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本書は、お客様のご参考のために原文の英語版を機械翻訳したものです。

英語版と齟齬がある場合、英語版の定めが優先するものとします。より詳しい情報については、本リンクをご参照ください。

問題を作成する

データ取り込みのベースライン

Baseline

データ取り込みガバナンスは、組織によって収集されたテレメトリデータの最適な値を取得するためのプラクティスです。これは、多数のビジネスユニットとワーキンググループを持つ複雑な組織にとって特に重要です。これは、NewRelicデータの取り込みを最適化するための4部構成のガイドの第2部です。

データ取り込みガバナンスの実践のこの段階では、組織によって現在生成されているすべてのテレメトリの高レベルのビューを取得する必要があります。このユニットは、取り込み統計をアカウント、テレメトリタイプ、アプリケーションなどのさまざまなグループに分類することに重点を置いています。これらの数値は、取り込みデータの最適化と取り込みデータ予測ステージに通知するために使用されます。

以下のディメンジョンについて、構造化された内訳レポートを作成する方法を学びます。

  • 組織
  • 組織内の特定のアカウント
  • 請求可能なテレメトリタイプ

さらに、以下のような詳細なブレイクダウンを作成する方法を学びます。

  • アプリケーション(APM |ブラウザ|モバイル)
  • Kubernetesクラスタ
  • インフラストラクチャの統合

望ましい結果

組織内のどのグループがどのタイプのデータとその量を提供しているかを正確に理解します。

前提条件

プロセス

このデータ取り込みガバナンスの改善手順の一部として実行する主な手順は次のとおりです。

これらの手順については、以下で詳しく説明します。

データ取り込みガバナンスのベースラインダッシュボードをインストールする

ダッシュボードをインストールするには:

  1. データ取り込みガバナンスのクイックスタートに移動します。
  2. ブラウザウィンドウの右上部分にある[ Install this quickstartをクリックします。
  3. 該当する場合:アカウントのドロップダウンでプライマリアカウントまたはトップレベルアカウントを選択します。
  4. Doneをクリックします。
  5. クイックスタートのインストールが完了したら、 Data ingest governance baselineダッシュボードを開きます。

そうすると、新しくインストールされたダッシュボードが表示されます。

ダッシュボードの概要

メインの概要タブには、強力な時系列表示を含む様々なチャートが表示されます。

Organization wide baseline ingest time series

組織全体のベースライン取り込み時系列

2つ目のタブでは、サブアカウントと利用指標ごとのベースラインレポートが表示されます。

Organization wide baseline tabular view

組織全体のベースライン表形式のビュー

残りのタブには、ブラウザデータ、APMデータ、ログ、トレースなどの特定のテレメトリタイプの詳細ビューが表示されます。たとえば、次のスクリーンショットはブラウザの詳細ページを示しています。

Baseline Browser ingest

単一のテレメトリタイプ(この場合はブラウザデータ)に焦点を当てた取り込みの詳細の例。

ディテールタブは以下の通り。

  • APM: ApmEventsBytes
  • トレース: TracingBytes
  • ブラウザ: BrowserEventsBytes
  • モバイル: MobileEventsBytes
  • インフラ(ホスト): InfraHostBytes
  • インフラ(プロセス):InfraProcessBytes
  • インフラ(統合): InfraIntegrationBytes
  • カスタムイベント: CustomEventsBytes
  • サーバーレス: ServerlessBytes
  • ピクシー: PixieBytes

インジェスト対象指標をダッシュボードに追加する

前提条件の項で、毎月の使用量目標の考え方について説明しました。実際には、軌道に乗せるためにいくつかの目標値を設定してもよいでしょう。

  • デイリーレートまたは月間インジェストに関する組織全体の目標。
  • 最適な内訳を確保するためのデータ種類ごとの目標(例えば、ログは1日1TB、メトリクスは1日2TBなど)。
  • 特定のサブアカウントまたはビジネスユニットに対する目標。

この例では、組織の総摂取量を1か月あたり< 360TBに設定する組織があります。これは、摂取量を1日あたり20 TB(1か月あたり600 TB)以上に減らした後の新しい目標でした。

ターゲットの測定を容易にするために、静的な数値360000SELECTステートメントに追加してしきい値の折れ線グラフを追加しました。

SELECT 360000, rate(sum(GigabytesIngested), 30 day) AS '30 Day Rate' FROM NrConsumption WHERE productLine='DataPlatform' since 30 days ago limit max compare with 1 month ago TIMESERIES 7 days
Thirty day ingest target line

