웹 애플리케이션을 개발하거나 관리하는 분이라면 아실 겁니다. 우수한 기술적 성능을 유지하십시오 선택 사항이 아닙니다. 만족한 사용자가 전환으로 이어지도록 하는 것과 몇 초 만에 사이트를 떠나는 사용자를 가르는 결정적인 차이입니다. 마이크로서비스, 컨테이너, 하이브리드 클라우드, 외부 서비스 등 아키텍처가 더욱 복잡해짐에 따라, 개별 로그나 호스팅 그래프만으로는 무슨 일이 일어나고 있는지 파악하기가 거의 불가능해집니다.
바로 이 부분에서 New Relic이 중요한 역할을 합니다. 이 관찰 가능성 및 APM 플랫폼을 통해 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 애플리케이션의 동작을 실시간으로 모니터링하세요병목 현상을 감지하고, 인프라에서 무슨 일이 일어나고 있는지 확인하고, 점점 더 중요해지고 있는 프로젝트에서 사용하는 인공지능 모델을 모니터링하세요. 다섯 가지 다른 도구를 오가며 정신없이 작업할 필요 없이, 이 모든 것을 하나의 대시보드에서 해결할 수 있습니다.
뉴 렐릭은 무엇이며, 어떤 용도로 사용되나요?
New Relic은 애플리케이션 성능 모니터링 및 관찰 가능성(APM)을 위한 SaaS 플랫폼 전 세계적으로 널리 사용되고 있습니다. 그 목표는 백엔드 애플리케이션, 프런트엔드, 인프라, 데이터베이스, 외부 서비스, 심지어 인공지능 워크로드까지 디지털 시스템의 작동 방식을 완벽하게 파악할 수 있도록 지원하는 것입니다.
이를 위해 New Relic은 동일한 환경에서 결합합니다. 애플리케이션 데이터, 인프라, 로그, 사용자 경험 및 비즈니스 지표이를 통해 기존의 파편화된 관점(각각의 작업을 다른 도구로 처리)에서 벗어나 통합된 접근 방식을 취할 수 있으며, 이를 통해 문제를 더 쉽게 발견하고, 그 영향을 이해하고, 무엇을 먼저 수정해야 할지 우선순위를 정할 수 있습니다.
이 플랫폼은 다음과 통합됩니다. 다양한 현대 기술PHP, Java, Python, Ruby와 같은 프로그래밍 언어, AWS 및 Azure와 같은 클라우드 서비스, Kubernetes와 같은 컨테이너 환경, 인기 있는 데이터베이스, 그리고 다양한 프레임워크와 호환됩니다. 이러한 호환성 덕분에 복잡하고 분산된 아키텍처를 가진 스타트업부터 대기업까지 모두에게 매우 매력적인 선택지입니다.
New Relic의 내부 작동 방식: MELT 모델
New Relic이 시스템을 모니터링하는 방식을 이해하려면 데이터를 네 가지 주요 유형으로 분류하는 MELT 모델을 아는 것이 도움이 됩니다. 메트릭, 이벤트, 로그 및 추적이를 통해 플랫폼은 애플리케이션의 동작에 대한 완전한 그림을 구축합니다.
라스 통계 이러한 수치 값은 성능을 나타내는 지표입니다. 예를 들어 로드 시간, CPU 사용률, 메모리 사용량, 분당 요청 처리량 등이 있습니다. 이러한 유형의 데이터는 시간 경과에 따른 추세를 파악하고 비정상적인 급증이나 점진적인 성능 저하를 감지하는 데 매우 유용합니다.
롯 이벤트 이러한 로그는 애플리케이션이나 시스템 내에서 발생하는 활동을 나타냅니다. 일반적으로 여러 개의 로그 라인이 그룹화되어 발생한 상황을 설명합니다. 예를 들어, 완료된 트랜잭션, 데이터베이스 오류 또는 외부 서비스 호출 등이 있습니다. 이러한 로그를 통해 어떤 일이 어떤 맥락에서 발생했는지 이해할 수 있습니다.
