New Relic 용어집

New Relic 조직은 하나 이상의 계정을 가질 수 있습니다. 계정은 작업 공간으로 간주될 수 있습니다. 특정 프로젝트 또는 특정 팀과 관련된 데이터를 모니터링하거나 분석하는 공간입니다. 각 계정에는 고유한 계정 ID가 있으며 해당 ID는 API 호출과 같은 일부 계정별 작업에 사용됩니다. 계정을 만드는 이유에 대한 자세한 내용은 계정 구조 를 참조하세요.

계정이 더 큰 조직 구조 및 조직의 사용자와 관련되는 방식을 정의하는 두 가지 다른 사용자 모델이 있습니다. 두 가지 사용자 모델과 별도의 문서 세트에 대한 자세한 내용은 사용자 모델 을 참조하세요.

New Relic 조직은 하나 이상의 계정 을 가질 수 있습니다.

"계정 패밀리"는 상위 계정과 그 하위 계정을 나타냅니다.최신 사용자 모델 을 사용하는 사용자의 경우 '계정 패밀리'는 '조직'과 동의어이며 조직의 관련 계정 그룹입니다.원래 사용자 모델의 경우 상황이 조금 더 복잡합니다. 원래 계정 구조 를 참조하세요.

다중 계정 조직 에서 둘 이상의 계정에 액세스할 수 있는 경우 계정 전환기를 사용하여 계정 간에 전환할 수 있습니다. 이것은 대부분의 New Relic UI 페이지의 오른쪽 상단에 있습니다.

계정 액세스에 영향을 미치는 요소에 대한 자세한 내용은 액세스에 영향을 미치는 요소 를 참조하십시오.

계정 설정을 찾으려면 계정 드롭다운 을 사용하세요.

New Relic 에이전트는 여러 유형의 기술(예: 웹 프레임워크, 운영 체제 및 데이터베이스 유형)과 통합되고 일반적으로 특정 주기에 따라 New Relic에 데이터를 보고하는 설치 가능한 소프트웨어입니다. APM 에이전트, 인프라 에이전트, 브라우저 모니터링 에이전트 및 모바일 모니터링 에이전트가 있습니다. 에이전트가 통합하는 다양한 기술은 많은 통합 중 일부일 뿐입니다.

자세한 내용은 다음을 참조하세요.

일부 New Relic 에이전트에는 에이전트의 기능을 확장할 수 있는 에이전트 API 가 있습니다. API를 사용하여 에이전트의 기능을 제어, 사용자 정의 및 확장할 수 있습니다.

다음은 일부 에이전트 API 문서입니다.

APM 에이전트:

집계된 메트릭 데이터는 각 메서드가 호출된 횟수와 응답 시간을 포함하여 애플리케이션의 특정 메서드에 대한 호출을 요약합니다. New Relic UI에서 집계 번호와 함께 클래스 및 메서드 이름을 볼 수 있습니다. 메트릭 데이터 집계는 New Relic 도구 및 구독 수준 에 따라 다릅니다. 자세한 내용은 데이터 보존 에 대한 설명서를 참조하십시오.

New Relic은 데이터를 창으로 집계하고 현재 창이 종료되고 다음 창이 시작되는 시점을 결정해야 합니다. aggregation_method 은 주어진 집계 창에 대한 모든 데이터가 있을 때 알려주는 논리입니다. 창이 닫히면 데이터가 단일 지점으로 집계되고 임계값에 대해 평가됩니다. 이 필드는 선택 사항입니다. 다음 세 가지 값 중 하나를 지정할 수 있습니다.

EVENT_FLOW: (기본값) 각 집계 창은 자체 지연 설정을 지난 타임스탬프가 도착하기 시작할 때까지 기다립니다. 이 문제가 발생하면 데이터가 게시됩니다. 도착 데이터의 타임스탬프에 의존하므로 벽시계 시간은 더 이상 관련이 없습니다. 자주 발생하고 이벤트 확산이 낮은 소스에 가장 적합합니다(높은 처리량 메트릭).
CADENCE: 벽시계 시간을 타이머로 사용하여 각 평가 창이 aggregation_delay 설정만큼 정확히 대기하는 Classic New Relic 로직입니다. 이 옵션을 사용할 때는 aggregation_delay 이 필요합니다. 너무 늦게 도착하는 데이터는 삭제되어 잘못된 경고가 발생할 수 있습니다.
EVENT_TIMER: 각 집계 창에는 aggregation_timer 설정으로 설정된 타이머가 있습니다. 타이머는 해당 집계 창에 대한 첫 번째 데이터 포인트가 나타나자 마자 실행을 시작합니다(데이터 포인트의 타임스탬프 기반). aggregation_timer 은 해당 창에 도착하는 각각의 새 데이터 포인트에 대해 재설정됩니다. aggregation_timer 가 0에 도달하면 집계 창이 게시됩니다. 클라우드 통합 및 간헐적 오류 로그와 같은 희소 및 일괄 데이터에 이상적입니다.

