Python 에이전트 구성

일반적으로 에이전트의 호스트 시스템에 있는 로컬 구성 파일에서 Python 에이전트를 구성합니다. 다음 방법 중 하나를 사용하여 시작 시 구성 파일의 경로를 제공합니다.

• newrelic.agent.initialize() 을 호출할 때 구성 파일의 경로를 첫 번째 인수로 제공하십시오.

  또는

• NEW_RELIC_CONFIG_FILE 환경 변수를 설정합니다. newrelic-admin 래퍼 스크립트를 사용하는 경우 래퍼 스크립트가 에이전트를 자동으로 호출하므로 환경 변수를 사용해야 합니다.

  에이전트는 두 가지 유형의 설정 파일을 지원합니다. 에이전트 v10.2.0 이상은 .ini 구문을 사용해야 하며, Python 버전 3.11 이상에서 실행되는 에이전트 버전 v10.3.0 이상은 .toml 파일도 지원합니다.

  `.ini` 설정 파일 형식

  설정 파일은 Microsoft Windows .ini 파일과 유사한 구조를 사용합니다. 자세한 내용은 Python ConfigParser 모듈의 파일 형식 설명서를 참조하세요.

  기본 구조는 다음과 같습니다.

  [newrelic]
  license_key = <license key>
  app_name = Python Application

  카피

  `.toml` 설정 파일 형식

  팁

  Python 3.11부터 설정을 위한 새로운 .toml 구문이 표준 라이브러리 에 추가되었습니다. 에이전트 버전 10.3.0 이 새로운 형식을 사용할 수 있는 지원이 추가되었습니다.

  설정 파일은 Tom의 Obvious Minimal Language .toml 파일을 사용합니다. 자세한 내용은 공식 파일 형식 문서를 참조하세요.

  .toml 구문을 사용하려면 설정 파일 이름이 구문 유형을 나타내기 위해 .toml 로 끝나야 합니다. 표준 pyproject.toml 다른 라이브러리의 설정과 함께 사용될 수도 있고, newrelic.toml 과 같은 보다 구체적인 파일을 사용할 수도 있습니다.

  기본 구조는 다음과 같습니다.

  [tool.newrelic]
  license_key = <license key>
  app_name = Python Application

  카피

  팁

  샘플 구성 파일은 Python 에이전트에 newrelic/newrelic.ini 으로 포함되어 있습니다. generate-config 명령을 사용하여 newrelic-admin 스크립트에서 생성하거나 다운로드 저장소 에서 사본을 다운로드할 수도 있습니다.

서버 측 설정을 사용 하면 뉴렐릭 UI의 특정 설정을 구성할 수 있습니다. 이렇게 하면 여러 호스트에서 실행되는 경우에도 모든 에이전트에 변경 사항이 자동으로 적용됩니다. 사용 가능한 경우 이 문서에는 개별 구성 옵션 아래에 서버 측 구성에 대한 UI 레이블이 Server-side label 으로 포함되어 있습니다.

환경 변수를 사용하면 특정 핵심 설정에 대한 기본값을 재정의할 수 있습니다. 동등한 설정이 에이전트 구성 파일에 명시적으로 나열되어 있는 경우 구성 파일 설정이 환경 변수보다 우선합니다. 사용 가능한 경우 환경 변수는 아래 개별 구성 옵션 아래에 Environ variable 으로 설명되어 있습니다.

간단한 구성의 경우 서버 측 구성 과 함께 환경 변수를 사용하고 에이전트 구성 파일을 완전히 피할 수 있습니다. 이것은 New Relic 애드온을 설치하면 필요한 환경 변수가 자동으로 채워지는 Heroku 의 기본 설정입니다.

IDE에서 성능을 모니터링하기 위해 뉴렐릭 CodeStream 사용하는 경우 , 저장소를 서비스와 연결 하고 빌드 SHA 또는 릴리스 태그를 오류와 연결할 수도 있습니다.

특정 WSGI 서버의 경우 요청별로 앱 이름 을 재정의하고 속성 설정을 캡처 할 수 있습니다. 이는 요청당 WSGI 환경 사전에 전달되는 추가 키/값 쌍을 정의할 수 있는 WSGI 서버에서 가능합니다.

on , off , true , false , 1 및 0 문자열을 사용하여 이러한 값을 설정합니다. Python 코드를 사용하여 구현된 구성 메커니즘에서 설정하는 경우 True 또는 False로 평가되는 Python 객체도 허용됩니다.

특정 에이전트 구성 설정을 재정의할 수 있는 것 외에도 WSGI 환경 키로 다른 요청별 구성 설정을 지정할 수 있습니다.

뉴렐릭 계정의 라이선스 키을(를) 지정합니다. 이 키는 앱의 지표를 뉴렐릭 계정과 연결합니다.