롯 로그 또는 기록 이 로그에는 타임스탬프 및 추가 속성을 포함하여 해당 이벤트에 대한 자세한 내용이 한 줄씩 기록되어 있습니다. 이를 통해 특정 애플리케이션이나 서비스가 수행한 작업을 단계별로 재구성할 수 있으며, 재현하기 어려운 이상 동작이나 오류를 조사하는 데 매우 중요합니다.
마지막으로, 흔적추적은 요청 또는 전체 흐름 전반에 걸쳐 발생하는 이벤트의 시간적 순서를 보여줍니다. 예를 들어 마이크로서비스 환경에서 추적은 여러 API, 메시지 큐 및 데이터베이스를 거치므로 전체 과정에서 시간이 낭비되는 지점이나 오류가 발생하는 지점을 파악할 수 있습니다.
뉴 렐릭 요원의 역할
New Relic은 다음 덕분에 작동합니다. 애플리케이션 또는 인프라에 설치된 에이전트이 에이전트는 코드와 환경을 계측하여 필요한 메트릭, 이벤트, 로그 및 추적 정보를 자동으로 수집합니다.
일반적으로 각 모니터링 유형에는 자체 에이전트가 필요합니다. APM 에이전트 (응용 프로그램), 다른 하나는 인프라, 다른 브라우저 (웹 사용자 경험) 등. 이러한 에이전트는 데이터를 New Relic 플랫폼으로 전송하는 역할을 하며, 플랫폼에서 데이터는 처리되어 시각적 대시보드에 표시됩니다.
에이전트 설치가 완료되고 최소 시스템 요구 사항(예: ...)이 충족되면 관리자 권한 호환되는 운영 체제 및 프로그래밍 언어 버전만 있으면, 복잡한 설정 없이도 데이터가 거의 즉시 계정에 나타나기 시작합니다.
APM으로 모니터링해야 할 주요 지표
New Relic과 같은 APM 도구를 사용할 때 다음과 같은 몇 가지 사항이 있습니다. 면밀히 모니터링해야 할 필수 지표 애플리케이션의 실제 상태를 파악하고 성능 문제를 예측하기 위해서입니다.
El 응답 시간 이 지표는 애플리케이션이 요청을 처리하고 응답을 반환하는 데 걸리는 시간을 나타냅니다. 이 수치가 허용 가능한 임계값을 초과하면 사용자 경험이 저하되고 전환율이나 서비스 사용량이 감소할 수 있습니다.
La 오류율 이 수치는 처리되지 않은 예외, HTTP 5xx 응답 또는 외부 서비스 오류와 같은 실패로 끝나는 요청의 수를 보여줍니다. 이 비율의 증가는 일반적으로 문제가 있는 배포, 불안정한 종속성 또는 내부 병목 현상의 징후입니다.
El 리소스 사용 (CPU, 메모리, 디스크, 네트워크) 사용량은 애플리케이션이 서버 또는 컨테이너에서 사용하는 용량을 나타냅니다. 과도한 사용량은 포화 상태를 초래할 수 있으며, 매우 낮은 사용량과 간헐적인 사용량 급증은 최적화 또는 확장이 필요함을 나타낼 수 있습니다.
El 처리량 측면에서의 성능 일반적으로 분당 요청 수(RPM)로 측정됩니다. 이 지표를 통해 애플리케이션이 처리할 수 있는 부하량, 트래픽 급증 시 성능, 그리고 인프라 규모가 적절한지 여부를 확인할 수 있습니다.
La 레이턴시 이는 데이터가 클라이언트에서 서버로 이동했다가 다시 돌아오는 데 걸리는 시간을 나타냅니다. 특히 복잡한 네트워크, CDN, 외부 서비스 또는 지역이나 공급자 간에 여러 홉이 있는 분산 아키텍처가 관련된 경우 더욱 중요합니다.
La 사용자 경험 이는 단순한 기술적 수치를 넘어 Apdex 점수와 같은 지표로 측정할 수 있습니다. Apdex 점수는 정의된 임계값을 기준으로 만족스러운 응답 시간과 불만족스러운 응답 시간을 비교하는 지표입니다. 이러한 유형의 지표를 통해 기술적 성능을 애플리케이션 사용자의 실질적인 만족도로 환산할 수 있습니다.