스트리밍 경고는 특정 시간 동안 데이터를 수집합니다. 이러한 시간 창은 사용자 정의할 수 있습니다.

데이터 포인트는 타임스탬프를 기반으로 함께 수집되고 배치로 보고됩니다. 사용자 지정 가능한 집계 창은 불규칙하거나 덜 빈번한 데이터 포인트에 대해 경고할 때 더 큰 유연성과 더 적은 잘못된 위반을 제공합니다.

고유한 숫자 condition_id 로 식별되는 경고 조건 (또는 조건 )에는 위반 생성 기준이 포함됩니다. 조건에는 선택한 대상 에서 시간 경과에 따른 메트릭 타임슬라이스 또는 사용자 정의 메트릭 에 대해 설정된 임계값 이 포함됩니다.

조건이 다른 기본 경고 개념과 어떻게 관련되는지에 대한 설명은 개념 및 워크플로 를 참조하십시오.

스트리밍 데이터는 일련의 집계 창에서 평가되어 경고 조건이 위반 또는 복구 중인지 확인합니다.

집계 창 시간은 NRQL 쿼리 조건을 실행하기 전에 데이터를 수집하는 시간입니다. 오프셋 평가 시간은 평가하기 전에 늦은 데이터를 기다리는 시간입니다.

창에 데이터 포인트가 없으면 신호 손실에 대한 간격으로 처리됩니다.

하나 이상의 조건 , 하나 이상의 알림 채널 및 인시던트 기본 설정의 모음입니다.

정책에 포함된 조건이 위반을 여는 경우 인시던트 기본 설정에 따라 인시던트 가 열릴 수 있습니다. 그러면 정책에 연결된 모든 채널에 알림이 전송됩니다.

정책이 다른 기본 경고 개념과 어떻게 관련되는지에 대한 설명은 개념 및 워크플로 를 참조하십시오.

서비스나 애플리케이션이 비정상적으로 작동하면 적용된 인텔리전스가 이를 비정상으로 플래그 지정합니다. New Relic 전체의 활동 피드에서 변칙성을 찾을 수 있습니다. 호스트 및 모바일 앱과 같은 다른 유형의 엔터티에서 알림을 받거나 이상을 추적하기 위해 사용자 지정 구성을 만들 수도 있습니다.

자세한 내용은 [사전 감지](/docs/alerts-applied-intelligence/applied-intelligence/proactive-detection/proactive-detection-applied-intelligence/)를 참조하세요.

트랜잭션이 실망스러운 것으로 평가되는 응답 시간입니다. 기본값은 apdex_t 의 4배입니다.

apdex_t 이내에 완료된 요청은 만족 으로 평가됩니다.
apdex_t 보다 오래 걸리지만 apdex_t ( apdex_f )의 4배 미만인 요청은 허용 됩니다.
apdex_f 보다 오래 걸리는 모든 요청은 실망스러운 것으로 평가됩니다.
자세한 내용은 Apdex: 사용자 만족도 측정 을 참조하십시오.

트랜잭션이 허용 가능한 것으로 간주되는 응답 시간입니다. 기본값은 0.5초이지만 Apdex 설정에서 변경할 수 있습니다.

apdex_t 이내에 완료된 요청은 만족 으로 평가됩니다.
apdex_t 이상 소요되지만 apdex_f 미만인 요청은 허용 됩니다.
apdex_f 보다 오래 걸리는 모든 요청은 실망스러운 것으로 평가됩니다.
자세한 내용은 Apdex: 사용자 만족도 측정 을 참조하십시오.

속성 은 New Relic에 보고된 데이터 개체에 연결된 키-값 쌍입니다. 속성은 세부 정보를 추가하며 다른 SaaS 소프트웨어의 태그 또는 레이블과 유사합니다. UI를 통해 쿼리하거나 검색 하거나 데이터 사전 을 사용하여 이 데이터를 탐색할 수 있습니다.

예:

APM이 Transaction 이벤트를 보고합니다. 여기에는 .002 값을 가질 수 있는 duration 속성의 트랜잭션에 대한 타이밍 데이터가 포함됩니다.
인프라 모니터링에서 ProcessSample 이벤트를 보고합니다. 여기에는 .01 값을 가질 수 있는 cpuSystemPercent 속성을 비롯한 다양한 CPU 사용량 속성이 포함됩니다.
Telemetry SDK는 metricName 및 newrelic.source 와 같은 연결된 속성과 함께 측정항목을 저장하기 위한 Metric 데이터 유형을 보고합니다.
일부 New Relic 도구를 사용하면 모니터링을 향상시키기 위해 사용자 정의 속성 을 보고할 수 있습니다.
APM의 속성에 대한 자세한 내용은 에이전트 속성 을 참조하십시오.

