New Relic의 통합에는 Microsoft Azure Data Explorer 메트릭 및 기타 데이터를 New Relic에 보고하기 위한 통합이 포함됩니다. 이 문서는 통합을 활성화하는 방법과 보고된 데이터를 설명합니다.
특징
New Relic은 Azure Data Explorer 서비스를 위해 Azure Monitor에서 메트릭 데이터를 수집합니다. Azure 데이터 탐색기 도구 상자는 데이터 수집, 쿼리, 시각화 및 관리를 위한 종단 간 솔루션을 제공합니다. Azure 데이터 탐색기를 사용하여 다양한 데이터를 수집, 저장 및 분석하여 제품을 개선하고, 고객 경험을 향상하고, 장치를 모니터링하고, 운영을 향상할 수 있습니다.
New Relic을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 미리 빌드된 대시보드에서 Azure 데이터 탐색기 데이터를 봅니다.
- 맞춤 쿼리를 실행하고 데이터를 시각화합니다 .
- 데이터 변경 사항을 알리는 경고 조건을 만듭니다.
통합 활성화
표준 Azure Monitor 통합 절차 에 따라 New Relic 인프라 모니터링에서 Azure 서비스를 활성화하십시오.
구성 및 폴링
구성 옵션을사용하여 폴링 빈도를 변경하고 데이터를 필터링할 수 있습니다.
New Relic은 기본 폴링 간격에 따라 Azure Monitor 통합을 통해 Azure Data Explorer 서비스를 쿼리합니다.
데이터 찾기 및 사용
통합 데이터를 탐색 하려면 one.newrelic.com/infra > Azure > (select an integration) 로 이동하세요.
측정항목 데이터
이 통합은 다음 메트릭 데이터를수집합니다.
Azure 데이터 탐색기 메트릭
미터법 | 설명 |
|---|---|
| 수집을 위해 집계된 배치의 데이터 소스 수입니다. |
| 수집 흐름에서 집계 단계의 기간입니다. |
| 수집을 위해 집계된 배치 수입니다. 배치 유형: 배치가 배치 시간에 도달했는지 여부, 데이터 크기 또는 배치 정책에서 설정한 파일 수 제한. |
| 수집을 위해 집계된 배치의 압축되지 않은 예상 데이터 크기입니다. |
| 구성 요소에서 영구적으로 거부한 BLOB 수입니다. |
| 구성 요소에서 처리한 BLOB 수입니다. |
| 구성 요소가 입력 스트림에서 수신한 BLOB 수입니다. |
| 클러스터에서 핫 캐시 전용으로 사용된 디스크 공간의 백분율입니다. 100%는 핫 데이터에 할당된 디스크 공간이 최적으로 활용됨을 의미합니다. 캐시 크기 측면에서 조치가 필요하지 않습니다. 100%를 초과하면 클러스터의 디스크 공간이 캐싱 정책에 정의된 대로 핫 데이터를 수용할 만큼 충분히 크지 않음을 의미합니다. 모든 핫 데이터에 충분한 공간을 사용할 수 있도록 하려면 핫 데이터의 양을 줄이거나 클러스터를 확장해야 합니다. 자동 크기 조정을 활성화하는 것이 좋습니다. |
| 클러스터의 연속 내보내기 작업에서 보고된 지연(분)입니다. |
| 내보내기 작업 중에 기록된 모든 스토리지 아티팩트에 대해 내보낸 레코드 수입니다. |
| 실행할 준비가 된 보류 중인 연속 내보내기 작업의 수입니다. |
| 연속 내보내기의 성공 또는 실패 여부를 나타냅니다. |
| CPU 사용률 수준. |
| 데이터 연결에 의해 보고됩니다(있는 경우). 메시지가 대기열에 포함되거나 이벤트가 생성된 때부터 데이터 연결에 의해 발견될 때까지의 시간(초)입니다. 이 시간은 Azure Data Explorer 총 수집 기간에 포함되지 않습니다. |
| 데이터 연결에 의해 영구적으로 삭제된 이벤트 수입니다. 실패 이유가 포함된 수집 결과 지표가 전송됩니다. |
| 클러스터에서 처리한 이벤트 수입니다. |
| Event/IoT Hub에서 수집할 때 클러스터에서 처리한 이벤트 수입니다. |
| 데이터 연결에서 수신한 이벤트 수입니다. |
| 수출 활용. |
| 팔로워 데이터베이스는 리더 데이터베이스의 변경 사항을 동기화합니다. 동기화로 인해 데이터 가용성에 몇 초에서 몇 분의 데이터 지연이 있습니다. 이 메트릭은 시간 지연의 길이를 측정합니다. 시간 지연은 리더 데이터베이스 메타데이터의 전체 크기에 따라 다릅니다. 이것은 클러스터 수준 메트릭입니다. 팔로워는 팔로우하는 모든 데이터베이스의 메타데이터를 포착합니다. 이 메트릭은 프로세스의 대기 시간을 나타냅니다. |
| 데이터가 클러스터에 수신된 시간부터 쿼리 준비가 될 때까지 수집된 데이터의 지연 시간입니다. 수집 대기 시간은 수집 시나리오에 따라 다릅니다. |
| 수집에 실패하거나 성공한 총 소스 수입니다. 메트릭을 상태별로 분할하면 수집 작업의 상태에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다. |
| 클러스터에서 사용된 수집 슬롯의 비율입니다. |
| 클러스터에 수집된 데이터의 전체 볼륨입니다. |
| 총 인스턴스 수. |
| 온전성 검사는 클러스터가 쿼리에 응답함을 나타냅니다. |
| 구체화된 뷰는 분 단위로 에이징됩니다. |
| 구체화된 뷰는 초 단위로 에이징됩니다. |
| 구체화된 보기에서 잠재적인 데이터 손실을 나타냅니다. |
| 익스텐트 재구축 수. |
| 구체화된 뷰의 상태입니다(정상의 경우 1, 비정상의 경우 0). |
| 보기의 구체화되지 않은 부분에 있는 레코드 수입니다. |
| 구체화 프로세스의 결과입니다. |
| 기간을 초 단위로 쿼리합니다. |
| 총 쿼리 수입니다. |
| 구성 요소 대기열의 보류 중인 메시지 수입니다. |
| 대기열에서 가장 오래된 메시지가 삽입된 이후의 시간(초)입니다. |
| 데이터 연결로 받은 데이터의 크기입니다. 이는 데이터 스트림의 크기 또는 제공된 경우 원시 데이터 크기입니다. |
| 메시지가 검색된 시점부터 처리를 위해 보고 구성 요소에서 메시지를 수신할 때까지의 누적 시간입니다(검색 시간은 메시지가 수집 대기열에 추가되거나 데이터 연결에 의해 검색될 때 설정됨). |
| 스트리밍 수집 데이터 속도. |
| 스트리밍 수집 기간(밀리초)입니다. |
| 스트리밍 수집 결과. |
| 총 동시 쿼리 수입니다. |
| 총 데이터 익스텐트 수입니다. |
| 제한된 명령의 총 수입니다. |
| 제한된 쿼리의 총 수입니다. |
| 이전 메타데이터 동기화와 다음 동기화 사이의 최대 대기 시간(DB/노드 범위). |