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この機械翻訳は、参考として提供されています。

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問題を作成する

実装パート 3: データの整理と理解

これは実装ガイドの第 3 部です。

実装の最終段階では、いくつかのソースからデータを取り込み、New Relic UI を少し調べたことがあるでしょう。New Relic から最適な価値を得るには、New Relic データがどのように編成され、当社のプラットフォームでどのように表示されるかを深く理解することが役立ちます。

この段階では、次のことを行います。

  • システム パフォーマンスの概要を示すいくつかの UI エクスペリエンスを表示する
  • カスタム チャートとダッシュボードの作成方法を学ぶ
  • タグ付けとワークロードを使用してデータを整理する方法についてさらに検討する

始めましょう。

システムとエンティティの概要を把握する

New Relic Navigator

New Relic Navigator は、システムの状態をすばやく理解するのに役立つプラットフォーム エクスペリエンスの 1 つです。

当社のプラットフォームを使用すると、システムとすべてのエンティティの概要を簡単に把握できます。チームがよく使用するであろう重要な機能をいくつか紹介します。New Relic UI に慣れるために、これらやその他の UI エクスペリエンスを調べることに時間を費やすことをお勧めします。

プラットフォームのツアーを含むビデオを見たいですか? プラットフォームについて理解する を参照してください。

データを整理する

New Relic でデータを整理することは重要です。なぜなら、ノイズをより迅速に切り抜けて問題を診断するのに役立つからです。ここでは、New Relic でデータを適切に整理するためのヒントをいくつか紹介します。

カスタム ダッシュボードを設定する

すぐに使用できる精選されたビューとダッシュボードが多数用意されていますが、ビジネス関連の指標や特定のプロジェクトを監視するには、独自のカスタム ダッシュボードを作成する必要があります。ダッシュボードを他のチーム メンバーと共有して、パフォーマンスを追跡し、問題をトラブルシューティングできます。

カスタム チャートとダッシュボードの作成は、データのクエリから始まります。私たちのクエリ言語である NRQL は、キュレートされたビューを構築するために使用するすべての機能を提供する SQL に似た言語です。

New Relic view chart NRQL query

当社のクエリ ビルダーは、データのクエリとカスタム グラフの作成に役立ちます。

New Relic を最大限に活用している当社のお客様は、クエリの方法をよく理解しており、有用なチャートやダッシュボードを構築することができます。ここで NRQL を深く学ぶ必要はありませんが、いくつかの基本を学ぶことは役に立ちます。

クエリの開始に関する 2 分間の短いビデオを次に示します。

準備ができたら、ダッシュボードを構築することをお勧めします。 クエリを実行するときに、画面の下部にあるAdd to dashboardをクリックすると、新しいダッシュボードを作成するオプションが表示されます。

カスタム クエリと視覚化の作成方法を学習するためのリソースを次に示します。

タグを設定する

実装ガイドの前半で、タグ付け戦略について少し説明しました。タグは、エンティティに追加できるキーと値のペアです。ホスト名、アカウント名、その他の基本的なメタデータなど、一部のタグは自動的にデータに追加されます。ただし、New Relic を最大限に活用するには、カスタム タグを追加する必要があります。

よく考えられ、一貫して実装されたタグ付け戦略を実施することで、チームはより簡単にデータを探索し、問題に関連するエンティティを見つけることができるようになります。タグは、ワークロード、クエリ、およびその他の機能を最適に使用するために重要です。

タグは、アーキテクチャと目標によって大きく異なります。ただし、一般的に使用されるタグの例を次に示します。

  • 事業単位
  • 環境
  • チーム
  • ビジネスクリティカル
  • 地域

タグの設定と最適化に関するリソース:

タグを自動化するためのリソース:

ワークロードを設定する

workloads機能を使用すると、独自の基準 (特定のチーム、責任範囲など) に基づいて、エンタープライズをグループ化して監視することができます。 次に、スタック全体からそのワークロードの集計された健全性とアクティビティ データを表示できます。

ワークロードを設定する方法を学びます。タグを使用して動的に生成されたワークロードを作成する方法に関するビデオを次に示します。

APM 用に Apdex を設定する

Apdex は、ユーザー満足度を測定するための業界標準です。これは基本的に、ユーザーがアプリにどの程度満足しているかを確認するのに役立つ単純化されたサービス レベル アグリーメント (SLA) ソリューションです。システムで多数のマイクロサービス (単一のビジネス機能を実行するサービス) を使用している場合、Apdex は優れた選択肢です。

Apdex のドキュメントを読んで、Apdex の仕組みを理解することをお勧めします。次に、設定したい場合は、適切な Apdex しきい値を見つけて設定してください。適切な値がわからない場合は、ここでしきい値を最小に設定し、後でより適切な値に調整できます。

Apdex を設定するためのリソース:

サービスレベル管理(SLM)

サービス レベルは、エンド ユーザーの観点からサービスのパフォーマンスを測定するために使用されます。たとえば、サービス レベルは、ビデオが十分に速く読み込まれたかどうか、またはルート案内サービスが 2 地点間の少なくとも 1 つの可能なルートを返したかどうかを表すことができます。

Example of several service levels

SLM UI のスクリーンショット (クリックして拡大)。

SLM についてさらに学習するためのリソース:

Observability-as-Code リソース:

次のステージ

実装の旅を続ける準備はできていますか? 次のステージに進みます: Alerting and proactive solutions

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