앱 서버, 모바일 장치 또는 최종 사용자 브라우저에서 실행되는 New Relic 에이전트 에서 데이터를 수집하는 구성 요소입니다. 에이전트가 사용자의 앱 서버에 설치되는 동안 수집기 는 New Relic의 데이터 센터 중앙에 있습니다.

수집가에게 연락하려면 에이전트가 New Relic의 도메인 및 IP 주소 에 연결할 수 있어야 합니다. (정확한 도메인 또는 IP는 New Relic 모니터링 도구에 따라 다릅니다.) 수집기는 이 데이터를 수신 및 해석하고 데이터베이스에 저장합니다. 그런 다음 데이터가 검색되어 New Relic UI 와 다양한 REST API에 의해 표시됩니다.

경고 조건을 사용하여 엔터티가 원하는 방식으로 작동하지 않는 경우 팀이 알림을 받는 시기와 이유를 정의합니다. 조건을 사용하여 지연 시간, 코드 오류, Apdex 점수, 높은 CPU 사용량 등에 대한 알림 기준을 설정합니다.

자세한 내용은 [사건](/docs/new-relic-solutions/get-started/glossary/#alert-incident)을 참조하세요.

이벤트 는 New Relic 용어로 속성 이 연결된 데이터 개체입니다. New Relic은 Transaction 및 TransactionError 과 같은 기본 이벤트 유형을 보고합니다. 자신만의 이벤트를 만들 수도 있습니다. 이벤트를 쿼리 할 수 있으며 일부 다른 기능에서 사용됩니다.

APM 에이전트 , 브라우저 모니터링 에이전트 , 모바일 모니터링 에이전트 및 이벤트 API 를 통해 사용자 지정 이벤트를 생성할 수 있습니다. 또는 일부 기존 기본 New Relic 이벤트에 사용자 정의 속성 을 추가할 수 있습니다.

사용자 정의 계측 을 사용하면 New Relic의 모니터링을 계측 코드 요소로 확장할 수 있습니다. New Relic은 자동으로 계측하지 않습니다. 사용자 정의 계측은 프레임워크 가 New Relic에서 지원되지 않거나 New Relic이 프로그램의 일부 요소를 선택하지 못하는 경우에 유용합니다. 사용자 정의 계측을 사용하여 트랜잭션이 완전히 보고되지 않도록 차단할 수도 있습니다. 자세한 내용은 사용자 지정 계측 을 참조하십시오.

API 호출을 통해 수동으로 기록되는 메트릭 타임슬라이스 데이터 입니다. 사용자 지정 메트릭 을 사용하면 임의의 메트릭을 기록할 수 있습니다. 예를 들어, 타이밍 또는 컴퓨터 리소스 데이터. 모든 맞춤 측정항목 이름은 Custom/ 접두사로 시작해야 합니다. 자세한 내용은 사용자 지정 측정항목 을 참조하십시오.

사용자 정의 계측 데이터 와 혼동하지 마십시오.

데이터 소스가 위반 상태가 되면 성능 저하 기간 이 시작됩니다. 저하 기간은 조건의 임계값에서 설정됩니다. 소스가 전체 저하 기간 동안 위반 상태를 유지하면 위반이 열립니다. 게다가:

전체 시간이 경과하기 전에 데이터 소스가 비위반 상태가 되면 저하 기간 카운트다운이 재설정되고 위반이 열리지 않습니다.
경고 조건 임계값이 at least once in 으로 구성된 경우 성능 저하 기간은 항상 1분 동안 지속됩니다.

New Relic에서 엔터티 는 모니터링할 수 있는 데이터가 있는 식별할 수 있는 모든 것입니다. 엔터티는 애플리케이션 및 마이크로서비스와 같이 직접 모니터링하거나 데이터 센터와 같이 간접적으로 모니터링할 수 있습니다.

경보 조건의 대상 이 될 하나 이상의 엔티티를 식별할 수 있습니다. alerts API 에서 모니터링되는 엔티티는 entity_id 으로 식별됩니다.

이에 대한 자세한 내용 은 엔터티란 무엇입니까? 를 참조하세요.

소프트웨어 산업에서 이벤트는 단순히 "시스템에서 발생하는 일"로 생각할 수 있습니다. 예를 들어 서버 설정 변경은 이벤트입니다. 또 다른 예: 웹사이트 사용자가 마우스를 클릭하는 경우.

일부 이벤트는 저장된 레코드를 생성하며 해당 레코드는 일반적으로 이벤트라고도 합니다. New Relic이 이벤트를 사용하는 방법을 배우려면New Relic 데이터 유형 을 참조하십시오.

