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ノートブックでの視覚化の活用

視覚化は効果的なノートブックの重要なコンポーネントであり、クエリ結果を明確で説得力のあるチャートに変換することで、データの説明をサポートします。ノートブックは、New Relicクエリビルダーで使用できるすべての視覚化オプションをサポートします。

利用可能なチャートタイプ

データとストーリーに適した視覚化を選択します。

折れ線グラフ

時間の経過に伴う傾向を示したり、複数のメトリクスを比較したりするのに最適です。

最適な用途:時系列データ、パフォーマンス傾向、経時的なメトリクスの比較

クエリの例

SELECT average(duration) as 'Response Time'
FROM Transaction
WHERE appName = 'MyApp'
TIMESERIES 5 minutes
SINCE 6 hours ago

面グラフ

線の下の塗りつぶされた領域で、時間の経過に伴うボリュームと構成の変化を表示します。

最適な用途:累積データ、内訳付きの合計量、時間の経過に伴うリソース使用量の表示

クエリの例

SELECT count(*) FROM Transaction
WHERE appName = 'MyApp'
FACET host
TIMESERIES 10 minutes
SINCE 2 hours ago

バーチャート

異なるカテゴリまたはディメンション間で値を比較します。

最適な用途:カテゴリ間の値の比較、上位Nリスト、エラーの内訳

クエリの例

SELECT count(*) as 'Request Count'
FROM Transaction
WHERE appName = 'MyApp'
FACET name
SINCE 1 hour ago
ORDER BY count(*) DESC
LIMIT 10

円グラフ

比例データとパーセンテージの内訳を表示します。

最適な用途:全体の一部、パーセンテージ分布、単純なカテゴリ内訳の表示

クエリの例

SELECT count(*) FROM Transaction
WHERE appName = 'MyApp'
FACET httpResponseCode
SINCE 1 hour ago

詳細データを行と列で表示し、正確な値を表示します。

最適な用途:詳細なデータ、正確な値、複数の属性を持つリスト、デバッグ

クエリの例

SELECT timestamp, name, duration, httpResponseCode
FROM Transaction
WHERE appName = 'MyApp' AND duration > 5
SINCE 1 hour ago
ORDER BY duration DESC
LIMIT 20

ビルボード

重要なメトリクスを1つだけ目立つように強調表示します。

最適な用途:主要パフォーマンス指標、要約統計、単一の重要な値

クエリの例

SELECT average(duration) as 'Avg Response Time (ms)'
FROM Transaction
WHERE appName = 'MyApp'
SINCE 1 hour ago

視覚化のカスタマイズ

チャート設定

クエリブロックのChart settingsアイコンをクリックして、チャートのカスタマイズオプションにアクセスします。

  1. :データ系列のカスタム色を選択
  2. :軸ラベル、範囲、書式をカスタマイズ
  3. 凡例:凡例の表示/非表示、位置の調整
  4. 閾値:目標またはアラートの水平線を追加
  5. 単位:数値、パーセンテージ、時間値の書式設定

カラースキーム

物語をサポートする色を選択します。

  • デフォルトのパレット:一貫性を保つためのNew Relic標準カラー
  • カスタムカラー:組織のブランドに合わせる
  • アクセシブルカラー:読みやすさを向上させる高コントラスト
  • ステータスカラー:正常は緑、エラーは赤、警告は黄色

書式設定オプション

わかりやすくするためにデータをフォーマットします。

  • 数字:千単位の区切りと小数点を追加
  • パーセンテージ:小数点ではなくパーセンテージで表示
  • 時間値:時間、分、秒で表示
  • バイト:KB、MB、GBのいずれかで表示

視覚化のベストプラクティス

適切なチャートタイプを選択する

ヒント

チャートタイプは、ストーリーから注意を逸らすものではなく、ストーリーをサポートするものでなければなりません。疑問がある場合は、シンプルなものの方が効果的です。

  • 時系列データ:折れ線グラフまたは面グラフを使用
  • 比較:バーチャートを使用
  • 割合:円グラフを使用(ただし、カテゴリは5~7個までに制限)
  • 正確な値:表を使用
  • 主要メトリクス:ビルボードを使用

分かりやすさを重視したデザイン

チャートのタイトルとラベル

分かりやすいタイトルとラベルを必ず追加しましょう。

SELECT average(duration) as 'Average Response Time (ms)',
percentile(duration, 95) as '95th Percentile (ms)'
FROM Transaction
WHERE appName = 'E-commerce API'
SINCE 24 hours ago
TIMESERIES 1 hour

一貫したフォーマットの使用

  • 同じ時間範囲を使用して同様のチャートを維持
  • 関連するチャート全体で一貫した配色を使用
  • ノートブック全体に同じ書式ルールを適用

重要な情報の強調表示

  • 閾値を使用して目標またはSLA境界を表示
  • 問題に注意を喚起する色を選択(エラーの場合は赤)
  • ビルボードの大きさは重要度に応じて適切に

コンテキストとストーリーテリング

説明テキストの追加

Markdownブロックを使用して、視覚化のコンテキストを提供します。

## Response Time Analysis
The chart below shows a significant spike in response times at 2:30 PM,
corresponding with the deployment of version 2.1.4. The 95th percentile
reached 2.8 seconds, well above our 500ms SLA target.
### What this means:
- 5% of users experienced unacceptable delays
- The issue was resolved by rolling back the deployment
- We need better performance testing before releases

複数のチャートでストーリーを伝える

視覚化をアレンジして物語を構築します。

  1. 概要チャート:概要メトリクスから開始
  2. ドリルダウンチャート:特定の側面またはセグメントを表示
  3. 根本原因チャート:根本的な原因を表示
  4. 解決チャート:改善や修正を表示

高度な視覚化技術

動的チャートに変数の使用

変数を使用して再利用可能な視覚化を作成します。

{{appName = "production-api"}}
{{timeRange = "6 hours ago"}}
SELECT count(*) as 'Requests',
average(duration) as 'Avg Duration'
FROM Transaction
WHERE appName = '{{appName}}'
TIMESERIES 5 minutes
SINCE {{timeRange}}

比較分析

前後の比較や期間の比較を表示します。

SELECT average(duration) as 'Response Time'
FROM Transaction
WHERE appName = 'MyApp'
TIMESERIES 1 hour
SINCE 7 days ago
COMPARE WITH 1 week ago

多面的な分析

メトリクスを複数の側面から分析します。

SELECT count(*) FROM Transaction
WHERE appName = 'MyApp'
FACET host, httpResponseCode
SINCE 2 hours ago

視覚化のトラブルシューティング

よくある問題

チャートにデータが表示されない

  • 時間範囲にデータが含まれているか確認する
  • WHERE句が正しいことを確認する
  • データにアクセスする権限があることを確認する

チャートが雑然としすぎている

  • LIMIT句を使用して系列数を減らす
  • 複数のチャートに分割することを検討する
  • 集計を使用して重要度の低いカテゴリを結合する

データに誤りがある可能性がある

  • 時系列でタイムゾーンの問題を確認する
  • 計算フィールドの計算を検証する
  • 想定されるデータを除外する可能性のあるフィルタリングを探す

パフォーマンスの最適化

  • 分析に適した時間範囲を使用する
  • 特定のWHERE句を追加してデータ量を制限する
  • 非常に大規模なデータセットにはサンプリングを使用する
  • パフォーマンス向上のため近似関数の使用を検討する

次のステップ

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