New Relic UI에서 데이터를 집계하는 데 사용되는 애플리케이션 이름 입니다. 동시에 여러 앱에 데이터를 보고하려면 세미콜론 ; 으로 구분된 이름 목록을 지정하십시오. 세미콜론 앞에 공백을 두지 마십시오. 그러면 Python 구성 파서가 이름을 포함된 주석으로 해석합니다.

true 일 때 에이전트는 앱에 대한 성능 데이터를 수집하고 이 데이터를 데이터 수집기 에 보고합니다.

true 일 때 에이전트는 웹 앱을 계측하지만 실제 데이터는 보내지 않습니다. 이 오프라인 모드에서는 활성 에이전트에 대해 비용이 청구되지 않습니다.

개발자 모드를 사용하여 새 버전의 에이전트 를 테스트하거나 개발자 환경에서 타사 패키지에 대해 에이전트를 테스트합니다. 에이전트가 수집하는 메트릭이 어디에도 보고되지 않기 때문에 오프라인 모드는 APM을 로컬로 실행하는 방법이 아닙니다.

에이전트 문제를 디버깅하는 데 유용한 로그 파일의 이름을 설정합니다. 에이전트는 웹 앱 프로세스의 상위 사용자 또는 해당 프로세스에 쓰기 권한이 있는 디렉터리를 모르기 때문에 기본적으로 설정되지 않습니다. 자세한 내용은 Python 에이전트 로깅 을 참조하세요.

무엇으로 설정하든지 포함하는 디렉토리와 파일 자체에 대한 권한이 올바른지, 웹 애플리케이션이 실행되는 사용자가 파일에 쓸 수 있는지 확인하십시오.

로그 파일 위치 를 설정한 경우 로그 메시지의 세부 수준을 설정합니다. 이 log_level 은 Python 로깅 모듈 로그 수준에 영향을 주지 않습니다. 가능한 값은 세부정보의 오름차순으로 critical , error , warning , info 및 debug 입니다.

에이전트 문제를 보고하는 데 가장 유용한 설정은 debug 입니다. 그러나 debug 은(는) 많은 정보를 매우 빠르게 생성하므로 문제를 재현하는 데 걸리는 시간 이상으로 에이전트를 이 수준으로 유지하지 마십시오.

높은 보안 모드는 특정 보안 설정을 시행하고 해당 설정이 무시되는 것을 방지하므로 민감한 데이터가 당사로 전송되지 않습니다. 높은 수준의 보안 모드를 활성화하면 요청 매개변수가 수집되지 않으며 원시 SQL을 보낼 수 없습니다.

높은 보안 모드를 활성화하려면 로컬 .ini 구성 파일에서 true 로 설정하고 and Account settings 페이지에서 활성화하세요. 자세한 내용은 높은 보안을 참조하세요.

기본적으로 Python 에이전트는 서버에 직접 연결을 시도합니다. 호스트와 수집기 사이에 HTTP 프록시를 사용해야 하는 방화벽이 있는 경우 proxy_host 및 proxy_port 을 HTTP 프록시에 필요한 값으로 설정합니다. 프록시 인증이 HTTP 프록시에 의해 구현되는 경우 proxy_user 및 proxy_pass 도 설정합니다.

proxy_scheme 설정은 HTTP 프록시와 통신하는 데 사용되는 프로토콜 체계를 지정합니다. http 로 설정하면 에이전트는 종단 간 암호화를 위해 HTTP 프록시를 통해 SSL 터널을 사용합니다.

proxy_scheme , proxy_host 및 proxy_port 설정을 지정하는 대신 proxy_host 설정을 프록시에 대한 유효한 URI로 지정할 수도 있습니다. 체계, 호스트 및 포트를 포함합니다. 예: http://proxy-host:8000 . 이는 NEW_RELIC_PROXY_HOST 환경 변수를 사용하여 HTTP 프록시의 세부정보를 설정하는 경우에도 작동합니다.

감사 로그 파일의 이름을 설정합니다. 설정된 경우 에이전트는 모니터링되는 프로세스와 수집기 간에 전달되는 메시지의 세부 정보를 기록합니다. 이를 통해 Python 에이전트의 보안을 평가할 수 있습니다.

시작 시 앱의 작업 디렉터리가 무엇인지 확실하지 않은 경우 절대 경로를 사용하세요. 무엇으로 설정하든지 포함하는 디렉토리와 파일 자체에 대한 권한이 올바른지 확인하십시오. 또한 웹 앱의 상위 사용자가 파일에 쓸 수 있는지 확인하십시오.

태그를추가합니다. 이름:값을 콜론 :으로 구분하여 지정하고 추가 태그는 세미콜론 ;으로 구분합니다.

labels = Server:One;Data Center:Primary

APM UI에 표시 할 호스트 이름을 설정합니다. 설정하면 에이전트가 자동으로 캡처하는 기본 호스트 이름을 무시합니다.

newrelic-admin record-deploy 와 함께 사용할 api_key 를 설정합니다.

로컬 CA 번들에 대한 경로를 수동으로 재정의합니다. 이 CA 번들은 데이터 수집 서비스에서 제공하는 SSL 인증서를 확인하는 데 사용됩니다.

이 임계값을 초과하면 트랜잭션 추적을 기록합니다. 형식은 초 단위입니다(소수점 허용).

apdex_t 에 대한 용어집 항목을 참조하십시오.

이 설정을 사용하여 모든 속성을 켜거나 끌 수 있습니다.