패싯은 팀이 변수가 많은 정보를 비교하는 데 도움이 됩니다. NRQL에서 New Relic 데이터를 쿼리하고 패싯을 사용하여 표시된 데이터를 분할할 수 있습니다. 예를 들어, CPU 데이터가 사용되는 위치를 알고 싶다면 호스트 이름 패싯으로 CPU 데이터를 분할할 수 있습니다.

SELECT average(cpuPercent) FROM SystemSample FACET hostname

프레임워크 는 사전 정의된 함수의 구조화된 컬렉션으로, 애플리케이션 빌더가 애플리케이션을 빌드하기 위해 고유한 코드를 삽입합니다. 프레임워크는 라이브러리와 다릅니다. 라이브러리는 필요에 따라 호출할 수 있는 함수의 모음이지만 프레임워크는 애플리케이션의 골격입니다. 그러면 해당 프레임워크의 함수가 함수를 호출합니다. 프레임워크와 라이브러리의 차이점에 대한 자세한 내용은 프레임워크와 라이브러리 의 차이점을 참조하세요. .

New Relic은 많은 공통 프레임워크를 자동으로 계측합니다. New Relic이 지원하는 프레임워크에 대한 자세한 내용은 에이전트별 설명서를 참조하세요.

일부 New Relic UI 페이지에는 모니터링되는 엔터티의 인덱스 옆에 상태 표시기가 표시됩니다. 이것은 New Relic에서 모니터링하는 앱 또는 기타 개체의 상태를 나타내는 컬러 막대 (일반적으로 녹색, 노란색, 빨간색 또는 회색) 입니다. 또한 엔터티에 할당된 경고 정책이 있는지 여부와 정책 위반이 있는지 여부도 나타냅니다.

일반적으로 색상 막대는 녹색, 노란색, 빨간색 또는 회색으로 건강 상태를 나타냅니다. 예외:

REST API(v2)는 애플리케이션의 상태 및 보고 상태 에 대해 yellow } 대신 orange 을 사용합니다.
서비스 맵 은 앱과 New Relic에서 모니터링하지 않는 외부 서비스(예: 타사 API) 간의 연결 상태를 보고하기 위해 다른 기준 을 사용합니다.

New Relic에서 호스트 는 다음 중 하나를 의미합니다.

물리적 시스템 은 메모리, 처리 및 스토리지를 포함한 전용 물리적 리소스가 있는 하드웨어 기반 장치입니다. 각 시스템에는 응용 프로그램이 실행되는 자체 OS가 있습니다.
가상 머신 (VM)은 물리적 머신처럼 프로그램을 실행하는 물리적 머신의 소프트웨어 구현입니다. 하나 이상의 가상 머신이 물리적 머신에서 실행될 수 있습니다. 각 가상 머신에는 자체 OS가 있으며 RAM 및 CPU와 같은 할당된 가상 머신 리소스가 있습니다.
클라우드 인스턴스 는 퍼블릭 클라우드에서 실행되는 가상 머신 유형입니다. 이러한 맥락에서 가상 머신 및 클라우드 인스턴스는 JVM(Java Virtual Machine) 및 컨테이너와 다릅니다.

인시던트 는 경고 정책에 정의된 조건에 대한 하나 이상의 위반 모음입니다. 인시던트 레코드에는 각 위반에 대한 모든 시작 및 종료 타임스탬프와 각 위반 시간에 평가되는 데이터의 차트 스냅샷이 포함됩니다.

사용자 인터페이스의 인시던트 페이지 에서 자세한 정보를 볼 수 있습니다. 위반 사항을 인시던트에 롤업하는 방법에 대한 기본 설정을 선택할 수도 있습니다.

인시던트가 다른 기본 경고 개념과 어떻게 관련되는지에 대한 설명은 개념 및 워크플로 를 참조하십시오.

호스트 성능의 변경 사항을 구성 변경 사항과 연결함으로써 인프라 모니터링 은 MTTR(mean-time-to-resolution)을 줄이는 실시간 메트릭과 강력한 분석을 제공합니다.

인프라는 물리적 데이터 센터에서 수천 개의 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 인스턴스 및 기타 유형의 통합에 이르기까지 유연하고 동적인 서버 모니터링이 필요한 복잡한 환경을 위해 특별히 설계되었습니다.

Insights는 이전에 사용자 지정 이벤트의 보고와 New Relic 데이터를 쿼리 및 차트화하는 기능을 관리했던 New Relic 제품의 이름이었습니다. 이러한 기능은 이제 당사 플랫폼의 기본적인 부분이 되었으며 더 이상 Insights 제품이나 이름의 지배를 받지 않습니다. 이러한 기능에 대해 자세히 알아보려면:

맞춤 이벤트 보고를 위한 이벤트 API
쿼리 및 차트 데이터
역사적 이유로 "통찰력"이라는 단어는 여전히 일부 지역에서 사용됩니다. 예를 들어:
원래 가격 모델 을 사용하는 New Relic 조직의 경우 Insights Pro는 여전히 사용자 지정 이벤트 데이터 수집 및 보존을 관리하는 제품 이름입니다.
일부 APM 에이전트의 코드베이스에는 여전히 Insights 언어가 있습니다. 예를 들어, 자바 에이전트custom_insights_events 구성 .
Insights insert key 라는 API 키가 있습니다.