마지막으로 비즈니스 지표거래 건수, 매출, 전환율, 주문량 등 이러한 데이터를 기술적 성능과 연관시켜 분석하면 지연 문제나 일시적인 연결 끊김이 최종 수익에 얼마나 큰 영향을 미치는지 명확하게 파악할 수 있습니다.
프로젝트의 특성에 따라 이러한 일반적인 지표 외에도 다음과 같은 지표에 관심이 있을 수 있습니다. 특정 지표를 모니터링합니다예를 들어 특정 SQL 쿼리의 실행 시간, 특정 통합 기능의 성능 또는 중요한 사용자 인터페이스 기능의 동작 방식 등이 있습니다.
APM 메인 대시보드: 볼 수 있는 내용
에이전트가 활성화되면 New Relic의 APM 섹션에서 강력한 개요를 확인할 수 있습니다. APM 요약 페이지에는 다음 내용이 표시됩니다. 가장 중요한 지표를 한눈에 확인하세요 각 서비스 또는 애플리케이션별로.
이 페이지에서는 다른 정보들과 함께 다음 내용을 확인할 수 있습니다. 거래 응답 시간 웹은 고객 관점에서 요청 시간을 측정하지만, 복잡한 작업에 소요되는 모든 시간을 항상 포착하는 것은 아닙니다.
이러한 관점에서 또 다른 중요한 지표는 다음과 같습니다. Apdex 점수이 기능은 측정된 응답 시간을 미리 정의된 임계값과 비교합니다. 이를 통해 거래 중 성공한 비율과 실패한 비율을 확인할 수 있으며, 사용자가 인식하는 성능을 이해하는 데 도움이 됩니다.
또한 다음을 볼 수 있습니다. 분당 요청 수(RPM)로 표시되는 성능오류율과 호스트 리소스 사용량(CPU 및 메모리)도 고려됩니다. 이러한 데이터 조합을 통해 트래픽 급증, 지연 시간 증가 및 CPU 포화 상태 간의 상관관계를 더 쉽게 파악할 수 있습니다.
요약 정보 외에도 New Relic은 다음과 같은 내용을 제공합니다. 구체적인 보기 분산 추적성, 개별 트랜잭션, 데이터베이스, 외부 서비스 또는 Kubernetes 환경과 같은 다양한 구성 요소에 대해 배포 기간, Pod 상태 및 여러 버전 간의 성능 비교와 같은 지표를 확인할 수 있습니다.
고급 모니터링: 트레이스, 외부 서비스 및 쿠버네티스
기능 분산 추적성 이 보기에서는 여러 서비스 또는 마이크로서비스를 거치는 요청의 동작을 기록합니다. 이 보기에서 각 추적의 총 소요 시간, 추적을 구성하는 구간, 발생하는 오류 및 트래픽이 이동하는 가장 일반적인 경로를 분석할 수 있습니다.
섹션 거래 이 목록은 실시간 사용률, 성능 및 리소스 사용량을 기준으로 정렬된 가장 관련성이 높은 요청을 보여줍니다. 각 트랜잭션을 자세히 살펴보면 코드, 데이터베이스 쿼리 또는 외부 호출 중 어떤 부분이 애플리케이션 속도를 가장 저하시키는지 확인할 수 있습니다.
데이터베이스와 관련하여 New Relic은 다음과 같은 기능을 제공합니다. 운영, 응답 시간 및 처리량 실행된 쿼리 및 문장의 수를 보여줍니다. 이를 통해 전반적인 동작에 영향을 미치는 느린 쿼리, 잘못 설계된 인덱스 또는 비효율적인 액세스 패턴을 식별할 수 있습니다.
보기 외부 서비스 이 기능은 타사 API 또는 내부 시스템과 같은 상위 및 하위 엔티티에 대한 성능 세부 정보, 응답 시간 및 오류율을 제공합니다. 이를 통해 어떤 문제가 자체적인 문제이고 어떤 문제가 외부 종속성에서 비롯된 것인지 더 잘 구분할 수 있습니다.
