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問題を作成する

製品からログを送信する

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、前の手順を完了し、製品からイベントを送信していることを確認してください。

ログはアプリケーションによって生成されます。 これらは時間ベースのテキスト レコードであり、ユーザーがシステム内で何が起こっているかを把握するのに役立ちます。

New Relic 、アプリケーションをセットアップしてログをログAPIに送信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 ソフトウェア開発キット (SDK) を使用して製品からログを送信する方法を学習します。

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

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、API ログAPI を含むデータ取り込み にデータを送信します。これらの言語 SDK のうち、Python と Java は ログAPIで動作します。

このレッスンでは、 Python テレメトリー SDK をインストールして使用し、ログをNew Relicに送信する方法を学習します。

コース リポジトリのsend-logs/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、 LogClient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, Event
from newrelic_telemetry_sdk import LogClient


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

重要

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

ログを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
import psutil


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


metric_client = MetricClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])
event_client = EventClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])
log_client = LogClient(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 send_logs():


    print("sending log...")


    process = psutil.Process(os.getpid())
    memory_usage = process.memory_percent()


    log = Log("FlashDB is using " + str(round(memory_usage * 100, 2)) + "% memory")


    response = log_client.send(log)
    response.raise_for_status()
    print("Log 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

ここでは、memory_usage をログとしてNew Relicに送信するようにシステムを設定します。

ログを 2 秒ごとに送信するようにtry_sendモジュールを修正します。

import os
import random
import datetime
from sys import getsizeof
import psutil


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


metric_client = MetricClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])
event_client = EventClient(os.environ["NEW_RELIC_LICENSE_KEY"])
log_client = LogClient(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_)
        send_logs()


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 send_logs():


    print("sending log...")


    process = psutil.Process(os.getpid())
    memory_usage = process.memory_percent()


    log = Log("FlashDB is using " + str(round(memory_usage * 100, 2)) + "% memory")


    response = log_client.send(log)
    response.raise_for_status()
    print("Log 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、構成されたログを 2 秒ごとに報告するようになります。

build-a-quickstart-lab/send-logs/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、ログが報告されていることを確認します。

bash
$
python simulator.py
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!
sending log...
Log 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。

  • New RelicAmazonAWS 、[Google Cloud Platform ]、Microsoft Azure Heroku、 などのKubernetes OS やクラウドプラットフォーム、 、 、 からログを収集できるdocker さまざまなAPM ログ転送ソリューション を提供しています。
  • 手動実装: 前のオプションが要件に適合しない場合は、いつでも独自のライブラリを手動で実装して、 New Relic Logs APIに POST リクエストを送信できます。

この手順では、サービスからNew Relicにログを送信するようにインストゥルメントしました。 次に、トレースを送信するためにそれを計装します。

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、製品からのトレースを送信します。

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