Importante
Este documento faz referência ao nosso modelo original de precificação baseado em produto. Para obter mais informações sobre alterações de preços, consulte Visão geral dos nossos modelos de preços.
Em 31 de maio de 2023, a interface de uso do nosso modelo de precificação original atinge o fim da vida útil (EoL). Neste documento estão consultas de NRQL que os clientes no modelo de precificação original podem usar para entender seu uso.
Quais clientes são afetados?
Isso afeta a organização da New Relic em nosso modelo de precificação original, que é um modelo de precificação em que cobramos por vários produtos (como , , monitoramento de infraestrutura e muito mais).
O que você pode fazer?
Se a sua organização for afetada por esse fim de vida útil e você continuar com nosso plano de preços original, as opções incluem:
- Crie dashboard personalizado que inclua a consulta de uso abaixo
- Faça uma consulta única quando precisar entender o uso
Detalhes sobre a consulta
Alguns detalhes sobre a consulta de dados de uso:
- Os dados de uso são armazenados no tipo de evento
NrDailyUsagee no tipo de eventoNrUsage - Se você estiver consultando
consumingAccount, certifique-se de inserir o ID da conta. - Consultar com o criador de consulta na interface consultará uma conta específica e quaisquer contas filhas. Você também pode usar o NerdGraph para consultas entre contas.
Daremos alguns exemplos de consulta de uso abaixo para diferentes categorias de produtos.
Para obter detalhes sobre como funcionam os preços baseados em CU, consulte Preços baseados em host e CU.
Consulta de visão geral
Billboard em comparação com o período anterior:
SELECT rate(SUM(apmComputeUnits), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período:
SELECT rate(SUM(apmComputeUnits), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5Consulta detalhada
Uso ao longo do período, por host:
SELECT rate(SUM(apmComputeUnits), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
FACET hostId,agentHostname,consumingAccountId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período, por host:
SELECT rate(SUM(apmComputeUnits), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
FACET hostId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Para obter detalhes sobre como funcionam os preços baseados em host, consulte Preços baseados em host e CU.
Consulta de visão geral
Billboard em comparação com o período anterior:
SELECT rate(SUM(apmHoursUsed) / 24, 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período:
SELECT rate(SUM(apmHoursUsed), 1 hour) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5Consulta detalhada
Uso ao longo do período, por host:
SELECT rate(SUM(apmHoursUsed), 1 hour) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
FACET hostId,agentHostname,consumingAccountId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período, por host:
SELECT rate(SUM(apmHoursUsed), 1 hour) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'APM' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
FACET hostId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Consulta de visão geral
Billboard em comparação com o período anterior:
SELECT rate(SUM(browserPageViewCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Browser' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `isPrimaryApp` != 'false'
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período:
SELECT SUM(browserPageViewCount) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Browser' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `isPrimaryApp` != 'false'
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5Consulta detalhada
Uso ao longo do período, consumindo a conta:
SELECT rate(SUM(browserPageViewCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Browser' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `isPrimaryApp` != 'false'
FACET consumingAccountName,consumingAccountId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período, por conta de consumo:
SELECT SUM(browserPageViewCount) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage WHERE `productLine` = 'Browser' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `isPrimaryApp` != 'false'
TIMESERIES 1 day
FACET consumingAccountName
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Consulta de visão geral
Billboard com comparação ao período anterior, usuário mensal:
SELECT SUM(mobileUniqueUsersPerMonth) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Mobile' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período, usuário mensal:
SELECT SUM(mobileUniqueUsersPerMonth) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Mobile' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5Consulta detalhada
Uso ao longo do período, por nome do aplicativo mobile:
SELECT SUM(mobileUniqueUsersPerMonth) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Mobile' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
FACET mobileAppName,mobileAppId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período, por nome do aplicativo mobile:
SELECT SUM(mobileUniqueUsersPerMonth) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Mobile' AND `usageType` = 'Application' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
FACET mobileAppName
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Para obter detalhes sobre como funcionam os preços baseados em CU de infraestrutura, consulte Preços baseados em host e CU.
