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Depois de nos enviar seus dados do OpenTelemetry e abrir seu serviço (entidade) na interface, clique em JVMs para identificar qual instância de serviço possui padrões de desempenho incomuns ou não íntegros relacionados ao comportamento da máquina virtual Java.
Você pode escolher diversas instâncias de serviço para comparar com base em resumos das principais métricas: tempo de resposta, taxas de transferência, taxa de erro, tempo de coleta de lixo e uso de memória. Em seguida, você pode comparar todas as métricas JVM da instância coletadas pela instrumentação OpenTelemetry usando gráficos de séries temporais para detectar problemas.
Aqui está um fluxo de trabalho típico:
Clique em
JVMs
.
Encontre JVMs interessantes usando a tabela de métricas de saúde resumidas:
Use a barra de filtros para restringir sua pesquisa
Classifique as colunas de valores métricos para encontrar valores discrepantes
Selecione essas JVMs interessantes.
Clique em
Compare
para ver uma exibição da métrica de funcionamento e tempo de execução facetada pela JVM.
Você também pode visualizar todas as métricas de tempo de execução para uma única JVM clicando no nome da instância na tabela.
Ao comparar JVMs ou detalhar uma única JVM, você verá vários gráficos de séries temporais de dados métricos de tempo de execução, incluindo coleta de lixo e uso de memória. As métricas de tempo de execução específicas da JVM são especificadas nas convenções semânticas OpenTelemetry e implementadas em versões recentes do agente de autoinstrumentação OTel.
Para que seus dados apareçam nesta seção, certifique-se de que contenham o seguinte:
O atributo de recurso OpenTelemetry service.instance.id, usado para agrupar métricas JVM por instância
Recomendamos usar o agente OpenTelemetry Java 1.13.0 ou superior, que coleta o uso de memória JVM como um medidor assíncrono. Essas versões de agente permitem visualizar métricas no New Relic sem as soluções alternativas que você precisaria fazer se estivesse usando agentes mais antigos.
Se você estiver usando o agente Java OpenTelemetry mais antigo (versões 1.10.0 a 1.12.0), lembre-se de que o uso de memória JVM passou de coletado como um medidor assíncrono para um UpDownCounter assíncrono. Isto tem implicações nos dados exportados. medidores e contadores exportam de forma diferente:
Exportar medidor assíncrono como medidor OTLP.
Assíncrono UpDownCounters exportam como somas não monotônicas OTLP.
Se você configurar seu SDK para exportar métricas usando temporalidade de agregação delta (que é necessária para que o instrumento contador e histograma funcione com New Relic), isso resulta em UpDownCounters assíncronos exportados como somas delta não monotônicas. A New Relic não pode realizar nenhuma análise útil de dados de soma delta não monotônicos.
Se você tiver que usar o agente OpenTelemetry Java versões 1.10.0 a 1.12.0, a solução alternativa é usar a API View para indicar que os UpDownCounters assíncronos devem ser agregados usando a agregação do último valor em vez da agregação de soma padrão. Isso resulta na exportação do uso de memória da JVM como dados do medidor, o que é necessário para uma experiência útil no New Relic.
A maneira como você configura a API View varia dependendo se você está usando o agente OpenTelemetry Java:
Se você estiver usando o agente OpenTelemetry Java, será necessário configurar a API View em uma extensão. As extensões permitem que você se conecte à configuração do SDK (entre outras coisas) e aplique configuração programática que não está disponível por variáveis de ambiente ou propriedades do sistema. Este exemplo demonstra como você pode usar uma extensão para personalizar as visualizações de SdkMeterProvider.
Se você não estiver usando o agente OpenTelemetry Java, revise este exemplo simples que mostra como registrar uma visualização ao configurar SdkMeterProvider.
Para saber mais sobre o OpenTelemetry em outras páginas da interface, consulte a visão geral da interface.