NRQLを使用して、ターゲットの30日間の取り込みターゲットを表す線をレンダリングできます。

日次レート目標線を適用することもできます。 360000を30で割ると、1日あたりの料金目標として12000を使用します。 Daily ingest rate (compare with 3 months prior)チャートを更新します。

SELECT 12000, rate(sum(GigabytesIngested), 1 day) AS avgGbIngestTimeseries FROM NrConsumption WHERE productLine='DataPlatform' TIMESERIES AUTO since 9 months ago limit max COMPARE WITH 3 months ago
Daily ingest target line

NRQLを使用して、毎日の摂取ターゲットを表す線をレンダリングできます。

表形式の30日間の摂取レポートを生成する

30日間の取り込みレポートを作成するには:

  1. 以前にインストールしたデータ取り込みガバナンスベースラインダッシュボードを開きます。
  2. [ベースラインレポート]タブをクリックします。
  3. 「過去30日間」の表の右上にある...をクリックして、 Export as CSV
  4. CSVをGoogleスプレッドシート、または選択したスプレッドシートにインポートします。

または、ダッシュボードをインストールしなかった場合は、このクエリを使用して、クエリビルダーでカスタムグラフを作成できます。

SELECT sum(GigabytesIngested) AS 'gb_ingest_30_day_sum', rate(sum(GigabytesIngested), 1 day) AS 'gb_ingest_daily_rate', derivative(GigabytesIngested, 90 day) as 'gb_ingest_90_day_derivative' FROM NrConsumption WHERE productLine='DataPlatform' since 30 days ago facet consumingAccountName, usageMetric limit max

以下は、Google Sheetsに取り込んだシートの例です。

Baseline tabular spreadsheet

ベースラインダッシュボードの表形式ページからエクスポートされたスプレッドシート

スクリーンショットは、30日間のインジェストトータルでソートされたテーブルです。

必要に応じて、タイムラインと詳細の一部を自由に調整してください。たとえば、過去数か月の間にある程度の変化を感じるために、90日デリバティブを抽出することを選択しました。目的に合わせて、デリバティブの期間を簡単に変更できます。

レポートのカスタマイズ

最適化予測など、データ取り込みガバナンスの他のフェーズを容易にするために、レポートに有用な列を追加します。次のフィールドは、最適化と計画の決定をガイドするのに役立ちます。

  • 注意事項成長の異常とそれに関する説明を記載すること。予測される大きな成長がある場合は、それを示す。
  • 技術担当者:特定のアカウントのマネージャーまたは特定のテレメトリタイプに関連する人物の名前。

インジェスト異常の検出

摂取量の異常を検出するためのいくつかの手順を次に示します。

インジェスト異常時のアラート

この取り込みアラートガイドを使用して、データ消費量の増加に驚かないようにしてください。少なくとも、以下を作成します。

  • 季節的な増加を超えて、データ取り込みの月間目標値を超えた場合に通知する閾値アラート
  • インジェストデータの急激な増加を通知するベースラインアラート

アラートを使用して消費の異常を特定することに加えて、NewRelicLookoutを使用して潜在的な摂取の異常を調査できます。

展望台

Lookoutを使用すると、ほぼすべてのNRQLクエリを提供でき、特定の期間にわたって異常を検索します。以下のビューは、このクエリに基づいています。

SELECT rate(sum(GigabytesIngested), 1 day) AS avgGbIngest FROM NrConsumption WHERE productLine='DataPlatform' FACET usageMetric
Lookout view usage metric

Lookoutを使用して、 usageMetricによって取り込みの異常を見つけることができます。

このビューを取得するには、ファセットフィールドをconsumingAcountNameに変更します。

Lookout view consuming account

Lookoutを使用して、 AccountNameを使用することにより、取り込みの異常を見つけることができます。

エンティティ内訳ダッシュボードをインストールします(オプション)

前のセクションでは、 NrConsumptionをプライマリソースとして使用する取り込みbaselineダッシュボードをインストールしました。その高レベルのビューに加えて、 bytescountestimate()を使用してほぼすべてのイベントまたはメトリックの取り込みを推定する他の視覚化を作成できます。 bytescountestimate()の詳細な概要については、前提条件のセクションで説明しました

