New Relic University at Future Stack Tokyo 2019

シニアソリューションコンサルタント
• New Relic 株式会社
⽇吉潤⼀郎

Confidential ©2008–17 New Relic, Inc. All rights reserved 3
本⽇のトレーニングの趣旨１
各製品で
共通に使える
機能

本⽇のトレーニングの趣旨２
機能が豊富なことは
わかったが使いこなせる
かどうか...
XX（システム監視ツール名）と
何が違うんですか？
New Relic の DNAである
”Data Nerd (データおたく）”の精神をご理解頂きたい

1. アプリケーションパフォーマンス管理再考（35分）
• New Relic データ収集の仕組み
• アプリケーションのパフォーマンスメトリック
• どう対応すべきか（個別対応と全体最適）
• デモ
2. New Relic Insights 集中講座 - 集めたデータをどう分析・活⽤すべきか? (７０分）
• Lab : ダッシュボードを作成する
• イベントとNRQL
• Lab : NRQL をひたすら書いてみる
• （１０分間の休憩）
• カスタム属性とカスタムイベント
3. New Relic Alerts 集中講座 - リスク最⼩化のためのアラート実践術！（４０分）
• New Relic Alerts の基本構成
• 3つの閾値の使い分け
• デモ
• ダイナミックな環境におけるアラート
• Lab : アラートコンディションを定義する
本⽇のトレーニング主なメニュー

アプリケーションパフォーマンス管理再考
− 何をどう確認すれば良いのか？
( 9:35 ‒ 10:10 )
6

ホスト（OS）
アプリケーション監視が特別である理由
アプリケーション
（サービス）
外部サービス
データベース
⼊⼒
出⼒
他プロセス他プロセス他プロセス
1. 影響を受ける要素が多い
• データ、多スレッド（他サービス⼲渉）、外部接続、他プロセス
商品販売
利⽤料徴収
予約
広告
ビジネス
カスタマケア
2. ただ動いているだけでは⼗分ではない
• マネタイズしているか（↑）、クラウド等のリソース利⽤コスト（↓）

サーバ（OS）
New Relic データ収集の仕組み（アプリケーション）
外部サービス
データベース
APM エージェント
トランザクション（リクエスト窓⼝）
の⾃動検出とパフォーマンス計測
外部プロセスとの通信の
⾃動検出とパフォーマンス計測

ホスト（OS）
New Relic データ収集の仕組み（ホストOS）
外部サービス
データベース
InfraエージェントOS および各プロセスの
パフォーマンス計測

ホスト（OS）
ホスト（OS）
New Relic データ収集の仕組み（データベース等）
外部サービス
データベース
Infraエージェント
パフォーマンスメトリック
収集⽤インターフェース
収集

ホスト（OS）
New Relic データ収集の仕組み（webフロントエンド）
外部サービス
データベース
APM エージェント
HTTPレスポンスに
Browserエージェント（JS）を
⾃動付加
Webページ（HTML）
Browser エージェント

アプリケーションのパフォーマンスメトリック
アプリケーションに送信された全てのリクエストについて集計します
レスポンスタイム
処理時間
スループット
リクエスト数 / 分
Apdex スコア
ユーザーの満⾜度
を⽰す業界標準スコア
エラー率
全リクエスト中の
エラーリクエストの割合

Confidential ©2008–17 New Relic, Inc. All rights reserved
さて、どこから始めていけば良いのやら？？
平均応答時間も悪くないし
実際画⾯叩いても速いし
遅延してる所は
分かったし
毎分の数千件の処理を
１つの値で判断して⼗分？
もしかして
速いと感じてるのは
⾃分だけ？
このコード変更の
効果はどれだけあるの？

ラーメン屋のパフォーマンスメトリック
皆さんがラーメン屋の主⼈なら何を確認しますか？
顧客
満⾜度
注⽂
間違い
件数
回転率
出来上がり
時間
売上額

ラーメン屋の店主としてやるべきと思われること
1. ビジネス⽬標（売上額）を達成したか確認
ü Yesなら、新たな⽬標設定のために
ü Noなら、原因確認と改善のために
2. 全体のパフォーマンスを確認
3. 個別のトラブルシューティング or 全体の最適化