당신이 작업하는 경우 KubernetesNew Relic은 배포 정보, 사용 가능한 Pod, 관련 로그 및 다양한 메트릭 간의 비교 정보를 제공합니다. 이를 통해 구성 변경, 새 버전 또는 자동 스케일링이 워크로드의 실제 성능에 어떤 영향을 미치는지 쉽게 파악할 수 있습니다.
알림 및 서비스 수준 계약(SLA)
데이터 수집 외에도 New Relic은 다음과 같은 기능을 제공합니다. 알림을 정의하고 SLA를 추적하세요. 애플리케이션이 약속된 서비스 수준을 충족하는지 확인하기 위해서입니다.
기능 SLA 보고서 이 기능은 다양한 기간(일별, 주별, 월별)에 걸쳐 가동 시간, 비가동 시간 및 성능 추세에 대한 개요를 제공합니다. 이를 통해 최종 사용자가 서비스 품질을 어떻게 인식하는지, 그리고 계약상 또는 내부적인 약속을 이행하고 있는지 여부를 평가할 수 있습니다.
라스 경보 측정값이 예상 범위를 벗어나면 자동으로 알림을 받게 됩니다. 이를 위해 모니터링할 데이터 소스(예: 특정 애플리케이션, 데이터베이스 또는 외부 서비스), 비정상 동작(예: 측정값이 임계값보다 높거나 낮은 상태로 유지되는 경우), 그리고 알림 생성 방식을 정의하는 등 사용자 지정 조건을 설정할 수 있습니다.
당신은 또한 조정할 수 있습니다 사건 선호도위반 사항 발생 시 즉시 알림을 받을지, 아니면 반복적이거나 심각한 문제가 발생할 경우에만 알림을 받을지 결정해야 합니다. 경고 채널이 플랫폼은 이메일, 슬랙, 옵스지니 및 기타 사고 알림 및 대응 도구와의 통합을 지원합니다.
이 알림에는 엔진이 있습니다. 응용 지능 이는 데이터를 상호 연관시켜 잠재적인 근본 원인을 파악하고, 수동으로 분석해야 하는 불필요한 데이터를 줄이는 데 도움이 됩니다. 따라서 기술팀은 문제를 걸러내는 데 시간을 낭비하지 않고 문제 해결에 집중할 수 있습니다.
대시보드 및 데이터 시각화
New Relic의 핵심 중 하나는 바로 이러한 능력입니다. 맞춤형 제어판 제작 이는 귀하의 사업 또는 기술 분야에 중요한 지표들을 한데 모은 것입니다.
메인 패널은 이미 성능 정보의 대부분을 단일 화면에 집중시키고 있으며, 그래픽과 색상을 사용하여 패턴을 한눈에 파악할 수 있도록 구성되어 있습니다. 하지만 여기서 더 나아가면 더욱 다양한 기능을 활용할 수 있습니다. 나만의 패널을 디자인하세요 다양한 팀, 프로젝트 또는 지역에 맞게 조정됩니다.
이 대시보드를 사용하면 다음을 조정할 수 있습니다. 디자인, 차트 크기 및 측정항목 설정 표시되는 방식은 다양합니다. 예를 들어, 특정 국가 또는 지역용 패널, 중요 운영 환경용 패널, 그리고 기술적 성능과 연관된 전환 지표를 사용하는 비즈니스용 패널 등을 별도로 만드는 것이 일반적입니다.
가능성 팀 간 패널 공유 이는 협업을 크게 향상시킵니다. 개발, 운영, 마케팅 또는 제품 담당자가 상호 보완적인 관점에서 동일한 데이터를 살펴보고 조율된 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
통합된 거래 추적 및 로그
심각한 성능 문제가 발생했을 때, 거래 내역 및 관련 기록 이는 추측과 상황을 정확히 파악하는 것 사이의 차이를 만들어냅니다.