속성이 활성화되면 이 목록에 있는 속성 키가 저희에게 전송됩니다. 목록의 키는 아래와 같이 공백으로 구분되어야 합니다.

key1 key2 key3

속성에 대한 규칙 은 에이전트 속성 페이지에서 찾을 수 있습니다.

이 목록에 있는 모든 속성 키는 당사로 전송되지 않습니다. 목록의 키는 아래와 같이 공백으로 구분되어야 합니다.

key1 key2 key3

속성에 대한 규칙 은 에이전트 속성 페이지에서 찾을 수 있습니다.

true 으로 설정하면 AI 모니터링이 활성화됩니다.

false 으로 설정하면 스트리밍된 라이브러리 언어 모델(LLM) 데이터에 대한 요약 및 메시지 이벤트를 기록하는 측정, 로그가 비활성화됩니다.

false 으로 설정하면 에이전트는 LLM 이벤트에서 캡처된 입력 및 출력 콘텐츠(예: 프롬프트 및 응답의 텍스트 문자열)를 생략합니다. LLM과 주고받는 민감한 데이터를 기록하지 않으려는 경우 선택적인 보안 설정입니다.

활성화된 경우 트랜잭션 추적 프로그램 은 느린 트랜잭션에 대한 자세한 정보를 캡처합니다 .

트랜잭션 추적을 수집할 임계값(초)입니다. 컨트롤러 작업의 응답 시간이 이 임계값을 초과하면 에이전트는 트랜잭션 추적을 기록합니다. 유효한 값은 양수 float 또는 apdex_f ( apdex_t의 4배)입니다.

트랜잭션 추적 프로그램이 활성화 되면 에이전트는 SQL 문을 기록할 수 있습니다. 레코더에는 off (SQL을 전송하지 않음), raw (SQL 문을 원래 형식으로 전송) 및 obfuscated (숫자 및 문자열 리터럴 제거)의 세 가지 모드가 있습니다.

대부분의 웹 프레임워크(Django 포함)는 SQL 쿼리를 매개변수화하므로 쿼리를 채우는 데 사용되는 값이 실제로 포함되지 않습니다. 이러한 프레임워크 중 하나에서 raw 모드를 사용하는 경우 Python 에이전트는 값을 삽입하기 전에 SQL만 보게 됩니다. 매개변수화된 SQL은 obfuscated 모드와 매우 유사합니다.

SQL 호출에서 스택 추적을 수집하는 임계값(초)입니다. SQL 문이 이 임계값을 초과하면 에이전트가 현재 스택 추적을 캡처합니다. 이것은 애플리케이션에서 긴 SQL 호출이 시작되는 위치를 정확히 찾아내는 데 유용합니다.

Python 에이전트가 느린 SQL 쿼리에 대한 쿼리 계획을 캡처할지 여부를 결정합니다. MySQL 및 PostgreSQL에서만 지원됩니다.

이 임계값을 초과하는 트랜잭션 추적의 쿼리는 느린 쿼리 데이터 와 사용 가능한 모든 설명 계획을 보고합니다. transaction_tracer.explain_enabled 이 false 인 경우 계획 수집이 발생하지 않습니다.

이 설정을 사용하여 트랜잭션 추적에 대한 모든 속성을 켜거나 끌 수 있습니다. 루트 수준의 attributes.enabled 가 false 이면 이 구성 설정( transaction_tracer.attributes.enabled )이 설정되는 방식에 관계없이 속성이 트랜잭션 추적으로 전송되지 않습니다.

트랜잭션 추적에 대해 속성이 활성화된 경우 이 목록에 있는 모든 속성 키가 트랜잭션 추적으로 전송됩니다. 자세한 내용은 에이전트 속성 규칙 을 참조하십시오.

이 목록에 있는 모든 속성 키는 트랜잭션 추적으로 전송되지 않습니다. 자세한 내용은 에이전트 속성 규칙 을 참조하십시오.

지정된 기능 또는 메서드에 대해 에이전트는 추가 기능 타이밍 계측을 캡처합니다. module:function 또는 module:class.function 형식으로 이러한 이름을 지정합니다.

fnmatch 모듈에서 지원하는 패턴을 사용하여 함수 및 클래스 이름에 대한 와일드카드 지정(글로빙)이 가능합니다. 모듈 경로는 와일드카드에서 지원되지 않습니다. module:function* 또는 module:class.* 형식으로 패턴을 지정합니다.

예를 들어 아래 파일의 모든 유효성 검사 함수에 함수 추적을 추가하려는 경우:

def validate_credentials():
…
def validate_status():
…
def format_message():
…

와일드카드를 사용하여 my-app/common/utils.py 의 모든 유효성 검사 함수에 대한 함수 추적을 포함하도록 에이전트 구성 파일에 다음 줄을 추가합니다.

[newrelic]
...
transaction_tracer.function_trace = common.utils:validate*

이 설정을 사용하여 트랜잭션 추적 세그먼트의 모든 속성을 켜거나 끌 수 있습니다. 루트 수준의 attributes.enabled 이 false 이면 이 구성 설정( transaction_segments.attributes.enabled )이 설정되는 방식에 관계없이 트랜잭션 추적의 세그먼트에 속성이 전송되지 않습니다.