1. ビジネス⽬標を達成したかどうか確認
Insightsでビジネス⽬標と現在値をダッシュボード化
次のセクションでお話しします

ヒストグラム：
データの分布区分毎の件数（例：１秒台＝１０件、２秒台＝２０件、、、）
異常なのか？
通常なのか？

パーセンタイル：
データを⼩さい順に並べた時の、全体の割合とその値を時系列で確認
極端に遅い処理が、
同じタイミングで
発⽣している？

Apdex スコア：
ユーザー全体の満⾜度を０（全て不満）から１（全て満⾜）で表す
Apdex の算出⽅法
1. 閾値 (Apdex T) を決定し、要素を3つに分類
• 満⾜：T 未満
• やや満⾜：T 以上、4 T 未満
• 不満：4T 以上
2. Apdex計算式
（満⾜の件数）＋（やや満⾜の件数の半分）
（総数）
3. 評価（Apdex閾値との⽐較）
詳細は、apdex.org をご参照ください
T 4T
T 4T
T 4T
Apdex=1
Excellent
Apdex=0.5
Poor
Apdex=0
Unacceptable

個別のトラブル
シューティング
全体の最適化
（全体を下げたい）

消費時間が
多いもの
処理時間が
遅いもの
全体の
処理詳細
サマリ
個別の
処理詳細

デモ

アプリケーションパフォーマンス管理で重要なこと
前提：トランザクションがどんな処理なのかを理解すること
key transaction を考慮してみることをお勧めします
1. ビジネス⽬標を意識すること
（その⽅法は、Insightsのところでお話しします）
2. トランザクション全体のパフォーマンスを意識すること
• トランザクションの分布（ヒストグラム、パーセンタイル、Apdex)
• 全体における実⾏時間の割合 (time consuming)
3. 個別事象の対応なのか、全体の最適化なのかを意識すること
• 個別の事象の確認（トランザクショントレース、エラーアナリシス）
• 全体の最適化（ブレークダウンテーブル、エラーアナリシス）
• 部分の最適化
• 共通処理の最適化（ログ取得処理など）

New Relic Insights 集中講座
- 集めたデータをどう分析・活⽤すべきか?
(10:10 – 11:20)
24

Insights を利⽤する⽬的
• データを分析する
• ダッシュボードを作成する
• 各製品のPROライセンスをお持ちのアカウントでは、
Insights を以下の期間分のデータに対して無償利⽤
できます
• NR APM & Browser Pro – 8 ⽇間
• NR Infrastructure & Synthetics – 13 ヶ⽉
• NR Mobile – Mobile events – 8 ⽇間, Crash
and error events – 90 ⽇間

もっとも簡単なダッシュボードを作成⽅法
ü 既存のチャートを貼り付ける
各チャートの
右下辺りに
マウスを置くと
メニューが
現れます

Lab: ダッシュボードを作成する (１０分）
1. APMのアプリケーション”New Relic Pet Clinic”に⼊って、任意のチャートの右下のメニューボタンをクリック
2. ”Add to an Insights dashboard”を選択
3. "Copy to a new dashboard"を選択
4. お好きなチャート名を⼊⼒
5. ダッシュボード名は、fstokyo<ご⾃⾝が認識できるユニークな⽂字列> を⼊⼒（以後同じものを使います）
6. "Copy"をクリック
7. 画⾯上部のタブ ”Insights” をクリックします
8. 画⾯左ペインの"All dashboards"をクリック
9. 画⾯上部のサーチボックスに
⾃⾝のダッシュボードを名を⼊⼒
10. ⾃⾝のダッシュボードに
コピーしたチャートが表⽰されているか
確認してください
11. 画⾯左上の"Edit"ボタンをクリックしてダッシュボードを⾃由に
編集したり、表⽰時間を変えたりしてみてください

イベントとNRQL (New Relic Query Language)
ü エージェントは対象上で発⽣した各種”イベント”を検出し、様々な”アトリ
ビュート（属性）”と⼀緒に Insights のデータベースにストアします
ü Insights では、それらイベントを NRQL を使って分析することができます
ü APM
ü Transaction
ü Transaction Error
ü Infrastructure
ü SystemSample
ü ProcessSample
ü StorageSample
ü NetworkSample
ü InfrastructureEvent
ü Browser
ü PageAction
ü BrowserInteraction
ü PageView
ü JavaScriptError
ü AjaxRequest
ü BrowserTiming
ü Mobile
ü その他
Insights DB