New Relic의 APM 추적에는 데이터베이스 호출, 함수 또는 메서드별 세분화, 프로세스 각 단계에서 소요된 시간 등 애플리케이션 트랜잭션에 대한 자세한 정보가 저장됩니다. 이를 통해 요청이 코드 루프, 특정 쿼리 또는 외부 서비스 호출에서 멈추는 경우 등을 확인할 수 있습니다.
동시에, 이 플랫폼은 다음과 같은 기능을 제공합니다. 각 추적과 관련된 로그를 참조하십시오.로그 인터페이스에서 키워드, 속성 또는 시간 범위를 기준으로 검색하고 관련 메시지를 문제가 있는 거래와 신속하게 연결할 수 있습니다.
이러한 추적 및 로그의 조합은 다음과 같은 결과를 제공합니다. 사건 해결을 위한 매우 포괄적인 맥락문제의 근본 원인을 찾는 데 걸리는 시간을 줄이고, 발생한 상황을 재구성하기 위해 여러 도구를 끊임없이 바꿔가며 사용해야 하는 번거로움을 방지합니다.
New Relic의 주요 장점
다른 모니터링 플랫폼과 비교했을 때, New Relic은 모든 규모의 팀에게 특히 매력적인 몇 가지 이유로 두드러집니다. 첫 번째는 바로 그것입니다. 설치 및 구성의 용이성풍부한 문서와 환경을 감지하고 적절한 에이전트를 제안하며, 많은 경우 자동으로 구성까지 해주는 안내형 도우미를 제공하기 때문입니다.
일상적인 사용에서 인터페이스는 다음 사항에 중점을 둡니다. 사용 편의성과 근본 원인 파악 속도메인 패널에서 몇 번의 클릭만으로 그래프와 표를 자세히 살펴볼 수 있으며, Apdex 충돌부터 특정 트랜잭션, 코드 세그먼트 또는 데이터베이스 쿼리까지 문제의 원인을 추적할 수 있습니다.
New Relic은 또한 다음과 같은 이유로 가치를 더합니다. 클라이언트 측 오류 로깅이를 통해 사용자의 브라우저에서 어떤 일이 발생하는지, 즉 어떤 유형의 오류가 발생하는지, 얼마나 자주 발생하는지, 어떤 상황에서 발생하는지 파악할 수 있습니다. 이는 사용자 경험을 개선하는 데 필요한 추가적인 맥락 정보를 제공합니다.
또 다른 장점은 거래에 대한 자세한 기록이를 통해 애플리케이션의 어떤 구성 요소가 로드 속도가 느리거나 더 많은 리소스를 소비하는지 한눈에 파악할 수 있습니다. 이러한 가시성은 전반적인 성능에 실질적인 영향을 미치는 최적화 작업의 우선순위를 정하는 데 매우 중요합니다.
플랫폼의 사용자 인터페이스 자체는 상당히 직관적이고 유연함시각적 요소, 보기 사용자 지정 기능 및 전반적인 디자인 덕분에 고도의 기술력을 갖춘 사용자뿐만 아니라 모니터링을 이제 막 시작하는 사용자에게도 적합합니다.
New Relic APM 설치: Ubuntu에서 PHP를 사용한 예시
구체적인 APM 에이전트 설치 과정은 사용 환경에 따라 다릅니다. 프로그래밍 언어 및 운영 체제 어떤 방법을 사용하든 기본적인 절차는 동일합니다. 계정을 등록하고, 라이선스 키를 발급받고, 에이전트를 설치한 다음, 서비스를 재시작하여 데이터 수집을 시작하면 됩니다.
PHP 애플리케이션이 설치된 Ubuntu 시스템에서 (예: 설치 시) VPS에 워드프레스 설치일반적인 절차는 다음과 같습니다. New Relic에 계정을 만드세요 로그인 후 계정 설정에 접속하여 라이선스 키를 복사하세요. 이 키는 플랫폼에서 사용자 정보를 식별하는 데 사용됩니다.
다음으로 필요한 New Relic 저장소를 추가하세요 그런 다음 해당 항목을 패키지 소스 목록에 추가하는 명령을 실행하여 시스템을 업데이트합니다. 이후 New Relic에서 제공하는 GPG 키를 가져와 소스 권한을 확인하고 로컬 패키지 목록을 업데이트합니다.
