New Relic パスポイントの紹介

뉴렐릭 Pathpoint は、ビジネス プロセスの監視に対する独自のアプローチを提供する視覚化アプリケーションです。 実際のビジネスプロセスに関連してシステムの健全性をモデル化し、デジタルビジネスが抱える可能性のある問題を最適化して表示します。

Pathpoint は、関連する内部プロセスや外部依存関係を含むジャーニーのすべてのフェーズの健全性とパフォーマンスを監視および分析することで、組織がジャーニーに影響を与える問題を簡単に特定して解決し、内部プロセスを最適化し、全体的な顧客エクスペリエンスを向上させることを可能にします。

Pathpoint は、 New Relic labs チームによって開発されたオープンソース カタログ プロジェクトです。 GitHub Pathpoint リポジトリを参照してください。

Pathpoint のメリットを大まかに理解したいですか? Pathpoint 製品ページをご覧ください。

以下のセクションでは、Pathpoint に関する重要な概念と手順について説明します。

パスポイントUI

パスポイントは、ビジネス オブザーバビリティを最適化するための重要な部分となります。 組織のビジネスプロセスまたは「顧客ジャーニー」をさまざまなサービス、アラート、インフラストラクチャからの具体的なシグナルにマッピングし、ビジネスまたは顧客ジャーニーがどこに影響を与えているかを迅速に特定するのに役立ちます。 観察に対するこのトップダウンのアプローチにより、観察データをさまざまな技術者および非技術者と共有できるようになります。

各 Pathpoint フローは次のように分割されます。

ステージ

これらは、最高レベルのビジネス ステージです。実際のシステム レベルでは、これらは多くのサービスとメソッドのロールアップであり、パスポイントの完全な正常性、輻輳、カウント、およびインフラストラクチャの状態を示します。

パスポイントのさまざまな段階により、ビジネス プロセスの概要を把握し、各商用段階のシステム レベルで提示されるさまざまなサービスと方法を特定できます。

ステージを追加

ステージの追加は、ステージ名を入力するだけで簡単に行えます。

各ステージのリアルタイム情報と履歴情報を取得

エラーを含む各ステージの詳細をリアルタイムで表示します。 ステージは、ステータスを示すために色分けされています。通常の動作の場合は緑、重大な信号の場合は黄色、注意が必要な複数の異常の場合は赤です。

これらのインジケーターの現在の状態に加えて、Pathpoint では、「再生」を使用して以前の状態 (最近およびそれほど最近ではない状態) を視覚化できます。

手順

ステップは、親ステージの「サブステージ」であり、ステージ全体で発生するさまざまなイベントを表します。

ステップはステージを細分化するだけでなく、抽象化のレベルも提供します。 多くの場合、ステップはレベルと呼ばれる連続した順序で表されます。 これにより、New Relic はステップ間に連続した依存関係があるかどうかを直感的に理解できるようになります。

ステップを追加

信号

シグナルは、Pathpoint モデルの中で最も細かい要素です。 これらは多くの場合、APM または ブラウザ監視による特定のアプリケーション モニターですが、任意のNew Relicエンティティまたは集計をシグナルとして使用できます。 これにより、ほぼ無制限の柔軟性が実現します。

すべての信号は、現在のステータス、接続情報、および以前の状態の記録のスナップショットを提供します。

信号を追加する

Pathpoint にシグナルを追加するのは、アカウント内のエンティティとアラートのリストをナビゲートするのと同じくらい簡単です。 名前でフィルタリングして、必要なものだけを追加するのは簡単です。 カスタムクエリは必要ありません。

信号ステータス

エンティティやアラートと同様に、これらは 3 つの異なる稼働ステータスを持つ信号に関連しており、識別しやすいように色分けされています。

• 緑: 最適なパフォーマンス。 関連するエンティティまたは集計は期待どおりに機能しています。

• 黄色: 警告状態。 関連するエンティティまたは集計には、アクティブな警告状態があります。 注意が必要になる場合があります。

• 赤: 危険な状態。 関連するエンティティまたは集計にアクティブな重大な状態があります。 すぐに対処する必要があります。

• 灰色: 注意が必要です。 欠落している、またはテレメトリーが利用できないなど、潜在的な設定の問題またはデータのギャップが存在します。

  各 Pathpoint ステップは 1 つ以上の信号に依存しているため、信号の健全性は Pathpoint 全体のパフォーマンスにとって非常に重要です。 信号ステータスを追跡することで、システムの健全性を効果的に監視し、問題を迅速に特定できます。

  ヒント

  デフォルトでは、ステータスに関係なくすべての信号が表示されます。 ただし、「異常のみ」または「重大なのみ」の表示を選択して、注意が必要な信号に表示を集中させることで、表示を簡素化できます。