트랜잭션 추적의 세그먼트에 대해 속성이 활성화된 경우 이 목록에 있는 모든 속성 키는 트랜잭션 추적의 세그먼트로 전송됩니다. 자세한 내용은 에이전트 속성 규칙 을 참조하십시오.

이 목록에 있는 모든 속성 키는 트랜잭션 추적 세그먼트로 전송되지 않습니다. 자세한 내용은 에이전트 속성 규칙 을 참조하십시오.

활성화된 경우 오류 수집기는 포착되지 않은 예외에 대한 정보를 캡처합니다.

특정 오류 수집을 중지하려면 무시할 Python 예외 유형 이름의 공백으로 구분된 목록으로 설정합니다. 예외 이름에 module:class 형식을 사용합니다.

에이전트가 오류로 기록하지 않고 무시해야 하는 HTTP 상태 코드를 나열합니다. 추가 상태 코드를 공백으로 구분된 정수로 나열하고 시작 값과 끝 값 사이에 하이픈 - 구분 기호로 범위를 지정합니다. 기본 코드 중 하나를 허용 목록에 추가하려면 코드 앞에 느낌표 ! 를 붙입니다.

일부 프레임워크는 예외를 사용하여 HTTP 응답을 반환하지 않기 때문에 이 설정은 일부 웹 프레임워크와만 호환됩니다.

APM에 오류를 보고하는 동안 지정된 예외 클래스가 오류율 또는 Apdex 점수에 영향을 미치지 않도록 합니다. 예상되는 Python 예외 유형 이름의 공백으로 구분된 목록으로 설정하십시오. 예외 이름에 module:class 형식을 사용합니다.

APM에 오류를 보고하는 동안 지정된 HTTP 상태 코드가 오류율 또는 Apdex 점수에 영향을 미치지 않도록 합니다. 상태 코드를 공백으로 구분된 정수로 나열하고 시작 값과 끝 값 사이에 하이픈 - 구분 기호를 사용하여 범위를 지정합니다. 목록에 있는 코드 중 하나를 부정하려면 코드 앞에 느낌표 ! 를 붙입니다.

일부 프레임워크는 예외를 사용하여 HTTP 응답을 반환하지 않기 때문에 이 설정은 일부 웹 프레임워크와만 호환됩니다.

Python 에이전트의 인스턴스가 New Relic으로 전송한 분당 오류 이벤트에 대한 제한입니다.

이 설정을 사용하여 추적된 오류에 대한 모든 속성을 켜거나 끌 수 있습니다. 루트 수준에서 attributes.enabled 이 false 이면 이 구성 설정( error_collector.attributes.enabled )이 설정되는 방식에 관계없이 추적된 오류에 속성이 전송되지 않습니다.

추적된 오류에 대해 속성이 활성화된 경우 이 목록에 있는 모든 속성 키는 추적된 오류로 전송됩니다. 자세한 내용은 에이전트 속성 규칙 을 참조하십시오.

이 목록에 있는 속성 키는 추적된 오류로 전송되지 않습니다. 자세한 내용은 에이전트 속성 규칙 을 참조하십시오.

활성화된 경우 오류 수집기는 고급 분석을 위해 이벤트 데이터를 캡처합니다. 자세한 내용은 APM 오류 를 참조하십시오.

브라우저 모니터링을 활성화합니다. 자세한 내용 은 Python의 페이지 로드 타이밍을 참조하세요.

지원되는 Python 웹 프레임워크 의 경우 이 설정은 JavaScript 조각을 모니터링하는 브라우저의 자동 삽입을 활성화합니다.

브라우저 모니터링 에이전트가 자동 계측해야 하는 HTML Content-Type 을 지정합니다. 공백으로 구분된 목록에 추가 항목을 추가합니다.

browser_monitoring.content_type = text/html application/xhtml+xml

이 설정을 사용하여 브라우저 모니터링에 대한 모든 속성을 켜거나 끌 수 있습니다. 페이지 보기 이벤트로 전송되는 데이터입니다. 루트 수준에서 attributes.enabled 이 false이면 구성 설정( browser_monitoring.attributes.enabled )이 설정되는 방식에 관계없이 브라우저 모니터링에서 속성이 전송되지 않습니다.

속성이 browser_monitoring 에 대해 활성화된 경우 이 목록에 있는 모든 속성 키가 페이지 보기로 전송됩니다. 자세한 내용은 에이전트 속성 규칙 을 참조하십시오.

이 목록에 있는 모든 속성 키는 페이지 보기에서 전송되지 않습니다. 자세한 내용은 에이전트 속성 규칙 을 참조하십시오.

트랜잭션 이벤트 데이터를 사용하면 히스토그램 및 백분위수 와 같은 추가 정보를 사용할 수 있습니다.

Python 에이전트의 인스턴스에서 New Relic으로 보낸 분당 분석 이벤트에 대한 제한입니다.