저장소가 이미 구성되어 있으므로, PHP 에이전트 패키지 New Relic 공식 저장소에서 직접 다운로드할 수 있습니다. 경우에 따라 설치가 자동으로 완료되지만, 그렇지 않고 루트 권한으로 설치 유틸리티를 실행해야 한다는 메시지가 표시되면 권장 명령어를 실행하여 수동으로 설치를 완료하십시오.
이 단계에서 다음 사항을 표시하도록 요청받을 것입니다. 응용 프로그램 이름 서비스를 모니터링하고 이전에 복사한 라이선스 키를 입력합니다. 마지막으로 에이전트가 작동을 시작하려면 웹 서버(예: 해당 Apache 서비스)를 재시작하기만 하면 됩니다.
이 작업이 완료되면, 좋은 생각입니다. 앱을 평소처럼 사용하세요 에이전트가 충분한 데이터를 생성할 때까지 몇 분 정도 기다리세요. New Relic 인터페이스로 돌아오면 APM 섹션에 차트와 메트릭이 표시되기 시작할 것입니다. 대규모 배포를 계획하지 않는 설치의 경우, 이전 단계들을 자동화하는 안내 설치 모드를 사용하는 것이 좋습니다.
New Relic APM을 사용하여 애플리케이션을 최적화하는 방법
설치 후 개발자는 다음을 수행할 수 있습니다. 지금 바로 APM 데이터 활용을 시작하세요.복잡한 설정은 필요하지 않습니다. 플랫폼에 로그인하고 APM 탭으로 이동하여 분석하려는 애플리케이션을 선택하기만 하면 됩니다.
일반적인 워크플로는 다음과 같습니다. 성능 문제를 조사합니다 먼저 Apdex 점수 그래프를 살펴보는 것부터 시작할 수 있습니다. 점수가 허용 가능한 수준보다 낮다면 사용자 경험에 문제가 있다는 명확한 신호입니다.
다음 단계는 일반적으로 위치를 파악하는 것입니다. 웹 거래 타임라인 그래프의 급증 현상색상은 코드 실행, 데이터베이스 쿼리, 외부 서비스 호출 등 다양한 구성 요소를 나타냅니다. 가장 두드러진 급증 부분을 나타내는 색상을 파악하면 어디를 살펴봐야 할지 알 수 있습니다.
관련 피크를 클릭하면 해당 페이지로 이동합니다. 거래 페이지여기에서 Apdex에 가장 부정적인 영향을 미치는 항목 순으로 정렬할 수 있습니다. 사용자 만족도에 가장 부정적인 영향을 미치는 거래는 일반적으로 상세 검토를 위한 좋은 후보입니다.
해당 거래 내역에서 아래로 스크롤하면 해당 섹션을 찾을 수 있습니다. 거래 내역 그중 하나를 열어 단계별 분석 내용을 확인하세요. 추적 세부 정보 탭에서 빨간색이나 노란색과 같은 색상으로 강조 표시된 부분을 볼 수 있는데, 이는 가장 느리거나 문제가 있는 부분을 나타냅니다.
이제부터 대략 해당 부분에 소요되는 시간이 적절한지 분석합니다. 기준에 따라 또는 문제의 원인인지 여부에 따라 다릅니다. 문제의 원인이라면 영향을 받는 코드, 쿼리, 인프라 구성 또는 통합을 수정하여 응답 시간에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다.
전자상거래 환경(Adobe Commerce/Magento)에서 New Relic 활용하기
전자상거래 분야, 특히 다음과 같은 플랫폼에서 어도비 커머스 또는 마젠토 오픈 소스New Relic은 온라인 스토어의 민첩성과 안정성을 유지하는 데 거의 필수적인 도구가 되었습니다.
