New Relic

分析

Neotask 將 New Relic 可觀察性帶入白話語言--Neotask 無需 NRQL 即可回答您的效能與可靠性問題。

透過自然對話查詢 APM 效能、錯誤率與 Apdex 分數
無需 NRQL 專業知識即可查看警報條件、違規與事件時間線
在單一對話中關聯基礎設施健康狀況與應用程式效能

您可以做什麼

APM 效能查詢

詢問任何應用程式或交易名稱的交易吞吐量、回應時間、錯誤率與 Apdex 分數。無需編寫 NRQL 即可跨時間段或部署標記進行比較。

錯誤分析與指紋識別

檢索任何應用程式的頂級錯誤組、查看錯誤計數和趨勢，並通過自然對話獲取重複問題的堆疊追蹤摘要。

警報與事件管理

列出開放違規、查看當前哪些警報條件正在違反，並獲取特定應用程式或團隊的近期事件時間線。

基礎設施健康狀況

查詢 New Relic 基礎設施清單中所有主機的 CPU、記憶體、網路 I/O 與儲存。依雲端提供商、地區或自訂標籤過濾。

瀏覽器與合成監控

詢問 New Relic Browser 的頁面載入時間、核心網頁指標與 JavaScript 錯誤率。查看合成監控成功率與失敗位置。

試著提問

「本週我們主要 API 應用程式的 Apdex 分數是多少？」
「過去一小時哪些交易錯誤率最高？」
「目前有任何開放的警報違規嗎？」
「顯示今天前端應用的前 5 個錯誤組。」
「過去 24 小時 /api/checkout 的平均回應時間是多少？」
「過去 6 小時哪些合成監控失敗了？」
「本週我們生產主機的記憶體使用趨勢如何？」
「摘要昨晚中斷事件的時間線。」

進階技巧

使用確切的 New Relic 應用程式名稱引用應用程式以進行精確查詢--Neotask 會在執行前確認匹配。
詢問 Apdex 隨時間的趨勢以發現不觸發閾值警報的緩慢降級：「過去 30 天我們的 Apdex 如何變化？」
結合 APM 錯誤數據與基礎設施指標：「付款服務上的錯誤峰值是否與資料庫主機高 CPU 相關？」作為一個 Neotask 調查執行。
使用部署標記作為參考點：「週五下午 3 點部署後回應時間如何變化？」自動給出前後對比背景。
每週詢問錯誤組摘要--Neotask 可以標記本週與上週相比出現的新錯誤類別。

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