New Relic으로 식별된 각 인스턴스에는 고유한 인스턴스 ID 가 할당됩니다. 인스턴스 ID는 JVM(Java Virtual Machines)에서 가장 일반적으로 발견되지만 각 에이전트에 대해 존재할 수 있습니다. 이 ID는 고유하게 식별하고 REST API를 통해 해당 인스턴스에 대한 데이터를 검색하는 데 사용됩니다. 자세한 내용은 인스턴스 ID 나열 을 참조하십시오.

New Relic에서 통합은 New Relic에 데이터 보고를 허용하는 기술과 New Relic 간의 연결을 의미합니다. 따라서 예를 들어 에이전트에는 다양한 통합(다양한 앱 프레임워크, 운영 체제 또는 데이터베이스 유형에서 데이터를 보고하는 방법)이 포함되어 있습니다. 다른 통합은 서비스(예: AWS Lambda 또는 PagerDuty)에서 데이터를 보낼 수 있도록 하는 구성 또는 절차(예: 설정 또는 API 엔드포인트 변경)의 형태를 취합니다.

모든 통합을 참조하십시오.

상호 작용 추적 은 단일 상호 작용 의 완전한 그림입니다. 상호 작용 추적을 통해 New Relic은 느린 단일 상호 작용에 대해 훨씬 더 깊은 가시성을 제공하므로 더 넓은 문제를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 상호 작용 추적은 트랜잭션 추적 과 동일한 모바일 기능입니다. 자세한 내용은 상호 작용 생성(iOS) 및 상호 작용 생성(Android) 을 참조하십시오.

당사의 로그 관리 및 모니터링 기능은 기존 로그 전달자를 사용하여 로그 데이터를 수집, 처리, 탐색, 시각화 및 경고하는 도구를 제공합니다. 한 곳에서 모든 로그 데이터를 사용하면 더 나은 결정을 내리고 더 빠르게 문제를 감지 및 해결할 수 있으며 컨텍스트에서 로그를 확인하여 더 빠르게 문제를 해결할 수 있습니다.

New Relic 은 여러 가지 방법으로 지표를 보고합니다. 한 가지 다양한 메트릭 데이터를 메트릭 타임슬라이스 데이터 라고 합니다. 이것은 APM, 모바일 모니터링 및 브라우저 모니터링에서 많은 차트를 생성하는 데 사용되는 데이터 유형입니다(자세한 내용은 메트릭 타임슬라이스 데이터 참조).

시간이 지남에 따라 메트릭 타임슬라이스 데이터는 보다 효율적인 저장을 위해 더 긴 타임슬라이스 데이터 레코드로 집계됩니다. 이러한 유형의 데이터를 집계하는 방법에 대한 자세한 내용은 데이터 집계 를 참조하십시오.

이 유형의 데이터를 쿼리하는 방법은 메트릭 타임슬라이스 데이터 쿼리 를 참조하세요.

메트릭 그룹화 문제 는 계정에서 너무 많은 다른 이름의 메트릭 타임슬라이스 데이터 포인트 를 New Relic에 보내고 이러한 개별 웹 트랜잭션이 제대로 집계되지 않을 때 발생합니다. 예를 들어 단일 /user/controlpanel/ 측정항목 이름 대신 /user/controlpanel/alice , /user/controlpanel/bob 및 /user/controlpanel/carol 가 표시될 수 있습니다. 자세한 내용은 측정항목 그룹화 문제 를 참조하세요.

New Relic에서는 네임스페이스를 사용하여 New Relic 데이터베이스(NRDB)에 저장하는 데이터를 구성하는 데 도움을 줍니다.고객의 관점에서 네임스페이스 개념의 가장 실질적으로 관련된 사용은 데이터 보존 과 관련되는 방식입니다.네임스페이스는 다양한 유형의 데이터에 대한 기본 데이터 보존 기간을 설정하는 것입니다.예를 들어 Logging 네임스페이스의 데이터 유형은 모두 동일한 데이터 보존을 가지며 APM 네임스페이스의 데이터 유형은 모두 동일한 데이터 보존을 갖습니다.