이 설정을 사용하여 트랜잭션 이벤트의 모든 속성을 켜거나 끌 수 있습니다. 루트 수준에서 attributes.enabled 이 false 이면 이 구성 설정( transaction_events.attributes.enabled )이 설정되는 방식에 관계없이 트랜잭션 이벤트에 속성이 전송되지 않습니다.

트랜잭션 이벤트에 대해 속성이 활성화된 경우 이 목록에 있는 모든 속성 키가 트랜잭션 이벤트로 전송됩니다. 자세한 내용은 에이전트 속성 규칙 을 참조하십시오.

이 목록에 있는 모든 속성 키는 트랜잭션 이벤트로 전송되지 않습니다. 트랜잭션 이벤트에서 속성을 제외해도 스팬 이벤트에서 제외되지 않습니다. 자세한 내용은 에이전트 속성 규칙 을 참조하십시오.

record_custom_event() 통해 Event API에 이벤트 기록을 허용합니다.

• Python 에이전트의 변형이 뉴렐릭으로 보낼 수 있는 분당 커스텀 대시보드 수를 제한합니다.

• AI 모니터링을 위해 에이전트를 구성할 때 에이전트가 LLM 이벤트의 최대량을 캡처하도록 최대값 100000 으로 설정합니다.

  중요

  높은 보안 모드가 활성화되면 이 설정이 비활성화됩니다.

활성화된 경우 에이전트는 일부 데이터베이스 드라이버에 대한 데이터 저장소 인스턴스 메트릭(예: 호스트 및 포트)을 수집합니다. 이는 느린 쿼리 추적 및 트랜잭션 추적에서도 보고됩니다.

활성화되면 에이전트는 일부 데이터베이스 드라이버에 대한 데이터베이스 이름을 수집합니다. 데이터베이스 이름은 느린 쿼리 추적 및 트랜잭션 추적에서 보고됩니다.

분산 추적 활성화

이는 트래픽에 샘플링된 원격 부모(즉, 트래픽이 상위 서비스에서 시작된 경우)가 있는 경우에 적용되는 샘플러입니다. 샘플러 옵션은 다음과 같습니다.

• adaptive 기본 동작이며, 트레이스를 샘플링할지 여부를 결정하기 위해 샘플링 결정을 적응 샘플링 알고리즘에 위임합니다.
• trace_id_ratio_based 샘플링 결정을 트레이스 ID 비율 기반 샘플링 알고리즘에 위임하여 트레이스를 샘플링할지 여부를 결정합니다. 이 옵션을 사용하는 경우 비율이 필수이므로 distributed_tracing.sampler.remote_parent_sampled.trace_id_ratio_based.ratio를 대신 사용하십시오.
• always_on: 샘플링된 원격 상위 항목이 있는 트레이스를 항상 샘플링합니다.
• always_off원격 부모가 샘플링된 트레이스는 절대 샘플링하지 않습니다.

• 0(0 제외)부터 1(1 포함) 사이의 숫자.

이는 트래픽에 샘플링되지 않은 원격 부모(즉, 트래픽이 상위 서비스에서 시작된 경우)가 있는 경우에 적용되는 샘플러입니다. 샘플러 옵션은 다음과 같습니다.

• adaptive 기본 동작이며, 트레이스를 샘플링할지 여부를 결정하기 위해 샘플링 결정을 적응 샘플링 알고리즘에 위임합니다.
• trace_id_ratio_based 샘플링 결정을 트레이스 ID 비율 기반 샘플링 알고리즘에 위임하여 트레이스를 샘플링할지 여부를 결정합니다. 이 옵션을 사용하는 경우 비율이 필수이므로 distributed_tracing.sampler.remote_parent_not_sampled.trace_id_ratio_based.ratio를 대신 사용하십시오.
• always_on: 샘플링되지 않은 원격 부모가 있는 트레이스를 항상 샘플링합니다.
• always_off: 샘플링되지 않은 원격 부모가 있는 트레이스를 샘플링하지 않습니다.

• 0(0 제외)부터 1(1 포함) 사이의 숫자.

이것은 트레이스의 시작 부분에 적용되는 샘플러입니다. 기본적으로 어댑티브 샘플러는 루트 샘플러로 구성됩니다. 샘플러 옵션은 다음과 같습니다.

• adaptive 기본 동작이며, 트레이스를 샘플링할지 여부를 결정하기 위해 샘플링 결정을 적응 샘플링 알고리즘에 위임합니다.
• trace_id_ratio_based 샘플링 결정을 트레이스 ID 비율 기반 샘플링 알고리즘에 위임하여 트레이스를 샘플링할지 여부를 결정합니다. 이 옵션을 사용하는 경우 비율이 필수이므로 distributed_tracing.sampler.root.trace_id_ratio_based.ratio를 대신 사용하십시오.
• always_on현재 서비스에서 발생하고 진입 호출에 분산 추적 헤더가 없는 트랜잭션만 샘플링합니다.
• always_off현재 서비스에서 발생하고 진입 호출에 분산 추적 헤더가 없는 트랜잭션은 절대 샘플링하지 않습니다.

• 0(0 제외)부터 1(1 포함) 사이의 숫자.

이 설정은 Python 에이전트가 스팬을 보낼지 여부를 켜거나 끄는 데 사용할 수 있습니다.