エンティティ内訳ダッシュボードをインストールするには:

  1. ベースライン・ダッシュボードに使用したのと同じクイックスタート にアクセスします。

  2. ブラウザウィンドウの右上のセクションで[ Install this quickstartをクリックします。

  3. ダッシュボードのインポート機能を使用して、APM、ブラウザモニタリング、モバイルモニタリング、またはKubernetesクラスタを含むすべてのアカウントにインストールする必要があります。 (パートナーシップがある場合:このダッシュボードをパートナーシップ所有者アカウントまたはPOAにインストールしないでください。)このダッシュボードは複数のアカウントにインストールできます。親/子アカウント構造がある場合:ダッシュボードを親アカウントにインストールし、ダッシュボードを変更して、アカウント固有のグラフをすべて1つのダッシュボードに含めることができます。

  4. Doneをクリックします。

  5. クイックスタートのインストールが完了したら、 Data governance entity breakdownsダッシュボードを開きます。

    Entity breakdown dashboard

    エンティティ内訳ダッシュボードは、 bytecountestimate()を使用して、アプリケーションやクラスター名などの有用な属性によるファセットの取り込みを行います

このセクション を参照して、これらのブレイクダウンでどのイベントタイプが使用されているかを正確に確認することができます。

ヒント

これらのクエリは、 NrConsumptionのような事前に集計されたデータソースからは機能しないため、より多くのリソースを消費します。一部の環境でより適切に機能するように、追加のWHERE }句とLIMIT句を使用して時間枠を調整する必要がある場合があります。

クラウド連携ダッシュボードのインストール(オプション)

New Relicのクラウド統合は、多くの場合、データ取り込みの成長の重要なソースになる可能性があります。優れた視覚化がなければ、成長がどこから来ているのかを特定するのは非常に難しい場合があります。これは、これらの統合の構成が非常に簡単であり、組織の通常のCI/CDパイプラインの一部ではないためです。また、正式な構成管理システムの一部ではない場合もあります。

幸い、この強力なダッシュボードのセットは、New RelicInstantObservabilityから直接インストールできます。

このパッケージによってインストールされる個々のダッシュボードには、次のものが含まれます。

  • AWSの統合
  • Azureの統合
  • GoogleCloudPlatformの統合
  • オンホストインテグレーション
  • Kubernetes
Infra integrations dashboard

このクイックスタートには、ほぼすべてのクラウド統合、オンホスト統合、Kubernetes統合によってデータを分類する非常にきめ細かいダッシュボードのセットが含まれています。

エクササイズ

次の質問に答えることで、ベースラインデータを解釈し、正しい推論を行う能力に自信をつけることができます。これらの質問には、 データ取り込みベースラインおよびデータ取り込みエンティティの内訳ダッシュボードを使用して回答できます。説明されているようにこれらのダッシュボードをインストールし、これらの質問のうちどれだけに答えられるかを確認してください。

質問
過去1週間の組織全体(すべてのアカウント)の一般的な1日の摂取率はどれくらいですか? 3ヶ月前は何でしたか?
取り込みによる(組織全体の)テレメトリタイプの上位3つは何ですか?各テレメトリタイプとその最新の30日間の取り込み率を一覧表示します。
この組織の取り込みに貢献しているアカウントはいくつありますか?
現在、月に50TBを超える貢献をしているアカウントはいくつありますか?
過去30日間の取り込みに関して上位3つのアカウントは何ですか?
最も消費量の多いアカウントのこの1月の暦月のGB摂取量はどれくらいですか?
過去30日間のApmEventsBytes摂取量の上位3つのアカウントは何ですか
過去9か月間に、特定のアカウントのテレメトリタイプの取り込みに関して最大の増加はどれですか。減少はどうですか?
ApmEventsBytesに最も貢献しているアカウントに移動し、 data governance entity breakdown dashboard }をインストール/開きます。過去24時間の取り込みごとの上位3つのAPMアプリケーションと、それぞれの24時間の取り込み率をリストします。

結論

プロセスセクションでは、データ取り込みの視覚化とレポートの作成について説明しました。これで、データ駆動型の視覚的アプローチを使用してデータの取り込みを確認できます。このアプローチを使用して、自分と同僚が共同作業を行うことができます。

今後は、どのビジュアライゼーションに使用するかを決定します。

追加リソース

その他の関連リソースは次のとおりです。

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