使用 New Relic 进行应用性能管理 (APM) 培训

应用性能监控简介

• 理解应用性能管理 (APM) 及其在现代应用运维中的作用
• 应用性能、可用性、可靠性与客户体验之间的关系
• 关键应用性能指标和服务级别目标
• 识别导致应用性能下降的常见来源
• 应用监控生命周期概览：观察、分析、诊断、修复和优化
• 理解 New Relic 在全栈可观测性中的角色

New Relic 的功能与架构

• New Relic 平台及其核心功能概览
• 理解 New Relic 架构及数据流
• New Relic 代理、采集器和遥测数据
• 指标、事件、日志、跟踪和错误概览
• 应用性能监控 (APM)、浏览器监控、基础设施监控和数据库监控
• 理解实体、服务、应用和工作负载
• 分布式跟踪和服务依赖关系介绍
• 理解数据保留、查询和可视化概念

浏览 New Relic 用户界面

• 导航 New Relic 平台及主要仪表板
• 操作应用、服务、主机和实体
• 探索性能摘要和应用健康状态
• 使用图表、表格、过滤器和时间范围
• 搜索和分析遥测数据
• 自定义仪表板和视图
• 创建实用的运维和性能仪表板
• 利用 New Relic 从高层症状深入至详细诊断

设置和配置 New Relic 代理

• 理解 New Relic 代理架构及支持的环境
• 在应用服务器上安装 New Relic 代理
• 针对特定应用监控配置代理
• 插桩策略及自动与手动插桩的区别
• 配置浏览器和终端用户监控
• 验证代理安装及遥测数据收集
• 管理配置及特定环境的设置
• 排除代理安装和数据收集故障
• 安全且可维护的代理部署最佳实践

从终端用户视角衡量应用性能

• 理解真实用户监控 (RUM)
• 测量页面加载和应用响应时间
• 监控浏览器性能及用户交互
• 识别慢速页面、事务和用户旅程
• 分析基于地理位置和设备的性能差异
• 关联终端用户体验与后端应用性能
• 识别直接影响客户体验的性能问题
• 利用性能数据优先安排优化活动

阅读和理解插桩数据

• 理解事务跟踪和应用事务
• 解读响应时间、吞吐量和错误率数据
• 理解事务分解和性能分段
• 分析外部服务和依赖关系
• 检查应用错误和错误跟踪
• 从插桩数据中识别瓶颈
• 使用跟踪追踪跨应用组件的请求
• 关联指标、事件、日志和跟踪以进行根本原因分析
• 解读应用遥测数据的实操练习

衡量应用资源和基础设施

• 监控应用和服务器资源利用率
• 理解 CPU、内存、磁盘和网络性能
• 识别资源饱和及容量相关问题
• 关联基础设施指标与应用响应时间
• 监控应用进程和工作负载
• 识别资源密集型事务
• 调查由基础设施限制导致的性能下降
• 建立性能基线并识别异常行为

监控和通知

• 理解 New Relic 警报概念
• 定义警报条件和阈值
• 为应用性能和可用性创建警报
• 监控错误率、响应时间、吞吐量和资源利用率
• 设计可操作的警报策略
• 配置通知渠道和事件工作流
• 减少警报噪音并避免不必要的通知
• 理解事件和问题关联
• 测试和验证警报配置
• 主动应用监控的最佳实践

监控数据库操作

• 理解数据库性能与应用性能之间的关系
• 监控数据库调用和查询活动
• 识别慢速数据库操作
• 分析数据库响应时间
• 检测低效或资源密集型查询
• 关联数据库操作与应用事务
• 调查与数据库相关的应用瓶颈
• 利用性能数据提高查询响应时间
• 诊断数据库性能问题的实操练习

应用性能的报告与可视化

• 创建有意义的性能报告
• 为开发、运维和管理团队构建仪表板
• 为不同受众选择合适的指标
• 可视化应用可用性、响应时间、吞吐量和错误
• 跟踪随时间变化的性能趋势
• 比较不同环境下的应用性能
• 将技术指标呈现为商业相关洞察
• 建立性能基线并针对目标进行报告

分析和优化应用性能

• 建立系统的应用性能分析流程
• 识别性能瓶颈和异常行为
• 分析事务响应时间和吞吐量
• 将当前性能与历史基线进行比较
• 在调查过程中关联多个遥测数据源
• 根据用户和商业影响优先处理性能问题
• 识别应用优化的机会
• 使用 New Relic 数据验证性能改进
• 动手性能分析练习

故障排除 API 和服务问题

• 监控 API 和外部服务依赖关系
• 测量 API 响应时间、吞吐量和错误率
• 识别慢速且不可靠的 API 端点
• 诊断超时和连接问题
• 分析失败的 API 事务
• 使用跟踪识别分布式服务间的瓶颈
• 关联 API 问题与下游依赖关系
• 识别 API 性能下降的根本原因
• 制定并验证修复策略

分布式跟踪和端到端故障排除

• 理解分布式应用和服务依赖关系
• 分布式跟踪概念介绍
• 追踪跨多个应用服务的请求
• 识别由单个服务引入的延迟
• 分析服务间通信
• 检测分布式应用组件中的故障
• 关联跟踪与日志、错误和基础设施指标
• 执行端到端的根本原因分析
• 使用实时实验室环境的实际故障排除场景

查询和分析 New Relic 数据

• 介绍在 New Relic 中查询遥测数据
• 理解 New Relic 查询语言 (NRQL)
• 编写查询以调查应用性能
• 过滤和聚合指标和事件
• 分析响应时间、错误、吞吐量和事务数据
• 从查询结果创建自定义可视化
• 使用查询支持故障排除和报告
• 构建可复用的查询和仪表板
• NRQL 实操练习

将 New Relic 与第三方工具和服务集成

• New Relic 集成概览
• 将 New Relic 与基础设施和云平台集成
• 将监控数据与协作和事件管理工具连接
• 理解集成工作流和数据交换
• 配置通知和外部服务集成
• 使用集成支持 DevOps 和事件响应流程
• 维护可靠监控集成的最佳实践

实际故障排除研讨会

• 调查模拟的应用性能事件
• 从终端用户性能数据中识别症状
• 分析应用事务和错误
• 调查基础设施和数据库性能
• 跟踪 API 和外部服务依赖关系
• 关联指标、事件、日志和跟踪
• 确定最可能的根本原因
• 制定并验证修复方案
• 配置警报以防止再次发生
• 记录发现并沟通商业影响

监控最佳实践和运维建议

• 设计有效的 New Relic 监控策略
• 选择有意义的性能和可用性指标
• 建立基线和服务级别目标
• 避免过度的监控噪音
• 制定有效的警报和升级实践
• 在开发、测试和生产环境中保持监控的一致性
• 利用可观测性数据支持持续改进
• 将技术性能数据转化为可操作的商业洞察

总结与结论

• 回顾 New Relic 架构和核心功能
• 回顾应用、基础设施、数据库、API 和终端用户监控
• 总结故障排除和根本原因分析技术
• 回顾警报、仪表板、报告和集成
• 最终动手性能调查
• 讨论现实世界的实施场景
• 问答环节
• 建议在生产环境中应用 New Relic 的后续步骤