• Python 에이전트의 인스턴스가 New Relic으로 보낸 분당 스팬 이벤트에 대한 제한입니다.
• AI 감시 용 에이전트를 구성할 때 에이전트가 에이전트 트레이스의 최대량을 캡처하도록 최대값 10000 으로 설정합니다.

이 설정을 사용하여 스팬 이벤트의 모든 속성 을 켜거나 끌 수 있습니다. 루트 수준의 attributes.enabled 이 false 이면 이 구성 설정( span_events.attributes.enabled )이 설정되는 방식에 관계없이 스팬 이벤트에 속성이 전송되지 않습니다. 자세한 내용은 에이전트 속성 규칙 을 참조하십시오.

스팬 이벤트에 대해 속성이 활성화된 경우 이 목록에 있는 모든 속성 키가 스팬 이벤트로 전송됩니다. 자세한 내용은 에이전트 속성 규칙 을 참조하십시오.

이 목록에 있는 모든 속성 키는 범위 이벤트에서 전송되지 않습니다. 자세한 내용은 에이전트 속성 규칙 을 참조하십시오.

Python 에이전트의 인스턴스에서 New Relic으로 보낸 분당 분석 이벤트에 대한 제한입니다.

끌어 당기는 에이전트의 분당 커스텀 대시보드 수를 뉴렐릭으로 보낼 수 있는 한도입니다.

• Python 에이전트의 인스턴스가 New Relic으로 보낸 분당 스팬 이벤트에 대한 제한입니다.
• AI 감시 용 에이전트를 구성할 때 에이전트가 에이전트 트레이스의 최대량을 캡처하도록 최대값 10000 으로 설정합니다.

Python 에이전트의 인스턴스가 New Relic으로 전송한 분당 오류 이벤트에 대한 제한입니다.

끌어 당기는 에이전트가 뉴렐릭으로 보낼 수 있는 분당 ML 이벤트 수에 대한 제한입니다.

이벤트 루프 정보를 비활성화하려면 이것을 false 으로 설정합니다.

트랜잭션이 이벤트 루프 정보를 생성하기 전에 이벤트 루프를 차단해야 하는 시간에 대한 임계값(초)입니다.

활성화되면 에이전트는 프로세스 ID별로 런타임 지표를 생성하고 전송합니다.

활성화되면 에이전트는 가비지 수집 메트릭을 생성하고 보냅니다.

에이전트는 가비지 수집기가 수집하는 가장 일반적인 개체 유형에 대한 개체 수 메트릭을 보고합니다. 각 개체 유형에 대해 이 설정을 사용하면 샘플링할 개별 메트릭의 최대 수를 설정할 수 있습니다.

코드 수준 메트릭에 대한 에이전트 속성 수집을 비활성화하려면 이를 false 로 설정합니다.

커밋 샤. 전체 sha를 사용하거나 처음 7자만 사용할 수 있습니다(예: 734713b).

릴리스 태그(예: v0.1.209 또는 릴리스-209).

true 인 경우 이러한 하위 기능 구성도 활성화된 경우 로그 장식과 로그 이벤트 및 로깅 측정항목 수집을 활성화합니다. false 이면 로깅 계측 기능이 활성화되지 않습니다.

true 인 경우 에이전트는 애플리케이션에서 내보낸 로그 레코드를 캡처하여 New Relic에 전달합니다. 이 설정을 적용하려면 application_logging.enabled 도 true 여야 합니다.

퀴렐릭에게 전달되는 모든 로그 이벤트에 사용자 정의 속성으로 추가하기 위한 키/값 쌍이 있는 컬렉션입니다. 값은 "key1:value1;key2:value2"와 같은 형식이어야 합니다.

에이전트가 뉴렐릭으로 보내기 위해 로그 레코드에 라벨을 추가할지 여부를 전환합니다.

로그에 라벨을 포함하도록 활성화할 때 제외할 라벨 이름의 대소문자를 구분하지 않는 목록입니다. 이 속성은 와일드카드나 정규식을 지원하지 않습니다.

true 인 경우 에이전트는 사용 가능한 컨텍스트 데이터(추가 항목, 사전 메시지 속성, 로깅 프레임워크에서 제공하는 속성)를 캡처하고 해당 콘텐츠를 New Relic에 전달되는 로그의 속성으로 추가합니다. application_logging.forwarding.context_data 섹션 아래의 설정을 통해 이 동작을 제어할 수 있습니다.

context_data 에 대해 속성이 활성화된 경우 이 목록에 있는 모든 속성 키가 트랜잭션 추적을 통해 당사로 전송됩니다. 자세한 내용은 상담원 속성 규칙을 참조하세요.

이 목록에 있는 모든 속성 키는 context_data로 전송되지 않습니다. 자세한 내용은 상담원 속성 규칙을 참조하세요.

New Relic에 분당 보낼 로그 레코드 수입니다. 이 설정은 로그 전달 기능을 사용할 때 전체 메모리 소비를 제어합니다.