그것의 가장 가치 있는 용도 중 하나는 다음과 같습니다. 병목 현상 식별New Relic은 느린 SQL 쿼리, 성능을 저하시키는 타사 확장 프로그램 또는 결제 프로세스를 지연시키는 외부 API 호출을 감지할 수 있습니다. 스토어 속도를 저하시키는 요소를 정확히 파악하면 무작위로 변경하는 대신 정확한 조치를 취할 수 있습니다.
이 플랫폼은 또한 다음과 같은 도움을 줍니다. 로딩 속도 최적화 카탈로그, 장바구니, 결제 페이지 등 각 섹션의 사용자 행동을 페이지별로 분석합니다. 이는 고객 경험과 전환율에 직접적인 영향을 미치는데, 대기 시간이 길어지면 고객은 구매를 포기하는 경향이 있기 때문입니다.
또 다른 중요한 점은 통합 모니터링 New Relic은 ERP, 결제 게이트웨이, 마케팅 도구 및 기타 외부 시스템과 통합되어 이러한 연결을 모니터링하고 주문 차단이나 결제 오류를 유발할 수 있는 장애 또는 성능 저하를 신속하게 감지할 수 있도록 지원합니다.
블랙 프라이데이나 특별 캠페인과 같은 주요 날짜에 New Relic은 매우 유용합니다. 교통량 급증에 대비하세요부하 상태에서 스토어의 동작을 분석함으로써 필요한 리소스를 적절히 배분하고, 캐시를 조정하고, 다운타임이나 사이트 전체 다운 위험을 최소화할 수 있습니다.
New Relic AIM: 인공지능에 적용된 관찰 가능성
AI 기반 애플리케이션의 등장과 함께 New Relic은 다음과 같은 사항을 도입했습니다. 새로운 유물 조준이 솔루션은 APM이 기존 애플리케이션에 적용하는 것과 동일한 철학을 바탕으로 전체 인공지능 스택을 모니터링하도록 설계되었습니다.
목표는 제공하는 것입니다 전 과정에 걸친 완벽한 가시성 AI 솔루션의 모든 구성 요소, 즉 솔루션을 호출하는 서비스부터 사용되는 모델, 중간 데이터 흐름, 기본 인프라 및 관련 리소스 소비에 이르기까지 모든 측면에서 그렇습니다.
설치는 비교적 빠르게 진행됩니다. AI 기반 에이전트이러한 에이전트는 복잡한 추가 계측을 필요로 하지 않습니다. OpenAI 또는 AWS Bedrock과 같은 잘 알려진 모델은 물론 LangChain과 같은 오케스트레이션 프레임워크에 대한 기본 지원을 제공하여 구현을 크게 간소화합니다.
AIM을 사용하면 관찰할 수 있습니다. AI 관련 지표여기에는 모델에 대한 요청 횟수, 응답 시간, 토큰 사용량, 사용자 피드백, 응답 오류율과 같은 지표가 포함됩니다. 이 모든 것은 기존 APM 신호, 인프라 지표 및 로그와 결합되어 AI 레이어가 애플리케이션의 나머지 부분에 미치는 실제 영향을 확인할 수 있습니다.
통합 뉴렐릭 APM 360 이 기능을 사용하면 AI 문제를 다른 시스템 구성 요소와 연관시킬 수 있습니다. 예를 들어 통합 보기에서 애플리케이션 오류 증가와 AI 오류 증가가 동시에 감지되면 모델 계층에서 원인을 신속하게 파악하고 드릴다운하여 정확한 소스를 찾을 수 있습니다.
이러한 접근 방식은 도움이 됩니다 AI 애플리케이션 디버깅 속도를 향상시키세요성능, 품질 및 비용을 최적화하고(예: 토큰 사용 제어) 데이터 처리 및 자동화된 결정의 추적성과 관련된 내부 규정 및 정책을 준수하기 위해서입니다.
New Relic과 시중에 나와 있는 다른 도구들의 비교
시중에는 다음과 같은 다양한 모니터링 및 관측 솔루션이 있습니다. Dynatrace, AppDynamics, Datadog 또는 Elastic APM각각 고유의 강점과 특징을 지닌 뉴렐릭은 여러 팀에게 매력적인 다양한 측면에서 두드러집니다.
