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問題を作成する

可観測性アシスタント、New Relic AI をご紹介します

New Relic AI (NRAI) は、エンジニアだけでなく、チームのすべてのメンバーが可観測性を向上できるように設計されています。OpenAI の大規模言語モデル (LLM) と統合テレメトリ データ プラットフォームを組み合わせて、システムと New Relic の両方がどのように機能するかを深く理解する AI アシスタントを作成しました。New Relic AI は、わかりやすい言葉で質問できるようにするだけで、スタックの複雑さをわかりやすくし、サービス停止を解決し、効率を向上させるのに役立ちます。

New Relic AI と対話する方法

AI チャットや NRQL コンソールなど、質問するための迅速かつ簡単な方法を提供することで、システムの核心に迫るお手伝いをします。

AIに質問する

インタラクティブなチャット エクスペリエンスを使用して、いつでも AI を操作できます。必要なのは、ほとんどの New Relic プラットフォーム ページの右上にあるAsk AIボタンをクリックすることだけです。

New Relic AI は、以下を支援するさまざまな機能を提供します。

  • 自然言語をクエリに変換する (NRQL/Nerdgraph)
  • 異常検出
  • エラーログを分析する
  • スタックトレースを理解する
  • New Relic プラットフォームの概念を理解するには、ドキュメントを活用してください。

当社の AI は、よくある質問やわかりやすい言葉を使ってエンジニアとコミュニケーションできるようにトレーニングされています。オンライン ストアを運営していて、 Checkout-serviceの応答時間が遅れているというアラートを受信し始めたとします。問題を詳しく調べる時間がない場合は、New Relic AI に「何が燃えているのですか?」と尋ねるだけで済みます。または「今日は何を最初に処理すればよいですか?」New Relic AI は、システムの何が壊れているかを通知し、グラフや表を使用してデータを探索するのに役立ちます。

質問例

どこから始めればよいか分からない場合は、以下のヒントを参考にしてください。

当社の AI チャット エクスペリエンスは、New Relic の使用を開始するのに役立ちます。データの整理やアラートの設定にサポートが必要な場合は、NRAI がオンボーディング プロセス全体を通じてガイドとして機能します。AI に次のような質問をしてください。

  • Terraform を使用してダッシュボードを作成するにはどうすればよいですか?
  • アラート設定を改善するにはどうすればよいですか?
  • AWS をインストルメント化するにはどうすればよいですか?

アプリの遅延問題の根本原因を突き止めたい場合は、次のような良い質問をしてください。

  • 私のシステムで最近起こった出来事にはどのようなものがありますか?
  • 過去 1 時間で劣化の兆候を示しているインフラストラクチャ ホストはどれですか?

当社の AI は、可観測性の成熟におけるパートナーとしても機能します。ブラック フライデーのような大規模な e コマース イベントの急増にアプリが確実に対処できるようにする責任がある場合は、システムの状態を理解し、事前に改善できるようにすることが重要です。AI に質問してください:

  • インフラストラクチャのパフォーマンスを向上するにはどうすればよいですか?
  • 先週のユニーク ユーザー セッションは前週と比べて増加しましたか、それとも減少しましたか?

NRQL クエリの作成に関するヘルプを表示する

NRQL はシステムに関する洞察を得るために使用できる強力なツールですが、急いでいる場合は、必要なデータを取得するための適切なクエリを作成する時間がない場合があります。クエリを機能させるのに苦労している場合は、AI に助けを求めてください。「このサービスのパフォーマンスはどうですか?」などの質問をすることができます。または「このサービスの過去 24 時間のパフォーマンスはどうですか?」

NRQL コンソールで NRAI を有効にするには:

  1. New Relic UI の左下にあるユーザー メニューに移動します。
  2. 「機能」タブをクリックします。
  3. New Relic AIセクションまで下にスクロールし、 Enable [有効にする]をクリックします。

エラーログの分析に関するヘルプを入手する

エラー ログ行は解析が難しい場合があります。New Relic AI は、エラーの詳細を学習し、関連情報をクエリして、次のステップについて尋ねるのに役立ちます。

ログ内のエラーについて AI に問い合わせるには、 one.newrelic.com > All capabilities>Logs>All logs> に移動し、 errorsを検索します。