Consulta de visão geral
Billboard em comparação com o período anterior:
SELECT rate(SUM(infrastructureComputeUnits), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Infrastructure' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período:
SELECT SUM(infrastructureComputeUnits) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Infrastructure' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5Consulta detalhada
Uso ao longo do período, por nome do agente do host:
SELECT rate(SUM(infrastructureComputeUnits), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Infrastructure' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
FACET agentHostname
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período, por host:
SELECT SUM(infrastructureComputeUnits) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Infrastructure' AND `usageType` = 'Host' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID
TIMESERIES 1 day
FACET agentHostname
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Consulta de visão geral
Billboard em comparação com o período anterior:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Logs' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'BytesSaved'
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Logs' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'BytesSaved'
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5Consulta detalhada
Uso ao longo do período, consumindo a conta:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Logs' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'BytesSaved'
FACET consumingAccountName,consumingAccountId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período, por conta de consumo:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Logs' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'BytesSaved'
TIMESERIES 1 day
FACET consumingAccountName
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Consulta de visão geral
Billboard em comparação com o período anterior:
SELECT rate(SUM(usage), 1 minute) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Metrics' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'DataPointsSent'
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período:
SELECT rate(SUM(usage), 1 minute) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Metrics' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'DataPointsSent'
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5Consulta detalhada
Uso ao longo do período, consumindo a conta:
SELECT rate(SUM(usage), 1 minute) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Metrics' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'DataPointsSent'
FACET consumingAccountName,consumingAccountId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período, por conta de consumo:
SELECT rate(SUM(usage), 1 minute) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Metrics' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'DataPointsSent'
TIMESERIES 1 day
FACET consumingAccountName
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Consulta de visão geral
Billboard em comparação com o período anterior:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Serverless' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'LambdaEventsSaved'
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Serverless' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'LambdaEventsSaved'
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5Consulta detalhada
Uso ao longo do período, consumindo a conta:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Serverless' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'LambdaEventsSaved'
FACET consumingAccountName,consumingAccountId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período, por conta de consumo:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Serverless' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'LambdaEventsSaved'
TIMESERIES 1 day
FACET consumingAccountName
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Consulta de visão geral
Billboard em comparação com o período anterior:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping'
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping'
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5Consulta detalhada
Uso ao longo do período, por nome do monitor:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping'
FACET syntheticsMonitorName,syntheticsMonitorId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período, por nome do monitor:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping'
TIMESERIES 1 day
FACET syntheticsMonitorName
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Uso ao longo do período, por etiqueta de tipo:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping'
FACET syntheticsTypeLabel
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período, por tipo de rótulo:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping' TIMESERIES 1 day
FACET syntheticsTypeLabel
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Uso ao longo do período, por local:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping'
FACET syntheticsLocation
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período, por localização:
SELECT rate(SUM(syntheticsSuccessCheckCount + syntheticsFailedCheckCount), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Synthetics' AND `usageType` = 'Check' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `syntheticsTypeLabel` != 'Ping'
TIMESERIES 1 day
FACET syntheticsLocation
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15Consulta de visão geral
Billboard em comparação com o período anterior:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Traces' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'SpansSaved'
COMPARE WITH 1 month ago
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Traces' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'SpansSaved'
TIMESERIES 1 day
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 5Consulta detalhada
Uso ao longo do período, consumindo a conta:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Traces' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'SpansSaved'
FACET consumingAccountName,consumingAccountId
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 500Gráfico de tendências ao longo do período, por conta de consumo:
SELECT rate(SUM(usage), 1 day) as usage
FROM NrDailyUsage, NrUsage
WHERE `productLine` = 'Traces' AND `consumingAccountId` = YOUR_ACCOUNT_ID AND `metric` = 'SpansSaved'
TIMESERIES 1 day
FACET consumingAccountName
SINCE '2023-02-01 00:00:00' UNTIL '2023-03-01 00:00:00'
LIMIT 15APM e infraestrutura: preços baseados em unidade de computação versus host
O APM oferece uma escolha entre dois modelos de precificação: precificação baseada em unidade de computação (CU) e precificação baseada em host . A New Relic Infrastructure oferece apenas preços baseados em CU. Esta seção mostra como ambas as opções são calculadas e explica o que "host" significa nestes contextos de preços:
Em nosso modelo de preços original, os preços baseados em CU estão disponíveis para estes produtos New Relic:
APM (escolha entre preços baseados em CU ou preços baseados em host)
Infraestrutura: apenas preços baseados em CU
Com preços baseados em CU, seu preço mensal é determinado pelo tamanho do host (capacidade de computação e memória) que executa o New Relic e pelo número de horas que ele se conecta ao New Relic durante o mês. Se um host estiver conectado ao New Relic a qualquer momento durante uma hora, essa hora contará para o cálculo da UC.
