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問題を作成する

製品からメトリクスを送信する

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回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アプリケーションをデプロイしてください。

メトリクスは、システムのパフォーマンスと動作から得られた集計された測定値です。 製品がデータベースの場合は、CPU 使用率、メモリ使用率、クエリ実行率などのメトリックを送信する場合があります。 メトリックは通常、 New Relicに送信されるデータの量を制限する場合にのみ使用されることに注意してください。 エラー率や最大など、多くのメトリックはイベントを集計することで計算できることに注意してください。

New Relicアプリケーションをセットアップしてメトリックをメトリック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、製品からメトリクスを送信します。

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、メトリクス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、Java、Node/TypeScript、Go はメトリクスAPIで動作します。

このレッスンでは、 Python テレメトリ SDK をインストールして使用し、メトリクスを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-metrics/flashDBディレクトリに変更します。

bash
$
cd ../send-metrics/flashDB

pipを使用してnewrelic-telemetry-sdkパッケージをインストールします。

bash
$
pip install newrelic-telemetry-sdk

New Relicライセンスキーを $NEW_RELIC_LICENSE_KEY という環境変数に保存します。

bash
$
export NEW_RELIC_LICENSE_KEY=<YOUR_USER_KEY>

ヒント

New Relicライセンスキーはアカウント設定で確認できます。

次に、アプリのロジックを理解します。

import os
import random
import datetime


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")


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

アプリケーションに慣れる

任意の IDE でdb.pyファイルを開き、アプリのロジックを理解してください。

このデモでは、作成、読み取り、更新、削除 (CRUD) 操作を模倣したダミーの Python アプリケーションを使用します。

import os
import random
import datetime


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")


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

read 、 create 、 update 、およびdeleteは、CRUD 操作を模倣するダミー メソッドです。 すべての CRUD 操作ごとに、操作が実行されたことを反映して、それぞれのstatが増分されます。 次に、このstatsデータを New Relic に送信します。

New Relic にメトリクスを送信する

メトリクスには 3 つの種類があります。

  • GaugeMetric : 単一の時点で単一の値を送信します。
  • CountMetric : イベントの発生回数の合計を追跡します。
  • SummaryMetric : 時間の経過に伴うカウント、合計、最小値、最大値を追跡します。

次に、これらのメトリックを送信するためのアプリケーションを計画します。

db.pyで、 MetricClientを構成します。

import os
import random
import datetime


from newrelic_telemetry_sdk import MetricClient


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")


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

以下のメトリックをNew Relicに送信するようにアプリを構成します。

  • keys

  • db_size

  • errors

  • cache_hits

  • response_times

    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")
    

    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

    ここでは、GaugeMetric、CountMetric、SummaryMetric を使用してメトリックをNew Relicに報告するようにプラットフォームを構成します。

try_sendモジュールを修正して、これらのメトリックを 2 秒ごとに送信します。

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

これで、ネットワークは構成されたすべてのメトリックを 2 秒ごとに報告するようになります。

build-a-quickstart-lab/send-metrics/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、メトリック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!

代替オプション

言語 SDK がニーズに合わない場合、または New Relic にメトリクスを送信するためにさらにカスタマイズされたものをご希望の場合は、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 がメトリックス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メトリックス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。

この手順では、メトリックを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、イベント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、製品からイベントを送信します。

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