ログエラーについて New Relic AI とチャットするには:

  1. one.newrelic.com > All capabilities>Logsに移動します。
  2. All logs [すべてのログ]をクリックします。
  3. errorsを検索します。
  4. 結果として得られるログ行をクリックし、ログの詳細パネルの上部にあるExplain this error [このエラーの説明]ボタンを探します。AI がエラーの概要を提供します。

AI にスタックについて伝え、フォローアップの質問をすることで、調査をさらに進めることができます。たとえば、次のように尋ねることができます。

  • このエラーはどのくらいの頻度で発生しますか?つまり、エラー率はどれくらいですか?それは1%ですか、それとも50%ですか?
  • どのホストがこれらのエラーをスローしているのでしょうか?すべてのホストに影響があるのか、それとも 1 つまたは 2 つのホストにのみ影響があるのかを知りたいです。

エラー受信箱のスタック トレースを分析する

AI を使用してスタック トレースを分析すると、コンテキストの切り替えが減り、トリアージと分析が迅速化されます。

エラー受信箱で AI とチャットするには、 one.newrelic.com > All capabilities>Errors inbox> に移動し、ワークロードを選択します。

New Relic AI を使用してエラー受信箱のスタック トレースを調査するには:

  1. one.newrelic.com > All capabilities>Errors inboxに移動します。
  2. ワークロードを選択します。
  3. ログ詳細パネルの上部にあるAsk AIボタンを探します。AI がエラーの概要を提供します。

AI にスタックについて伝え、フォローアップの質問をすることで、調査をさらに進めることができます。たとえば、次のように言うことができます。

Hi, I have an Azure environment and I am having issues with Redis being periodically unavailable. Can you tell me more about this error? How can I diagnose this issue?

データを保護する

データのセキュリティとプライバシーは、ソフトウェアを構築および保守するすべての人にとっての最大の懸念事項です。私たちの AI に尋ねるものはすべて安全であることを知っていただきたいのです。NRAI は、New Relic の顧客データを保護するのと同じセキュリティ制御と標準を使用して構築されています。当社があなたのデータを他のアカウントや顧客と共有することはありません。当社は、プライバシーとセキュリティの基準を満たすベンダーと協力しており、サービスを提供する前に、これらの重要な分野で将来のベンダーを慎重に評価しています。

当社の AI はさまざまな入力を使用して応答を改善し、常に最適な答えを提供します。たとえば、製品ドキュメント、クエリ例の大規模なライブラリ、テレメトリ データなどの入力が使用されます。しかし、当社の AI は必要に応じてデータをスキャンしてコンテキストを提供し、グラフの作成や応答時間の理解に役立てますが、そのデータが New Relic に保存されることはありません

いつも学ぶ

New Relic AI は、使えば使うほど精度と応答性が向上します。私たちは、お客様が望む AI エクスペリエンスを構築したいと考えています。AI とチャットするときは、AI の応答に「親指を立てる」または「親指を下げる」を返してください。何か正しくない点、または改善できる点に気づいた場合は、お知らせください。ユーザー メニューに移動し、 Help [ヘルプ]をクリックし、 Give us feedback [フィードバックをお寄せください]をクリックします。

また、New Relic AI は複数の言語を認識し、それらの言語で応答できます。多言語サポートのユースケースがある場合は、AI でテストしてフィードバックをお寄せください。

New Relic AI の応答は、AI によって生成された提案です。情報と回答を最新の状態に保つよう努めていますが、提案が常に正確、完全、またはエラーがないとは限りません。何らかのアクションが実行される前に、他のソースを使用して AI によって提供される情報を人間が検証することをお勧めします。AI の提案は、正確性を保証することなく提供されます。

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