NerdGraph 는 우리의 GraphQL API로, 오버페칭이나 언더페칭 없이 필요한 데이터를 정확하게 요청할 수 있는 효율적이고 유연한 쿼리 언어입니다. NerdGraph 호출은 단일 요청에서 필요한 모든 데이터를 가져옵니다. 또한 NerdGraph를 사용하면 시간이 지남에 따라 API를 더 쉽게 발전시키고 강력한 개발자 도구를 사용할 수 있습니다.

NerdGraph GraphiQL 탐색기 를 사용하여 스키마를 탐색하고 정의를 찾을 수 있습니다. 유효한 New Relic API 키 를 사용하여 api.newrelic.com/graphiql 에서 직접 사용해 볼 수 있습니다.

해싱 또는 마스킹을 통해 로그의 민감한 데이터를 숨기는 보안 프로토콜입니다. 숨기려는 민감한 데이터를 식별한 후에는 이를 표현식 형식으로 정의합니다. 해당 표현식을 사용하여 로그에서 민감한 데이터의 인스턴스를 식별하는 난독화 규칙을 생성한 다음 규칙에 따라 마스킹 또는 해싱을 자동화합니다.

New Relic에서 "조직"은 하나 이상의 개념을 참조할 수 있습니다.

우리는 때때로 비즈니스 또는 비영리 단체를 지칭하기 위해 일반적인 방식으로 "조직"을 사용합니다.
New Relic 계정 관리 목적에서 "New Relic 조직"은 New Relic 고객에게 속한 모든 자산 및 데이터(예: 계정, 사용자 및 데이터)를 나타냅니다. 이 개념에 대한 자세한 내용은 조직 및 계정 구조 를 참조하십시오.

페이지 로드 타이밍 으로 New Relic은 최종 사용자 브라우저의 전체 로드 시간을 모니터링합니다. New Relic의 애플리케이션 에이전트 는 JavaScript를 페이지에 동적으로 주입하고 다음 주요 로드 포인트를 캡처합니다.

탐색 시작 : 사용자가 트랜잭션을 시작합니다.
첫 번째 바이트 : 브라우저가 요청된 페이지를 수신합니다.
DOM 준비 : 브라우저가 DOM 구문 분석을 완료했습니다.
페이지 준비 완료 : 페이지 로딩이 완료되었습니다.
페이지 로드 타이밍은 RUM 또는 실제 사용자 모니터링이라고도 합니다. 표준 RUM과 달리 페이지 로드 타이밍은 JavaScript 오류 및 AJAX 요청도 캡처합니다. 자세한 내용은 페이지 로드 타이밍 프로세스 를 참조하세요.

New Relic 조직은 부모/자식 계정 구조를 가질 수 있습니다.이 구조는 원래 사용자 모델 에 사용자가 있는 조직에 훨씬 더 중요했지만 새로운 사용자 모델에 사용자가 있는 조직에는 여전히 일부 기능과 관련이 있습니다.New Relic 조직에서 생성된 첫 번째 계정은 본질적으로 상위 계정입니다. 이것의 영향 중 하나는 해당 계정이 사용 및 청구 데이터가 보고되는 곳이라는 것입니다.

계정 구조에 대해 자세히 알아보세요.

이전에는 상위 계정을 "마스터 계정"이라고 했으며 하위 계정은 이전에 "하위 계정"이라고 했습니다.

웹 사이트에 액세스할 수 있는지 확인하기 위해 웹 사이트에 연결하는 New Relic의 구성 요소입니다. New Relic은 유럽, 아시아 및 미국에서 활동하고 있습니다. 각 핑거는 최소 2분에 한 번씩 웹사이트에 접속을 시도합니다. 충분한 핑거가 웹사이트에 도달할 수 없으면 애플리케이션이 다운된 것으로 간주됩니다.

실제 브라우저 테스트 및 API 엔드포인트 테스트를 포함한 심층적인 스크립팅 가능 테스트는 종합 모니터링 을 참조하십시오. 종합 모니터링에는 무료 핑 모니터링이 포함되어 있어 전 세계에서 웹사이트를 모니터링할 수 있습니다. 자세한 내용 은 합성 모니터 유형을 참조하십시오.

Amazon 통합은 통합에 따라 달라지는 폴링 간격 에 따라 AWS 서비스를 쿼리합니다. 각 폴링 간격은 모든 AWS 엔터티에 대해 발생합니다. 예를 들어 13개의 Elastic Load Balancer(ELB)가 있는 경우 각각은 5분마다 폴링됩니다.

AWS 통합에 따라 API 요청과 반환된 지표 데이터 사이의 타이밍에 지연이 있을 수 있습니다. 비정상적인 지연이 발생하면 통합 문제 해결 절차 를 따르십시오.

개인 미니언 을 생성하여 자신의 시스템 내에서 합성 모니터 를 실행할 수 있는 합성 모니터 기능입니다. 개인 위치 를 사용하면 Synthetic 범위를 새로운 지리적 위치로 확장하고 인트라넷 사이트와 같이 방화벽 뒤에 있는 웹사이트를 모니터링할 수 있습니다. 자세한 내용은 비공개 위치 개요 를 참조하십시오.