전송되는 로그 라인의 양을 줄이려면 이 값을 더 낮게 설정하십시오(로그 샘플링이 발생할 수 있음). 더 많은 로그 라인을 보내려면 이 값을 더 높게 설정하십시오.

각 로그는 연결된 트랜잭션과 동일한 우선 순위를 받습니다. 트랜잭션 외부에서 발생하는 로그는 임의의 우선 순위를 받습니다. 일부 로그는 max_samples_stored 에 의해 제한되기 때문에 포함되지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 로깅 max_samples_stored 이 10,000으로 설정되고 트랜잭션 1에 10,000개의 로그 항목이 있는 경우 트랜잭션 1에 대한 로그 항목만 기록됩니다. 트랜잭션 1에 10,000개 미만의 로그가 있는 경우 트랜잭션 1에 대한 모든 로그를 수신합니다. 여전히 공간이 있으면 트랜잭션 2에 대한 모든 로그를 받는 식입니다.

샘플링된 트랜잭션에 대한 모든 로그가 기록된 후 max_samples_stored 의 한도에 도달하지 않은 경우 샘플링에 없는 트랜잭션에 대한 로그 메시지가 전송됩니다. 남아있는 경우 트랜잭션 외부의 로그 메시지가 기록됩니다.

New Relic에 분당 보낼 로그 레코드 수입니다. 이 설정은 로그 전달 기능을 사용할 때 전체 메모리 소비를 제어합니다.

전송되는 로그 라인의 양을 줄이려면 이 값을 더 낮게 설정하십시오(로그 샘플링이 발생할 수 있음). 더 많은 로그 라인을 보내려면 이 값을 더 높게 설정하십시오.

각 로그는 연결된 트랜잭션과 동일한 우선 순위를 받습니다. 트랜잭션 외부에서 발생하는 로그는 임의의 우선 순위를 받습니다. 일부 로그는 max_samples_stored 에 의해 제한되기 때문에 포함되지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 로깅 max_samples_stored 이 10,000으로 설정되고 트랜잭션 1에 10,000개의 로그 항목이 있는 경우 트랜잭션 1에 대한 로그 항목만 기록됩니다. 트랜잭션 1에 10,000개 미만의 로그가 있는 경우 트랜잭션 1에 대한 모든 로그를 수신합니다. 여전히 공간이 있으면 트랜잭션 2에 대한 모든 로그를 받는 식입니다.

샘플링된 트랜잭션에 대한 모든 로그가 기록된 후 max_samples_stored 의 한도에 도달하지 않은 경우 샘플링에 없는 트랜잭션에 대한 로그 메시지가 전송됩니다. 남아있는 경우 트랜잭션 외부의 로그 메시지가 기록됩니다.

true 인 경우 에이전트는 애플리케이션에서 전송 중인 로그 라인과 관련된 측정항목을 캡처합니다. 이 설정을 적용하려면 application_logging.enabled 도 true 여야 합니다.

true 인 경우 에이전트는 항목, 호스트, 추적 및 범위에 연결하기 위해 메타데이터로 로그를 장식합니다. 이 설정을 적용하려면 application_logging.enabled 도 true 여야 합니다.

활성화되면 에이전트는 GraphQL에서 자체 검사 쿼리에 대한 트랜잭션을 캡처합니다.

활성화되면 에이전트는 Kombu에서 소비자 MessageTransactions를 수행합니다.

Kombu에서 MessageTransactions를 캡처할 때 무시할 교환의 공백으로 구분된 목록입니다.

이 기능을 활성화하면 에이전트가 Django의 미들웨어를 모니터링합니다.

미들웨어 측정, 계측이 활성화된 경우, 이 목록에서 찾은 미들웨어 이름이 전송됩니다. 목록에 있는 이름은 아래와 같이 공백으로 구분해야 합니다.

middleware1 middleware2 middleware3

미들웨어 측정 및 과학적 필터링에 대한 규칙은 미들웨어 필터링 페이지에서 확인할 수 있습니다.

이 목록에서 발견된 미들웨어 이름은 전송되지 않습니다. 목록에 있는 이름은 아래와 같이 공백으로 구분해야 합니다.

middleware1 middleware2 middleware3

미들웨어 측정 및 과학적 필터링에 대한 규칙은 미들웨어 필터링 페이지에서 확인할 수 있습니다.

기계 학습 측정항목에 대한 에이전트 속성 수집을 활성화하려면 true 로 설정합니다.

원시 추론 값 캡처를 활성화하려면 true 로 설정합니다.

record_ml_event() 을 통해 Event API에 기계 학습 이벤트 기록을 허용합니다.

끌어 당기는 에이전트가 뉴렐릭으로 보낼 수 있는 분당 ML 이벤트 수에 대한 제한입니다.

true 인 경우 에이전트는 AWS 환경에서 실행 중임을 자동으로 감지합니다.