그들 중 하나는 비용 편익 비율New Relic은 무료 버전과 확장 가능한 요금제를 제공하여 중소기업에서도 사용할 수 있도록 접근성을 높이는 동시에 복잡한 아키텍처를 가진 대규모 조직을 위한 고급 기능도 제공합니다.
그것에 대한 또 다른 유리한 점은 다음과 같습니다. 구현의 단순성이러한 유형의 도구는 모두 초기 설정이 필요하지만, New Relic은 안내형 마법사, 명확한 문서, 그리고 다양한 환경에서 원활하게 작동하는 에이전트를 통해 사용 편의성을 극대화하는 데 중점을 두었습니다.
이 플랫폼은 또한 다음과 같은 목적을 위해 설계되었습니다. 개발자 및 비즈니스 프로필이 도구는 단순히 기술 데이터만 표시하는 것이 아니라, 성과 지표를 수익, 전환율 또는 기능 사용률 지표와 상호 참조하여 보기 및 대시보드를 구축할 수 있도록 지원하므로 실행 가능한 의사 결정을 더 쉽게 내릴 수 있습니다.
특히 전자상거래 분야에서 가장 두드러진 특징은 다음과 같습니다. Adobe Commerce와의 네이티브 통합이를 통해 복잡한 설정 없이도 온라인 쇼핑몰 모니터링이 간소화됩니다.
다른 도구들과 비교했을 때 Dynatrace와 AppDynamics는 매우 강력한 기능을 제공하지만, 단점도 있습니다. 비용이 더 많이 들고 관리가 더 복잡합니다.특히 관찰 가능성 분야에 경험이 부족한 팀에게 적합합니다. Datadog는 인프라 및 로그에 매우 중점을 두고 있으며, Elastic APM은 오픈 소스 환경에서 매우 인기가 높지만 일반적으로 고급 구성 및 유지 관리가 필요합니다.
이론에서 실천으로: 성과 향상의 실제 사례
통합 관측 플랫폼이 가져올 실질적인 영향을 확인하려면 다음 사례를 살펴보십시오. 모든 매트릭스그곳에서 수석 시스템 설계자인 알렉스 불라르카는 초기에는 최대 5가지의 서로 다른 도구를 사용하여 성능 문제를 해결해야 했습니다.
뉴렐릭을 핵심 플랫폼으로 채택함으로써, 팀은 다음과 같은 작업을 시작했습니다. 단일 대시보드, 분산형 추적 및 서비스 맵이러한 조합 덕분에 장시간 지연되는 문제를 특정 과부하 스레드 그룹으로 정확히 찾아낼 수 있었는데, 이전에는 이를 신속하게 발견하기가 훨씬 더 어려웠습니다.
가질 수 있는 가능성 APM에서 사용자 지정 쿼리까지 통합 데이터 이를 통해 복잡한 문제를 더 빠르고 효율적으로 해결할 수 있었으며, 많은 경우 실제 운영 환경에서 눈에 띄는 문제가 발생하기 전에 이상 징후를 감지하고 수정할 수 있었습니다.
이러한 예시들을 통해 관찰 가능성이 단순히 보기 좋은 그래픽을 갖는 것에 그치지 않고, 오히려 이는 가동 중지 시간을 줄이고, 사용자 경험을 개선하며, 운영 비용을 절감하는 데 직접적인 수단입니다..
이로써 New Relic은 애플리케이션 성능을 모니터링 및 최적화하고, 운영 위험을 줄이며, 높은 수준의 사용자 경험을 제공해야 하는 기업을 위한 가장 포괄적인 솔루션 중 하나로 자리매김했습니다.
애플리케이션, 인프라, 고객 경험, 그리고 이제는 인공지능까지 아우르는 통합적인 접근 방식과 사용 편의성을 갖춘 이 솔루션은 소규모 웹사이트부터 대규모 분산 시스템에 이르기까지 디지털 플랫폼을 완벽하게 관리하고자 하는 모든 조직에게 매우 훌륭한 선택지가 될 것입니다. 더 많은 사용자가 주제에 대해 알 수 있도록 가이드를 공유하세요..