데이터 소스가 위반 상태에서 비위반 상태가 되면 복구 기간 이 시작됩니다. 회복 기간은 조건의 임계값에서 설정됩니다. 소스가 비위반 상태에 있고 복구 기간이 경과하면 위반이 종료됩니다. 시간이 경과하기 전에 데이터 소스가 위반 상태가 되면 복구 기간 시계가 재설정되고 위반이 종료되지 않습니다.

분산 추적 의 경우 루트 범위 는 추적의 첫 번째 범위 입니다. 많은 경우 루트 스팬 기간은 전체 트레이스의 기간을 나타내거나 매우 가깝습니다.

그러나 많은 비동기식 비차단 프로세스를 사용하는 보다 복잡하고 현대적인 시스템의 경우 이는 사실이 아닙니다. 이러한 시스템의 경우 루트 범위의 기간이 추적 기간보다 훨씬 짧을 수 있습니다.

RPM 이라는 용어는 일반적으로 애플리케이션이 사용자로부터 받는 분당 요청 수를 나타냅니다. 이는 일반적으로 CPM (분당 호출 수)과 동일합니다.

역사적으로 APM 및 브라우저 모니터링과 같은 일부 New Relic 모니터링 솔루션은 URL에 RPM 을 포함하는 데 사용되었습니다. 예: https://rpm.newrelic.com . 우리 제품의 첫 번째 버전이 Ruby on Rails 애플리케이션을 모니터링했기 때문에 이 언어 사용은 원래 Rails 성능 관리 를 참조했습니다 . 현재 Ruby보다 더 많은 언어와 시스템을 모니터링하고 있습니다.

Runbook 에는 일반적으로 시스템 관리자, 네트워크 운영 직원 및 기타 직원이 중단, 경고 사고 및 기타 상황을 처리하는 데 사용하는 표준 절차 및 작업이 포함되어 있습니다. 조직에서 Runbook 지침을 URL로 저장하는 경우 사고가 정의된 정책 임계값을 위반할 때 직원이 이 정보에 쉽게 액세스할 수 있도록 이 정보를 경고 정책에 연결할 수 있습니다.

종합 모니터링 을 사용하면 자동화되고 스크립트 가능한 도구를 통해 웹 사이트 또는 API 엔드포인트를 모니터링할 수 있습니다. 무료 핑 모니터를 사용하여 웹사이트에 액세스할 수 있는지 확인하거나 실제 브라우저로 웹사이트를 테스트하는 브라우저 모니터로 모니터링을 확장하십시오. 정교한 테스트를 위해 브라우저 또는 API 모니터를 스크립팅하기 위해 스크립팅으로 더 나아가십시오.

대상 은 경고 조건에서 식별된 New Relic 모니터링 도구에 의해 모니터링되는 리소스 또는 구성 요소입니다. 해당 대상에 대한 데이터 소스가 정의된 임계 임계값을 초과하면 위반이 시작됩니다. 정책의 인시던트 기본 설정에 따라 경고는 인시던트 레코드를 생성하고 정의된 채널을 통해 알림을 보낼 수 있습니다. 엔티티 를 참조하십시오.

임계값 은 위반을 정의하는 경고 조건 설정입니다. 임계값에는 위반을 트리거하기 위해 데이터 소스가 전달해야 하는 값과 위반을 정의하는 시간 관련 설정이 포함됩니다. 예를 들어:

최소 x분 동안 특정 값 전달
x분에 한 번만 특정 값 전달
데이터 소스가 특정 값을 통과하는 동안 성능 저하 기간 이 시작됩니다. 마찬가지로 해당 데이터 소스가 특정 값 전달을 중단하면 복구 기간 이 시작됩니다. 이 두 기간의 기간은 경고 조건 임계값 설정에 정의됩니다.
임계값에는 필수 임계값(빨간색) 임계값과 선택적 경고(노란색) 임계값이 있습니다. 임계값을 초과하면 UI에서 엔터티의 상태 표시기가 노란색 또는 빨간색으로 변경되고 위반이 열립니다.
자세한 내용은 임계값 정의 를 참조하십시오. 임계값이 다른 기본 경보 개념과 어떤 관련이 있는지에 대한 설명은 개념 및 워크플로우 를 참조하십시오.

