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Consulta métrica APM de dados de fração de tempo com NRQL

O APM reporta dados métricos na forma de dados métricos de frações de tempo, e você pode usar o NRQL para consultar e alertar sobre esse tipo de dados. Para explorar seus dados da fração de tempo, consulte Explorar sua métrica.

Por que consultar dados métricos de fração de tempo?

A New Relic reporta métricas de diversas maneiras. Uma variedade de dados métricos que chamamos de metric timeslice data; este é o tipo de dados usado para gerar muitos dos gráficos em APM, e browser (para mais detalhes, veja métrica de fração de tempo data).

métrica são automaticamente convertidas de dados métricos de fração de tempo para dados métricos dimensionais mais detalhados, o que os abre para consulta via NRQL e por meio de nossa API NerdGraph. Esse recurso permite criar visualizações personalizadas poderosas e detalhadas dessas importantes métricas de APM. E isto inclui poder consultar a sua métrica personalizada.

Importante

Não é possível consultar métricas de timelice em conjunto com métricas dimensionais ou dados de eventos. Qualquer consulta envolvendo métrica newrelic.timeslice.value ou apm.* só pode retornar métricas de APM.

Onde consultar?

Recomendamos consultar dados de métrica de fração de tempo do APM usando nosso criador de consulta. Essa experiência oferece funcionalidade NRQL completa e também fornece sugestões úteis de preenchimento automático e feedback sobre erros de consulta.

Você também pode:

Como construir uma consulta

No APM, alguns gráficos têm a opção de visualizar a consulta NRQL que gerou aquele gráfico. Este é um bom ponto de partida para entender como consultar métricas. A consulta NRQL abaixo foi ligeiramente modificada em relação ao gráfico de taxa de erros na página de resumo .

FROM Metric
SELECT count(apm.service.error.count) / count(apm.service.transaction.duration)
WHERE (entity.guid = 'AN_ENTITY_GUID')
AND (transactionType = 'Web')
SINCE 1 day ago TIMESERIES

Aqui está um detalhamento de como as partes desta consulta funcionam:

Segmento de consulta

O que isso faz?

FROM Metric

Metric é um dos nossos principais tipos de dados e os dados de métrica de fração de tempo são armazenados como esse tipo de dados. Para dicas gerais sobre consulta de dados Metric , consulte exemplos de consulta métrica.

SELECT count(apm.service.error.count) / count(apm.service.transaction.duration)

Essa matemática gera uma contagem de erros a partir de uma contagem total de métricas de transação. Esta consulta utiliza os nomes das métricas convertidas.

Observe que você pode usar outras funções agregadoras.

WHERE (entity.guid = 'AN_ENTITY_GUID')

Você deve especificar pelo menos uma fonte de dados. Você pode selecionar o GUID de uma única entidade, conforme mostrado aqui, ou pode selecionar várias fontes. Esta consulta usa entity.guid, mas você também pode usar appId ou appName.

AND (transactionType = 'Web')

Define o tipo de transação para web, o que significa que background/transação fora da web não será contada.

SINCE 1 day ago

Selecionando um intervalo de tempo.

TIMESERIES

Esta cláusula opcional exibe os resultados em um gráfico baseado em tempo.

Para obter informações gerais sobre a sintaxe NRQL, incluindo FROM, FACET e TIMESERIES, consulte Introdução ao NRQL.

Para mais dúvidas, veja exemplos de consulta.

Como os dados de métrica de fração de tempo são convertidos

A conversão da métrica de fatia de tempo original em métrica dimensional que está disponível para consulta é um processo contínuo e não está completo. Se você não encontrar a métrica que procura nesta seção, consulte Consulta genérica.

Veja como as métricas de intervalo de tempo APM originais são convertidas em métricas dimensionais:

Estrutura métrica de fração de tempo

Estrutura métrica dimensional

Os nomes das métricas APM são representados como sequências únicas de segmentos separados por barras.

Por exemplo, a métrica “Datastore/statement/MySQL/users/select” representa o tempo gasto em uma operação de seleção do banco de dados na tabela usuário.

Uma métrica unidimensional chamada apm.service.datastore.operation.duration representa todo o grupo de métricas do armazenamento de dados.

Esta métrica possui três atributos que representam os valores dos dados codificados no nome da métrica, datastoreType, tabela e operação:

datastoreType = ‘MySQL’

table = ‘users’

operation = ‘select’

Algumas das métricas APM disponibilizadas como métrica dimensional:

Nome da métrica

Descrição

Atributo

Unidade métrica

apm.service.cpu.usertime.utilization

Tempo gasto no código do modo de usuário

percentage

percentage

apm.service.datastore.operation.duration

Tempo de resposta para chamadas de banco de dados divididas por operações de tabela

datastoreType, table, operation

segundos

apm.service.error.count

Métrica de contagem de erros resumida

transactionType

count

apm.service.external.host.duration

Tempo de resposta para chamadas externas divididas por nome de host externo

external.host

segundos

apm.service.instance.count

Contagem do número de instância do agente

count

apm.service.memory.physical

Processar memória em MB

megabytes

apm.service.transaction.apdex

Pontuações Apdex por transação

transactionName, transactionType

apdex

apm.service.transaction.duration

Tempo de resposta por transação

keyTransactionName, transactionName, transactionType

segundos

apm.service.transaction.error.count

Contagens de erros por transação

keyTransactionName, transactionName, transactionType

count

apm.service.transaction.external.duration

Chamada externa tempo de resposta por tipo de transação

transactionType

segundos

Saiba como ver todas as métricas disponíveis para você. Para obter a unidade métrica para um determinado nome de métrica, você pode usar uma consulta como:

FROM Metric
SELECT unit
WHERE appName = 'YOUR_APP_NAME'
AND metricName = 'METRIC_NAME'

Para entender mais sobre a estrutura geral dos dados de métrica de frações de tempo, incluindo alguns exemplos comuns, consulte dados de métrica de frações de tempo.

Atributo

Esses atributos estão disponíveis além dos atributos específicos da métrica listados na tabela de métricas acima.

Nome

Descrição

appName

O nome do aplicativo.

appId

O ID do aplicativo.

entity.guid

O GUID do aplicativo.

host

O host do processo de monitoramento.

host.bootId

O ID da inicialização do host, se disponível.

host.displayName

O display_name do host, se tiver sido definido no agente.

instanceName

Para agente Java , host : port

metricName

O nome da métrica dimensional.

metricTimesliceName

O nome do intervalo de tempo da métrica herdada.

scope

(Opcional) O nome do intervalo de tempo da métrica herdada para a qual esta métrica tem "escopo". As métricas com escopo pertencem a ele. Suas medidas se aplicam ao contexto da métrica nomeada no atributo scope . Veja abaixo exemplos.

Visão geral métrica

As métricas de visão geral permitem que você obtenha um detalhamento de onde o tempo é gasto durante a execução. Essas métricas são únicas em alguns aspectos:

  • Eles são uma combinação de muitas fatias de tempo.
  • Eles foram projetados para funcionar somente com a função agregadora average .
  • O código executado simultaneamente mostrará o tempo de execução combinado.

Por exemplo, se o seu serviço chamar um banco de dados MySQL em 3 threads simultâneos com um tempo médio de resposta de 0,1 segundos para cada thread, o segmento MySQL aparecerá como 0,3.

Várias métricas de visão geral são fornecidas para diferentes propósitos:

Nome da métrica

Descrição

Atributo

apm.service.overview.web

Detalhamento do tempo gasto nas diferentes partes do serviço para transação da web

segmentName

apm.service.overview.other

Detalhamento do tempo gasto em diferentes partes do serviço para background/transação fora da web

segmentName

apm.service.transaction.overview

Detalhamento do tempo gasto em uma transação específica

metricTimesliceName

apm.key.transaction.overview

Detalhamento do tempo gasto em uma transação principal específica

segmentName

Consulta genérica com a métrica newrelic.timeslice.value

Para métricas que não foram convertidas para métrica dimensional, ou para sua própria métrica personalizada, temos uma métrica dimensional denominada newrelic.timeslice.value.

Importante

Recomendamos utilizar a métrica dimensional da tabela acima quando possível.

Quando usar newrelic.timeslice.value?

Dado o nome de uma métrica de frações de tempo, você pode consultá-la para ver se ela possui uma métrica dimensional convertida equivalente com esta sintaxe:

FROM Metric
SELECT uniques(metricName)
WHERE metricTimesliceName = 'Datastore/statement/MySQL/test/select'

Se o único nome da métrica retornado for newrelic.timeslice.value, você precisará consultar seus dados usando esta abordagem geral.

Obtenha métricas disponíveis

Para obter uma lista de métricas disponíveis para uma aplicação, você pode usar uma consulta como:

SELECT uniques(metricTimesliceName)
FROM Metric WHERE appName='YOUR_APP_NAME'
AND newrelic.timeslice.value IS NOT NULL

Faceta em um segmento de nome de métrica curinga

Alguns nomes de métrica de fração de tempo incluem valores de atributo como segmentos do nome da métrica. Por exemplo, nossa métrica de relatório de agente rastreia a duração das chamadas externas usando este formato:

External/{externalHost}/all

Aqui, {externalHost} representa o nome do host da chamada de rede de saída.

Aqui está um exemplo de uma consulta newrelic.timeslice.value genérica de uma métrica personalizada que delimita um segmento de métrica curinga:

FROM Metric SELECT count(newrelic.timeslice.value)
WHERE appName = 'MY APP'
WITH METRIC_FORMAT 'Custom/Labels/{action}'
TIMESERIES FACET action

Nesta consulta, {action} cria um atributo temporário, action, que é então usado por FACET action. Você pode usar qualquer nome que desejar, porque é apenas um atributo que existe durante a consulta. Você deve escolher um nome que não entre em conflito com um nome de atributo existente.

Funções agregadoras recomendadas

As funções recomendadas do agregador NRQL incluem:

  • apdex
  • average
  • sum
  • count
  • rate
  • uniques

Exemplos de consulta

Alguns exemplos de consulta de dados de métrica de fração de tempo:

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