Transactionイベントに収集されるデータ
下線付きは
デフォルト属性
下線なしは
カスタム属性
（ユーザー定義）

Data Explorer
• （クエリを書かないで）プルダウンから属性を選択することでチャートを作成
＜デモで説明します＞

NRQL 構⽂
SELECT function(attribute) [AS 'label'][, ...]
FROM event
[WHERE attribute [comparison] [AND|OR ...]][AS 'label'][, ...]
[FACET attribute | function(attribute)]
[LIMIT number]
[SINCE time]
[UNTIL time]
[WITH TIMEZONE timezone]
[COMPARE WITH time]
[TIMESERIES time]
※ [オプション]

SELECT FROM SINCE
該当するイベント（の属性）をリストします
1. SELECT * FROM Transaction SINCE 30 minutes ago
2. FROM Transaction SELECT appName, name, host, duration
SINCE 30 minutes ago
"Add to a dashboard"をクリックし、ご⾃⾝のダッシュボードに
追加してください

SELECT function() FROM
1. FROM Transaction
SELECT uniques(appName)
2. SELECT count(*)
FROM Transaction
3. SELECT average(duration) as '平均応答時間' FROM Transaction
4. SELECT min(duration), percentile(duration, 50),
average(duration), max(duration) FROM Transaction

SELECT function() FROM
4. SELECT apdex(duration, 0.5) * 100 FROM Transaction
• 算術演算⼦( 和 +, 差 -, 商 /, 積 *)
5. SELECT average(duration) FROM Transaction
COMPARE WITH 1 hour ago
6. SELECT average(duration)
FROM Transaction
COMPARE WITH 1 hour ago
TIMESERIES

SELECT FROM WHERE
1. SELECT uniquecount(session) FROM PageView
WHERE appName='New Relic Pet Clinic'
AND pageUrl LIKE '%/petclinic/owners/%'
AND pageUrl LIKE '%/petclinic/owners/%'
FACET city

SELECT filter(function() ,WHERE) FROM
1. FROM PageView SELECT
filter( average(duration), WHERE appName='FoodMe'),
filter( average(duration), WHERE appName=
'New Relic Pet Clinic')
TIMESERIES

SELECT histogram() FROM
1. SELECT histogram(duration, 8, 16) FROM PageView
2. SELECT histogram(duration, 8, 16) FROM PageView
FACET pageUrl

SELECT funnel() FROM
1. FROM PageView SELECT funnel( session,
WHERE name='controller/storefront/home_page',
WHERE name='controller/storefront/click_item',
WHERE name='controller/storefront/add_to_cart',
WHERE name='controller/storefront/check_out',
WHERE name='controller/storefront/pay')

１０分間の休憩
New Relicを使えば、誰がサイトを使⽤しているのか、どのような体験が得られて
いるのかを知ることができます。これは本当に⽬を⾒張るべきことです
‒ Keith Patterson
IT Operations Manager, COSTA coffee

ビジネス⽬標をどう取り込んだらよいのか？
カスタム属性やカスタムイベントを利⽤する
顧客
満⾜度
注⽂
間違い
件数
回転率
出来上がり
時間
売上額

custom attributes（属性）
• ビジネスのパフォーマンスを測定したい
→エージェントはデフォルトで取得しません
→エージェントにアプリケーションのソース上の任意の
データをカスタム属性として取得させて⾃分のアカウン
トに送信させ、ダッシュボード上で利⽤
• カスタム属性の追加
• 各種エージェントAPIを使ってソース上の任意の
データを取得し、イベントのカスタム属性として
Insightsに送信
• 例えばAPMエージェントの場合は、追加したコー
ドが含まれるトランザクションのイベント
（Transaction) として送信される

custom events
• ユーザー定義のイベントタイプを作り、イベントをストア
したい
→ カスタムイベントを⾃分のアカウントに送信する
• エージェントAPI で
• REST API でInsightsに任意のデータをJSONで送信
• 注意！！ Insights のオプション料⾦が発⽣します
• 実践例: CloudWatch Logs をカスタムイベントでInsightsに取り込む
（ https://qiita.com/harryh ）