계층 은 New Relic이 지원하는 다양한 에이전트 언어 생태계를 분류하거나 시각화하는 방법을 참조할 수 있습니다. 예를 들어:

APM에서 앱의 기본 개요 차트 에 표시되는 색상으로 구분된 범주는 다양한 기능, 프로세스 또는 에이전트에 소요된 응답 시간을 계층으로 표시합니다. 예를 들어 요청 대기열, 가비지 수집, 미들웨어, JVM 등
New Relic레이블 에서 TIER 는 클라이언트-서버 아키텍처를 정의하거나 분류하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 프론트엔드 및 백엔드 계층.
때때로 '계층'은 가격 책정 버전 을 나타내는 데 사용될 수 있습니다.

트랜잭션 은 애플리케이션에서 하나의 논리적 작업 단위로 정의됩니다. 이 용어는 주로 APM에서 모니터링하는 서버 측 트랜잭션을 나타냅니다. 자세한 내용은 웹 트랜잭션 및 웹이 아닌 트랜잭션에 대한 설명서를 참조하십시오.

트랜잭션이라는 용어는 때때로 브라우저 모니터링에서도 사용됩니다. 이 경우 주로 브라우저 측 웹 요청으로 시작하여 완전한 페이지 로드로 끝나는 활동을 나타냅니다.

트랜잭션 추적 은 데이터베이스 쿼리와 정확한 호출 패턴에 이르기까지 단일 트랜잭션 의 완전한 그림입니다. 트랜잭션 추적을 통해 New Relic은 느린 단일 트랜잭션에 대해 훨씬 더 깊은 가시성을 제공하므로 더 넓은 문제를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 자세한 내용은 트랜잭션 추적 을 참조하십시오.

경고 조건에 의해 모니터링되는 엔터티가 해당 조건에 정의된 임계값을 초과하는 값을 보고하면 위반 이 발생합니다. 위반이 다른 기본 경고 개념과 어떻게 관련되는지에 대한 설명은 개념 및 워크플로 를 참조하십시오.

선택한 사건의 페이지에 대한 위반 요약을 볼 수 있습니다. 제품의 UI 에서 특정 엔터티에 대한 위반 사항을 볼 수도 있습니다.

웹 외부 는 모니터링 중인 애플리케이션의 코드 내에서 외부 애플리케이션으로의 트랜잭션에 소요된 시간 부분에 적용되는 용어입니다. 그 시간은 제3자 회사(예: 지불 제공업체)에 대한 호출일 수도 있고 회사 내의 다른 마이크로서비스에 대한 호출일 수도 있습니다. 웹 외부는 측정 중인 애플리케이션 외부에서 실행되는 코드가 성능에 어떤 영향을 미치는지 보여줍니다.

트랜잭션 은 애플리케이션에서 하나의 논리적 작업 단위로 정의됩니다. 이 용어는 주로 APM에서 모니터링하는 서버 측 트랜잭션을 나타냅니다.

웹 트랜잭션은 HTTP 요청으로 시작됩니다. 대부분의 조직에서 이는 고객 중심의 상호 작용을 나타내므로 모니터링해야 하는 가장 중요한 트랜잭션입니다. 자세한 내용은 웹 트랜잭션 및 웹이 아닌 트랜잭션을 참조하십시오.

워크로드를 사용하면 특정 비즈니스 가치를 제공하기 위해 함께 작동하는 엔터티를 그룹화할 수 있습니다. 그런 다음 관련 항목에 대한 가용성 및 리소스 소비를 쉽게 모니터링할 수 있습니다. 예를 들어 데이터 센터를 구성하는 모든 호스트로 워크로드를 만들 수 있습니다.

자세한 내용은 워크로드 소개 를 참조하십시오.

사용자의 편의를 위해 제공되는 기계 번역입니다.

계정 가족

계정 드롭다운

계정 전환기

관리자

대리인

에이전트 API

집계된 측정항목

집계 지연

집계 함수

집계 방법

집계 타이머

집계 창

일체 포함

알리다

경고 조건

경보 평가

경고 정책

변칙

정점

apdex_f

apdex_t

API(응용 프로그래밍 인터페이스)

APM

애플리케이션

애플리케이션 ID

애플리케이션 이름

응용 지능

기인하다

가용성 모니터링

브라우저

브라우저 모니터링

배경 외부

자녀 계정

클라우드 기반 통합

수집기

명령줄 인터페이스(CLI)

계산 단위(CU)

condition_id

정황

컨테이너

CPM(분당 호출 수)

CPU 화상

사용자 정의 속성

사용자 정의 대시보드

맞춤 이벤트

맞춤형 계측

맞춤 측정항목

데이터 수집기

데이터 탐색기

열화 기간

의존성

목적지

차원 메트릭

distribution_tracing_and_trace_groups

도커

중단 시간

실재

이벤트

예상 오류

수출업자

한 면

몸을 풀다

뼈대

황금 지표

수확주기

건강 상태 표시기

주인

호스트 ID

무시된 오류

사건

인프라 모니터링

인사이트

인스턴스 ID

수단

완성

상호 작용

상호 작용 추적

재고 데이터