits = CountMetric(
        name=f"fdb_cache_hits",
        value=stats["cache_hit"],
        interval_ms=interval_ms
    )

    response_times = stats[f"{type_}_response_times"]
    response_time_summary = SummaryMetric(
        f"fdb_{type_}_responses",
        count=len(response_times),
        min=min(response_times),
        max=max(response_times),
        sum=sum(response_times),
        interval_ms=interval_ms,
    )

    batch = [keys, db_size, errors, cache_hits, response_time_summary]
    response = metric_client.send_batch(batch)
    response.raise_for_status()
    print("Sent metrics successfully!")
    clear(type_)

def send_event(type_):

    print("sending event...")

    count = Event(
        "fdb_method", {"method": type_}
    )

    response = event_client.send_batch(count)
    response.raise_for_status()
    print("Event sent successfully!")

def clear(type_):
    stats[f"{type_}_response_times"] = []
    stats[f"{type_}_errors"] = 0
    stats["cache_hit"] = 0
    stats[f"{type_}_count"] = 0
    last_push[type_] = datetime.datetime.now()

db.py

プラットフォームは、構成されたイベントを 2 秒ごとに報告するようになります。

build-a-quickstart-lab/send-events/flashDBにあるアプリケーションのルートに移動します。

サービスを実行して、イベントが報告されていることを確認します。

bash

$python simulator.py
Writing...
try_send
Writing...
try_send
Reading...
try_send
Reading...
try_send
Writing...
try_send
Writing...
try_send
Reading...
sending metrics...
Sent metrics successfully!
sending event...
Event sent successfully!

代替オプション

言語 SDK がニーズに合わない場合は、他のオプションをお試しください。

手動実装: ご希望の言語の SDK がイベントをサポートしていない場合は、いつでも手動で独自のライブラリを実装し、 New RelicイベントAPIに POST リクエストを送信できます。
Prometheus データ: Prometheusデータは、リモート書き込みとOpenMetricsの 2 つの方法で New Relic に送信できます。大まかに言えば、独自の Prometheus サーバーを管理する場合はリモート書き込みを使用し、管理しない場合は OpenMetrics を使用する必要があります。
Flex エージェント: サーバーレスFlex エージェントは可能性の 1 つですが、開始するにはより複雑な統合が必要になる可能性があります。

この手順では、イベントをNew Relicに送信するようにサービスをインストゥルメントしました。次に、ログを送信するためにそれを計画します。

ヒント

この手順は、クイックスタートを構築する方法を教えるコースの一部です。次のレッスンに進み、製品からログを送信します。

この機械翻訳は、参考として提供されています。

製品からイベントを送信する

ヒント

SDKを使用する .css-21sua1{background:none;border:none;width:0;padding:0;}

重要

代替オプション

ヒント

SDKを使用する