Cada host é contado separadamente para cada conta New Relic para a qual o host reporta dados. Por exemplo, se você tiver uma conta pai com duas contas filhas, cada uma executando o aplicativo no mesmo host por 3.000 UCs em um determinado mês, o uso da conta pai será de 6.000 UCs.
Para APM, o preço baseado em CU é a melhor escolha se você tiver muitos recursos de computação dinâmica baseados em nuvem. Por esse motivo, o preço baseado em CU às vezes é chamado de cloud pricing.
As UCs são calculadas da seguinte forma:
CUs = (# of CPUs + GBs of RAM) x hours usedO tamanho máximo de um determinado host (CPUs + GB de RAM) é limitado a 16.
Exemplos:
Se um host tiver 2 núcleos de CPU, 2 GB de RAM e se conectar ao New Relic por uma hora (ou menos de uma hora), ele consumirá 4 UCs.
Se um host tiver 2 núcleos de CPU, 2 GB de RAM e se conectar ao New Relic por um mês inteiro (750 horas usadas como tamanho mensal padrão), ele consumirá 3.000 UCs.
Você pode adquirir blocos de UCs para consumir mensalmente. O número total de CUs adquiridas mensalmente é calculado somando o consumo estimado de UCs para todos os hosts no mês. Não há renovação mensal de UCs não utilizadas. Além disso, o New Relic não cobra por JVMs, contêiner (como docker ou Cloud Foundry) ou instância de aplicativo – ele cobra pelos hosts que executam esses contêiner ou instância de aplicativo.
Os preços variam dependendo do produto New Relic e do nível de assinatura.
Dica
Para nosso modelo de preços original, os preços do APM podem ser baseados em CU ou em host, enquanto a New Relic Infrastructure usa apenas preços baseados em CU.
Com preços baseados em host, a New Relic cobra com base no número de equivalent hosts usados em um mês. Um equivalent host é definido como: um host conectado ao New Relic por 750 horas (750 horas usadas como tamanho mensal padrão). Se um host estiver conectado ao New Relic a qualquer momento durante uma hora, essa hora contará para o cálculo do host.
Essas horas podem ser divididas entre vários hosts. Por exemplo, você pode ter três hosts conectados ao New Relic por 250 horas durante um mês: essas horas seriam iguais a um equivalent host.
Cada host é contado separadamente para cada conta New Relic para a qual o host reporta dados. Por exemplo, se você tiver uma conta pai com duas contas filhas, cada uma executando o aplicativo no mesmo host por 750 horas em um determinado mês, o uso da conta pai será de 2 hosts equivalentes.
Uma vez conectados ao New Relic, os hosts são diferenciados por seu nome de host exclusivo. Um host é conectado ao New Relic quando o agente de idioma está ativo e implantado no host. A New Relic não cobra por contêiner (como docker ou Cloud Foundry), JVMs ou instância de aplicativo; ele cobra pelos hosts que executam esse contêiner ou aplicativo instância.
O New Relic APM oferece uma escolha entre preços baseados em host e preços baseados em CU. O preço baseado em host é ideal se você tiver ambientes principalmente estáticos, consistindo de hosts gerenciados em seu próprio data center.
Para entender como o New Relic Compute tanto os preços baseados em host quanto os preços baseados em CU, é importante entender como a palavra host é usada. Um host pode ser um dos seguintes:
Um physical machine é um dispositivo baseado em hardware com recursos físicos dedicados, incluindo memória, processamento e armazenamento. Cada máquina tem seu próprio sistema operacional no qual o aplicativo é executado.
Um virtual machine (VM) é a implementação de software de uma máquina física que executa programas como uma máquina física. Uma ou mais máquinas virtuais podem ser executadas em uma máquina física. Cada máquina virtual tem seu próprio sistema operacional e recursos de máquina virtual alocados, como RAM e CPU.
Um cloud instance é um tipo de máquina virtual executada na nuvem pública. Nesse contexto, máquina virtual e instância de nuvem são diferentes de máquina virtual (JVMs) e contêiner Java.
Para fins de cálculo de preços da New Relic, um month é definido como 750 horas.