  また、デフォルトでは、Pathpoint は重要でない信号名の一部を圧縮または非表示にします。 「すべての信号を展開」をオンにすると、すべての信号名が表示されます。

  信号の詳細を表示

  New Relicエンティティにリンクされた信号は、エンティティの稼働ステータスを採用します。 信号アイコンをクリックすると、次のような詳細な信号情報を含むウィンドウが表示されます。

• 未解決のインシデント

• ゴールデンシグナルステータス

• より詳細な分析のためのエンティティの詳細ページへのリンク

  

  上の画像は、APM エンティティ信号の詳細ページを示しています。

ビジネスフローKPI

Pathpoint は、New Relic エンティティまたはアラートに関連付けられた構造化シグナルに加えて、カスタム NRQL クエリによる柔軟な KPI 追跡をサポートします。 これにより、低レベルのエンティティの健全性と、より広範なビジネスへの影響メトリクスとの相関関係が可能になります。 一般的な使用例には、イベント数 (ユーザーのログイン、登録、チェックアウト、カートの放棄など) や金銭的価値 (チェックアウトの合計額、返品された製品額など) の監視が含まれます。 これらの KPI は、ログ、カスタムメトリック、または特定のエンティティとは独立したその他のデータなどの既存のテレメトリー ソースから導き出すことができます。

これらの各コンポーネントを追跡することにより、Pathpoint は、カスタマー ジャーニーのあらゆる段階で顧客が組織とどのようにやり取りするかを包括的に把握します。これにより、問題を迅速に特定して診断し、カスタマー エクスペリエンスを最適化し、データ主導の意思決定を行ってビジネスの成果を向上させることができます。

フローを作成する

前のセクションでは、パスポイント UI 内の主な要素であるステージ、ステップ、タッチポイントについて説明しました。 Pathpoint では、これらの要素の最高レベルのグループ化はフローです。 フローは通常、「ビジネスジャーニー」または「顧客ジャーニー」をモデル化するために使用されます。 フローのステージは、ジャーニーを構成する上位レベルの概念を表します。 どのようなステージを使うかを考えるときには、ビジネスプロセス、つまり「旅」とは何か、そしてそれをどのように順番に考えるかを考えることが役立ちます。 多くの場合、同様の業界内の他のフローを調べると役立ちます。 業界または業種の例としては、次のものがあります。

• ホテルまたはホスピタリティ
• クルーズラインまたは航空会社
• 相乗り
• 消費者 パッケージ商品
• オンラインマーケットプレイス
• 一般小売業
• クイックサービスレストラン
• 鉱業、建設、石油、ガス
• デジタルストリーミングメディア
• オンラインニュースメディア
• 個人向けまたは商業用の銀行業務
• 保険
• タレントマネジメント

業界内では、複数のフローをモデル化すると便利な場合がよくあります。 たとえば、保険業界では、保険の購入と請求の提出のフローをそれぞれ別々にモデル化したい場合があります。 実際、組織の構造によっては、住宅保険と自動車保険、または消費者保険と商業保険を分離するフローが必要な場合があります。 ただし、最初は 4 ～ 5 ステップのシンプルなフローから始めて、後でそれを細分化したり、追加したりして、より完全なものにすることをお勧めします。 一般的に、芸名は技術的なものではありません。 これらは業界固有のものである可能性がありますが、組織内の C レベルまたは VP レベルの担当者であれば誰でも一般的に理解できるはずです。

フローを開発するときは、まずユーザーまたはプロセスがジャーニーの中で進む段階に重点を置く必要があります。 最初は、実務担当者は大まかなフローをブレインストーミングするのに苦労するかもしれませんが、この航空会社のビジネス旅行の例が示すように、サービスに集中していると明らかではない、完全なビジネス旅行を構成する詳細が多数あります。 (ビジネスプロセス自体ではなく) ビジネスを運営するインフラストラクチャ。

ステージ例

手順の例

ステップは、ステージの抽象化と信号の詳細との間のギャップを埋めるために使用されます。 ステージは上位レベルの関係者には理解されるかもしれませんが、ステップはより技術的であったり、操作に特有のものである場合があります。 重要な点は、ステップには単一の特定のシグナルへのリンクは必要ないという点です。 信号は、基盤となるテレメトリに接続する場所です。

関連するシグナルを選択する

Pathpoint フローを開発するときは、まずステージとステップに重点を置くのが最適です (トップダウン アプローチ)。 これにより、低レベルのシグナルを検索する前に、ビジネス プロセスにとって何が重要なのかを考えることができます。 この演習は、どの信号をキャプチャするかを優先順位付けするのに役立ちます。 Pathpoint では、任意のエンティティまたは集計を信号として選択できます。 これにより、どのようなシグナルを含めるべきかを判断するのが少し難しくなる可能性があります。 次の順序で作業することをお勧めします。