설정된 경우 에이전트는 측정, 리소스에 의해 계정 ID를 자동으로 확인할 수 없는 경우 이 AWS account_id 를 사용하여 AWS 부분을 연결합니다. 유효한 AWS 계정 ID의 예와 이를 찾는 방법은 AWS 계정 식별자 관리 문서를 참조하세요.

true 인 경우 에이전트는 Azure 환경에서 실행 중임을 자동으로 감지합니다.

true 인 경우 에이전트는 Google Cloud Platform 환경에서 실행 중임을 자동으로 감지합니다.

true 인 경우 에이전트는 Pivotal Cloud Foundry 환경에서 실행 중임을 자동으로 감지합니다.

true 인 경우 에이전트는 Docker에서 실행 중임을 자동으로 감지합니다.

활성화된 경우 에이전트는 장기 실행 SQL 데이터베이스 쿼리에서 세부 정보를 캡처합니다.

스레드 프로파일링 세션 을 예약할 수 있습니다. 스레드 프로파일러는 통계적으로 대표적인 호출 트리를 구성하기 위해 애플리케이션의 각 활성 스레드에 대한 호출 스택의 스냅샷을 주기적으로 캡처합니다.

서비스 지향 아키텍처 내에서 앱과 서비스를 연결하는 교차 애플리케이션 추적 을 활성화합니다.

활성화된 경우 민감한 정보가 실수로 캡처되는 것을 방지하기 위해 예외 메시지가 수집기 로 전송되기 전에 오류 추적에서 제거됩니다. 이 옵션은 높은 보안 모드에서 자동으로 활성화됩니다.

허용 목록에 나열된 예외는 strip_exception_messages.enabled 이 true 인 경우에도 메시지가 제거되지 않습니다. 허용 목록은 공백으로 구분된 예외 유형 문자열이며 각각 module:exception_name 형식입니다. 기본 제공 예외를 exception_name 으로 나열합니다. 앞에 module: 를 붙일 필요가 없습니다.

Example: Built-in exception and user-defined exception

KeyError my_module:MyException

기본적으로 에이전트는 첫 번째 트랜잭션(웹 또는 비웹)을 수신할 때 시작됩니다. 그런 다음 에이전트는 병렬로 시작하여 이 초기 요청이 지연되지 않도록 합니다. 그러나 에이전트는 등록이 완료될 때까지 데이터를 수집할 수 없기 때문에 이 초기 요청의 세부 정보를 기록하지 않습니다. 이것은 New Relic이 시작되는 동안 첫 번째 커플 트랜잭션을 지연시키지 않기 위해 대부분의 웹 애플리케이션에 권장되는 구성입니다.

이를 재정의하려면 시작 제한 시간을 초 단위로 설정할 수 있습니다. 그런 다음 에이전트는 초기 트랜잭션을 일시 중지하고 등록이 완료될 때까지 기다립니다. 이는 프로세스가 한 번 실행되고 즉시 종료되는 단일 프로그램 실행 또는 작업을 계측할 때 유용할 수 있습니다.

프로세스 종료 시 에이전트는 수집기 에 대한 최종 업로드를 한 번 시도합니다. 문제 발생 시 에이전트가 무기한 실행되는 것을 방지하기 위해 shutdown_timeout 임계값에 도달하면 프로세스가 정상적으로 종료됩니다. 이 종료로 인해 데이터가 손실될 수 있지만 에이전트는 업로드 프로세스 동안 주요 메트릭 데이터의 우선 순위를 지정합니다.

백그라운드 작업 대기열 시스템, 특히 프로세스당 적은 수의 작업을 실행하는 시스템의 경우 에이전트가 프로세스 종료 시 모든 데이터를 업로드할 수 있도록 종료 시간 초과를 늘릴 수 있습니다.

페이로드에서 데이터 압축 임계값에 도달하면 에이전트는 기본적으로 gzip 압축을 사용하여 데이터를 압축합니다. 수축 압축을 사용하려면 구성 옵션 compression_content_encoding 을 deflate 로 설정할 수 있습니다.

이 설정을 활성화하면 APM 환경 탭에 표시되는 에이전트 시작 시 패키지 및 버전 정보가 캡처됩니다.

이 설정을 활성화하면 에이전트가 시작 스크립트에서 자세한 문제 해결 메시지를 직접 콘솔(STDOUT)로 보냅니다. 이는 newrelic-admin 시작 스크립트, 대체 bootstrap/sitecustomize.py 시작 스크립트 또는 Kubernetes APM 자동 연결의 시작 시퀀스에서 충돌을 디버깅하는 데 도움이 될 수 있습니다.

쿠버네티스 클러스터에 에이전트가 주입되었을 때 보고하는 데 사용되는 정보 설정입니다.

이는 에이전트가 Microsoft Azure Container 앱에 삽입될 때 보고하는 데 사용되는 정보 설정입니다.

true 인 경우 에이전트는 Heroku dyno 이름을 호스트 이름으로 사용합니다.

일반적으로 에이전트는 뒤에 점과 프로세스 ID가 있는 dyno 이름을 보고합니다(예: worker.3 ). 후행 데이터 없이 보고할 접두사를 지정하여 이 후행 데이터를 제거할 수 있습니다(예: worker ).

.ini 설정 파일에 다음을 추가합니다.

[import-hook:MySQLdb]
enabled = false

또는 .toml 설정 파일의 경우 다음을 추가합니다.

[tool.newrelic.import-hook.MySQLdb]
enabled = false