Dashboard でのフィルタリング有効化
• ダッシュボード上にフィルタリング⽤のコントロールを追加します

Data App
• （クエリを書かないで）プルダウンから属性を選択することでチャートを作成

New Relic Alerts 集中講座
-リスク最⼩化のためのアラート実践術！
( 11:20 – 12:00 )
45

New Relic Alerts 基本構成
condition notification
(通知）
チャネル
entity
（対象）
threshold
（閾値）
Runbook URL
incident
preference
(発⾏のタイミング）
incidents notifications
New Relic Alerts のキーコンセプト
● アラートポリシー
1. インシデントプリファレンス:
インシデントを作成するタイミング
2. コンディション
● エンティティ :モニタ対象
● threshold (閾値）
● Runbook URL
3. Notification (通知)チャネル
● violation( 違反）ではなく
incidentを通知
Alert Policy

通知が⾏われるタイミング
• コンディション違反毎ではなく、インシデント毎に通知
• インシデントプリファレンス：インシデントの粒度の設定

インシデントプリファレンス
インシデントの粒度：細かい
インシデントの件数：多い

インシデントの例

通知チャネル

インシデントライフサイクル
• インシデントをwebhook経由でInsights（カスタムイベント）に送
り、インシデントの傾向を分析する
• ブログポスト ”Sending Alerts Data to Insights”をご参考ください
（ https://blog.newrelic.com/product-news/sending-alerts-data-to-insights/ ）

３種類の閾値で、異常を検出する
閾値適応対象例
固定値ほぼ⼀定、あるいは線形で変化
上限下限があるもの
ディスク使⽤率
メモリ使⽤率
ベースライン常に値が変動するもの、⾮線形
曜⽇や時間によって傾向が変わるもの
CPU使⽤率
応答時間
外れ値 ( outlier ) 上記かつ対象が複数ある複数のCPU使⽤率
複数の応答時間

固定値

ベースライン

外れ値 (Outlier)

デモ

ダイナミックな環境のためのアラート（１）
• ラベルによるエンティティ指定
• 共通の属性を持つものに共通のアラートを適応

ダイナミックな環境のためのアラート（２）
• REST APIでアラート設定を⾃動化
• Puppet, Chef, Ansible の利⽤
• New Relic API Explorer
https://rpm.newrelic.com/api/explore/

Lab: ダッシュボードを作成する (１０分）
1. ”Alerts” ‒ "Alert policies" - "+ New alert policy" を
クリック
2. "Alert policy name" に ”fs[任意の名前]” を⼊⼒し、
画⾯最下部の”Create alert policy”をクリック
3. "NRQL" を選択し、"Next, define thresholds"をク
リック
4. 本⽇学習した任意のNRQLを記⼊してください
5. "Threshold Type" の、それぞれを選択しそれぞれの
閾値を設定して、閾値とアラートの関係を⽬視
※ Outlierの場合は、NRQL に FACET句が必要です

最後に：こちらもご参考ください
60

learn.newrelic.com

docs.newrelic.co.jp

AFTERNOON AGENDA
13:00 - 14:00 基調講演: The Platform for Modern Times
Lew Cirne, CEO and Founder, New Relic
14:00 - 14:30 インサイトとデータを組織の⼒にする
14:30 ‒ 15:00 ZOZOタウンのシステムリプレースメントにおけるNew Relic活⽤術！
15:30 ‒ 16:00 モニタリングと可視化がデジタルトランスフォーメーションを救う！
16:00 ‒ 16:30 全世界400万⼈が利⽤する家族アルバム「みてね」を⽀えるNew Relic
16:30 ‒ 17:00 New Relicを活⽤したAWSへのアプリケーション移⾏
17:00 ‒ 17:30 年間9300万件以上のサロン予約を⽀えるホットペッパービューティ。
サービスの状態可視化から改善施策に結びつけるNew Relic活⽤術

SPECIAL CLOSING SPEAKER
E-SPORTS AFTER PARTY
システム開発に驚きと喜びの連鎖を
クレディセゾン CTO テクノロジーセンター⻑
⼩野和俊⽒

ご質問等は
jhiyoshi@newrelic.com
までお願いします

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