1. 収益や顧客エクスペリエンスに直接影響を与える重要なフロントエンド トランザクションまたは SLI を実行します。
2. 収益や顧客エクスペリエンスに直接影響を与える重要なバックエンド トランザクションまたは SLI を実行します。
3. 旅行に重要なサードパーティ サービス (多くの場合、外形監視を通じて取得されます)。
4. 各ステップで最も重要なサービスの全体的な健全性を分析します。
5. 各ステップに関連するインフラストラクチャとプラットフォーム (多くの場合、ロード バランサー、コンテナ サービス、マネージド データベース、メッセージング システムなどのクラウド サービス) をサポートします。

たとえば、ログイン ステップの場合は、次のメトリクスを検討できます。

1. ログイン ページ アクションの Javascript エラー率
2. ログインページアクションの全体的なレイテンシ
3. 認証のためのバックエンドトランザクションに関連するSLI
4. ユーザー検索に関連するバックエンドトランザクションまたはサービス
5. ユーザー情報の保存に使用されるデータベースのデータベースの健全性
6. 認証サービスの前にあるロードバランサーのロードバランサーの健全性
7. ユーザー状態情報のキャッシュ用の Redis データベースの健全性

目標は、ある程度の独立性を持つ信号を提供することです。そうすれば、インシデントが発生したときに、赤くなっている部分から問題が何であるかを推測できるようになります。

ベストプラクティス

トップダウンで作業する

フローを設計する際に、トップダウンで開始する理由は、フローを適切にカバーするために必要なすべての信号がまだ揃っていない可能性があるためです。 フロー開発中に、カバーされている領域とカバーされていない領域を特定します。

ランダムな信号セットで急いでまとめられたフローよりも、いくつかの信号ギャップを含むよく考えられたフローの方が優れています。

旅程が非常に複雑な場合は複数のフローを使用する

関連するすべての信号を 1 つのフローに強制的にまとめようとすると、信号が混雑して混乱が生じる可能性があります。 フローを整理する最適な方法については、社内の関係者 (および New Relic アカウント チーム) と相談してください。 たとえば、保険会社では次のフローを分離したい場合があります。

• 新しいポリシーの検索と購入
• 保険金請求の申請と支払い

信号が利用可能だからといって使用しないでください

選択的に、ビジネスやユーザーへの直接的な影響に最も関連していると思われるシグナルに焦点を当てます。 エンティティに関連するアラート条件は 5 つまで可能ですが、1 つまたは 2 つだけ追加することもできます。

既存の信号を改善することを恐れないでください

フラッピング信号は、ノイズの多いフラッピング Pathpoint フローを作成します。 シグナルをより実用的で意味のあるものにするために、集中値またはサービスレベルを改良することを検討してください。 信号が赤の場合は、ビジネスプロセスに実際の、または少なくともおそらくリスクがあるはずです。

外形監視を使用して外部依存関係を把握する

プロセスでは、3 つまたは 4 つのサードパーティ API またはその他の SaaS システムを担当する場合があります。 外形監視は、これらのシステムの健全性を把握するための従来の方法です。

ワークロードを使用してエンティティをグループ化する

ワークロードは、関連するエンティティを統一されたビューに統合する強力な方法を提供します。 ロード バランサ、RDBMS、その他のクラウド サービスなどのインフラストラクチャ コンポーネントを集約することにより、個々のサブエンティティに影響を及ぼす重大な問題をワークロード レベルで効率的に表面化できます。 さらに、ワークロードを使用すると、複数のサービスレベルを単一の包括的なサービスレベルに結合して、監視と管理を簡素化できます。

エンティティに便利なメタデータタグを使用する

サービスレベル、ワークロード、外形監視などのエンティティにタグを付けると良いでしょう。 エンティティにフロー、ステージ、ステップのタグを追加すると特に役立ちます。 これにより、Pathpoint でこれらの信号をより簡単に使用できるようになります。

Pathpoint KPI行を使用して、フローに関連する重要なカウント、金銭的価値などを取得します。

パスポイント KPI 行を利用して、ワークフローに関連する重要なカウントと金額を監視します。 これには、ユーザーのログイン、登録、チェックアウト、カート放棄などの重要なイベントだけでなく、チェックアウト総額や返品された製品の価値などの財務メトリクスも含まれます。 これらのメトリクスの多くは既存のテレメトリーデータから派生でき、特定のエンティティとの関連付けを必要としません。 これらは、ログ、カスタムメトリック、またはその他の利用可能なデータ ポイントから取得できます。

「検索」というステージがあるとします。次のような KPI が必要になる場合があります。

• 成功した検索
• 検索が遅い
• 失敗した検索

注文、カート、チェックアウトの段階がある場合は、次のような KPI を設定するとよいでしょう。

• 注文数
• 失敗した注文
• オーダー値
• 放棄されたカート
• 平均カート値