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적용된 인텔리전스를 통한 이상 감지

응용지능의 이상 징후 탐지 기능을 갖춘 New Relic 귀하의 팀은 비정상적인 행동을 즉시 발견할 수 있습니다. New Relic은 응용 인텔리전스를 사용하여 애플리케이션을 지속적으로 관찰합니다. 우리는 이 정보를 사용하여 애플리케이션의 기준 또는 예상 성능을 결정합니다. 행동이 기준에서 벗어날 때마다 우리는 즉시 이를 파악하고 팀에 경고하여 귀하가 오류를 신속하고 효율적으로 해결할 수 있도록 합니다.

New Relic에는 사용자 지정자동 의 두 가지 이상 탐지 유형이 있습니다. 팀이 모니터링하려는 각 상황에 적합한 이상 감지와 시스템에서 이상 감지를 구현하는 방법에 대해 알아보십시오.

one.newrelic.com > All capabilities > Alerts & AI 로 이동합니다. Anomalies 탭을 클릭하면 팀이 시스템의 비정상적인 동작을 모니터링할 수 있는 대시보드를 볼 수 있습니다.

우리가 변칙을 사용하는 방법

New Relic의 개발자들은 애플리케이션의 상태를 모니터링하는 것이 얼마나 중요한지 잘 알고 있습니다. 우리는 고객이 필요할 때마다 필요한 데이터에 액세스할 수 있기를 원하므로 시스템 성능에 이상이 있는 경우 팀에 경고해야 합니다. New Relic의 이상 탐지는 응용 인텔리전스를 사용하여 처리량, 오류율 및 대기 시간이라는 세 가지 주요 황금 신호를 모니터링합니다. 이상 탐지를 통해 개발자는 이러한 메트릭에 대한 기본 성능을 모니터링합니다.

따라서 어느 날 오후 응답 시간이 급증하여 고객이 홈페이지에 액세스하는 데 평소보다 오래 걸린다고 가정해 보겠습니다. 대기 시간 메트릭 데이터가 기준에서 벗어났기 때문에 변칙 검색은 이 변칙 동작에 플래그를 지정합니다. 이것은 반드시 문제가 있다는 것을 의미하는 것이 아니라 AI가 우리 시스템에 비정상적인 무언가를 등록했으며 우리가 더 자세히 살펴봐야 한다는 것을 나타냅니다.

우리는 몇 가지 방법으로 이러한 비정상적인 동작을 모니터링합니다. 먼저 우리 팀은 변칙 대시보드를 사용하여 무엇이 언제 변경되었는지 확인할 수 있습니다.

이상 감지에는 자동 및 사용자 지정의 두 가지 유형이 있습니다.

자동 이상 징후 는 팀이 APM 모니터링 애플리케이션의 비정상적인 동작에 대해 학습할 수 있는 가장 효율적인 방법입니다. 자동 변칙 검색은 애플리케이션의 동작이 기준에서 벗어나는 순간 알림을 받을 수 있도록 팀에서 구현할 수 있는 자동 도구입니다. 자동 이상 현상을 사용하여 문제의 원인을 식별하고 적절한 조치를 취하여 시스템을 다시 원활하게 실행할 수 있습니다.

사용자 지정 이상 현상을 통해 팀의 구성 가능성이 높아집니다. 사용자 지정 이상 현상은 팀에 모든 NQRL 조건에 대해 경고하고 임계값을 조정 및 최적화할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한 사용자 지정 변칙은 정적 경고와 동일한 고급 조정 설정을 사용하므로 팀에서 중요한 변칙 사고만 볼 수 있습니다.

옵션

자동화 수준

사용 시기

적용 범위

공전

완전히 구성 가능

모든 데이터에 대해 단일 임계값을 설정해야 하는 경우.

모든 엔티티, 모든 신호

이상(구성 가능)

반자동

데이터의 추세를 자동으로 학습하지만 임계값을 제어하려는 경우

모든 엔티티, 모든 신호

자동 이상

완전 자동

구성이 필요 없이 애플리케이션 및 서비스의 주요 메트릭 변경 사항을 폭넓게 이해하려는 경우. 데이터 추세 및 임계값은 기계 학습 엔진을 통해 자동으로 결정됩니다.

엔터티, 황금 신호

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