최적화 계획 만들기

계정이 예산보다 약 20% 더 많이 수집하고 있습니다. 그들은 소비를 줄이는 방법을 찾도록 관리자로부터 요청을 받았습니다. 가장 중요한 가치 동인은 가동 시간, 성능 및 안정성 입니다.

그들의 재산에는 다음이 포함됩니다.

• APM(개발, 스테이징, 프로덕션)

• 분산 추적

• 브라우저

• 100개 호스트의 인프라 모니터링

• Kubernetes 모니터링(개발, 스테이징, 프로덕션)

• 로그(dev, staging, prod - 디버그 포함)

  최적화 계획

  • 디버그 로그를 생략하여(문제가 있는 경우 켤 수 있음을 알고 있음) 5%를 절약합니다.
  • Kubernetes 클러스터 탐색기를 표시하는 데 필요하지 않은 여러 Kubernetes 상태 메트릭을 생략하여 10%를 절약합니다.
  • 새로운 기능을 테스트할 때 수집하던 일부 사용자 지정 브라우저 이벤트를 삭제하여 10%를 절약했습니다.

  이러한 변경 사항을 실행한 후 팀은 예산보다 5% 적고 NPM 파일럿을 수행할 수 있는 공간을 확보하여 관리자가 할당한 작업을 완료했습니다.

  최종 결과

  • 원래 예산보다 5%
  • 가동 시간, 성능 및 안정성 목표를 제공하는 NPM 파일럿을 위해 생성된 헤드룸
  • 가동 시간 및 신뢰성 관찰 가능성의 손실 최소화

다음에 중점을 두고 새로운 사용자 대면 플랫폼을 담당하는 팀 모바일 모니터링브라우저 모니터링은 예산을 50% 초과하여 실행되고 있습니다. 수집 크기를 적절하게 조정해야 하지만 Customer experience [고객 경험] 관찰 가능성을 희생하지 않는다는 점에 대해 단호합니다.

그들의 재산에는 다음이 포함됩니다.

• 이동하는

• 브라우저

• APM

• 분산 추적

• 프로세스 샘플을 포함한 30개 호스트의 인프라

• 일부 백엔드 비동기 프로세스에 대한 서버리스 모니터링

• 서버리스 기능의 로그

• 다양한 클라우드 통합

  최적화 계획

  • Lambda 통합으로 인해 필요에 따라 중복되는 서버리스 로그를 생략합니다.
  • 호스트의 프로세스 샘플링 속도를 1분마다 줄입니다.
  • 개발 환경에서 프로세스 샘플 데이터를 삭제합니다.
  • New Relic 인프라 에이전트에서 제공하는 다른 인프라 모니터링과 고도로 중복되는 EC2 통합을 끕니다.

  최종 결과

  • 원래 예산의 5%
  • 성수기를 통과하기에 충분합니다.
  • 고객 경험 관찰 가능성 손실 없음

  변경 사항을 실행한 후 원래 예산보다 5%밖에 남지 않았으며 이 정도면 성수기 내내 유지하기에 충분하다는 결론을 내립니다.

한 팀이 대규모 Python 모놀리스를 4개의 마이크로서비스로 리팩토링하는 과정에 있습니다. 모놀리식은 고객 데이터베이스 및 캐시 계층을 포함한 새로운 아키텍처와 인프라를 공유합니다. 그들은 예산을 70% 초과했으며 모놀리스를 공식적으로 폐기하기까지 두 달이 남았습니다.

그들의 재산에는 다음이 포함됩니다.

• Kubernetes 모니터링(마이크로서비스)

• New Relic 호스트 모니터링(모놀리스)

• APM(마이크로서비스 및 호스트 모니터링)

• 분산 추적(마이크로서비스 및 호스트 모니터링)

• PostgreSQL(공유)

• Redis(공유)

• MSSQL(마이크로서비스 아키텍처용 미래 DB)

• 로드 밸런서 로깅(마이크로서비스 및 호스트 모니터링)

  최적화 계획

  • 5xx 응답 코드만 모니터링하도록 로드 밸런서 로깅을 구성합니다.
  • 모놀리식을 실행하는 호스트에 대해 ProcessSample, StorageSample 및 NetworkSample 의 맞춤 샘플링 속도를 60초로 설정합니다.
  • 새 아키텍처에서는 MSSQL 모니터링을 사용하지 않으므로 MSSQL 모니터링을 비활성화합니다.
  • 모놀리스에 대한 분산 추적은 마이크로서비스 아키텍처에 비해 훨씬 덜 유용하므로 비활성화합니다.

  최종 결과

  • 원래 예산보다 1%
  • 혁신 및 성장 관찰 가능성 손실 없음