使用 New Relic 進行應用程式效能管理 (APM)培訓

應用程式效能監控簡介

• 理解應用程式效能管理 (APM) 及其在現代應用程式運作中的角色
• 應用程式效能、可用性、可靠性與客戶體驗之間的關係
• 關鍵應用程式效能指標與服務層級目標
• 識別應用程式效能劣化的常見來源
• 應用程式監控生命週期概觀：觀察、分析、診斷、修復與最佳化
• 理解 New Relic 在全面性可觀測性中的角色

New Relic 功能與架構

• New Relic 平台及其核心功能概觀
• 理解 New Relic 架構與資料流
• New Relic 代理程式、收集器與遙測資料
• 指標、事件、日誌、追蹤與錯誤概觀
• 應用程式效能監控 (APM)、瀏覽器監控、基礎架構監控與資料庫監控
• 理解實體、服務、應用程式與工作負載
• 分散式追蹤與服務相依性簡介
• 理解資料保留、查詢與視覺化概念

導覽 New Relic 使用者介面

• 導覽 New Relic 平台與主要儀表板
• 操作應用程式、服務、主機與實體
• 探索效能摘要與應用程式健康狀況
• 使用圖表、表格、過濾器與時間範圍
• 搜尋並分析遙測資料
• 自訂儀表板與檢視
• 建立有用的營運與效能儀表板
• 利用 New Relic 從高層級症狀深入至詳細診斷

設定並組態 New Relic 代理程式

• 理解 New Relic 代理程式架構與支援環境
• 在應用程式伺服器上安裝 New Relic 代理程式
• 為應用程式特定監控設定代理程式
• 測量策略：自動與手動測量
• 設定瀏覽器與終端使用者監控
• 驗證代理程式安裝與遙測資料收集
• 管理組態與環境特定設定
• 排除代理程式安裝與資料收集問題
• 安全且可維護的代理程式部署最佳實踐

從終端使用者角度衡量應用程式效能

• 理解真實使用者監控 (RUM)
• 衡量頁面載入與應用程式回應時間
• 監控瀏覽器效能與使用者互動
• 識別緩慢頁面、交易與使用者旅程
• 分析基於地理位置與裝置的效能差異
• 關聯終端使用者體驗與後端應用程式效能
• 識別直接影響客戶體驗的效能問題
• 利用效能資料優先排序最佳化活動

閱讀與理解測量資料

• 理解交易追蹤與應用程式交易
• 解讀回應時間、吞吐量與錯誤率資料
• 理解交易分解與效能區段
• 分析外部服務與相依性
• 檢視應用程式錯誤與錯誤追蹤
• 從測量資料中識別瓶頸
• 使用追蹤跨應用程式元件跟隨請求
• 關聯指標、事件、日誌與追蹤以進行根本原因分析
• 解讀應用程式遙測資料的實務練習

衡量應用程式資源與基礎架構

• 監控應用程式與伺服器資源使用率
• 理解 CPU、記憶體、磁碟與網路效能
• 識別資源飽和與容量相關問題
• 關聯基礎架構指標與應用程式回應時間
• 監控應用程式程序與工作負載
• 識別資源密集型的交易
• 調查由基礎架構限制引起的效能劣化
• 建立效能基準並識別異常行為

監控與通知

• 理解 New Relic 警示概念
• 定義警示條件與閾值
• 為應用程式效能與可用性建立警示
• 監控錯誤率、回應時間、吞吐量與資源使用率
• 設計可採取行動的警示策略
• 設定通知管道與事件工作流程
• 減少警示雜訊並避免不必要通知
• 理解事件與問題關聯性
• 測試並驗證警示組態
• 主動應用程式監控的最佳實踐

監控資料庫操作

• 理解資料庫效能與應用程式效能之間的關係
• 監控資料庫呼叫與查詢活動
• 識別緩慢的資料庫操作
• 分析資料庫回應時間
• 偵測無效率或資源密集型的查詢
• 關聯資料庫操作與應用程式交易
• 調查與資料庫相關的應用程式瓶頸
• 利用效能資料改善查詢回應時間
• 診斷資料庫效能問題的實務練習

應用程式效能報告與視覺化

• 建立有意義的效能報告
• 為開發、營運與管理團隊建立儀表板
• 為不同受眾選擇適當的指標
• 視覺化應用程式可用性、回應時間、吞吐量與錯誤
• 追蹤隨時間變化的效能趨勢
• 比較不同環境中的應用程式效能
• 將技術指標呈現為具有商業相關性的洞察
• 建立效能基準並針對目標進行報告

分析與最佳化應用程式效能

• 建立系統化的應用程式效能分析流程
• 識別效能瓶頸與異常行為
• 分析交易回應時間與吞吐量
• 將目前效能與歷史基準進行比較
• 在調查期間關聯多個遙測來源
• 根據使用者與商業影響優先排序效能問題
• 識別應用程式最佳化機會
• 使用 New Relic 資料驗證效能改善
• 動手進行的效能分析練習

排解 API 與服務問題

• 監控 API 與外部服務相依性
• 衡量 API 回應時間、吞吐量與錯誤率
• 識別緩慢且不可靠的 API 端點
• 診斷逾時與連線問題
• 分析失敗的 API 交易
• 使用追蹤識別分散式服務中的瓶頸
• 關聯 API 問題與下游相依性
• 識別 API 效能劣化的根本原因
• 開發並驗證修復策略

分散式追蹤與端到端排解

• 理解分散式應用程式與服務相依性
• 分散式追蹤概念簡介
• 跨多個應用程式服務跟隨請求
• 識別由個別服務引入的延遲
• 分析服務間的通訊
• 偵測分散式應用程式元件中的失敗
• 關聯追蹤與日誌、錯誤及基礎架構指標
• 執行端到端的根本原因分析
• 使用實境實驗室環境的實務排解情境

查詢與分析 New Relic 資料

• 簡介在 New Relic 中查詢遙測資料
• 理解 New Relic 查詢語言 (NRQL)
• 撰寫查詢以調查應用程式效能
• 過濾並匯總指標與事件
• 分析回應時間、錯誤、吞吐量與交易資料
• 從查詢結果建立自訂視覺化
• 使用查詢支援排解與報告
• 建立可重複使用的查詢與儀表板
• NRQL 實務練習

整合 New Relic 與第三方工具及服務

• New Relic 整合概觀
• 將 New Relic 與基礎架構及雲端平台整合
• 將監控資料與協作及事件管理工具連接
• 理解整合工作流程與資料交換
• 設定通知與外部服務整合
• 利用整合支援 DevOps 與事件回應流程
• 維持可靠監控整合的最佳實踐

實務排解工作坊

• 調查模擬的應用程式效能事件
• 從終端使用者效能資料中識別症狀
• 分析應用程式交易與錯誤
• 調查基礎架構與資料庫效能
• 追蹤 API 與外部服務相依性
• 關聯指標、事件、日誌與追蹤
• 識別最可能的根本原因
• 開發並驗證修復方法
• 設定警示以防止再次發生
• 記錄發現並溝通商業影響

監控最佳實踐與營運建議

• 設計有效的 New Relic 監控策略
• 選擇有意義的效能與可用性指標
• 建立基準與服務層級目標
• 避免過多的監控雜訊
• 發展有效的警示與升級實踐
• 在開發、測試與生產環境中維持一致的監控
• 利用可觀測性資料支援持續改進
• 將技術效能資料轉換為可採取行動的商業洞察

總結與結論

• 回顧 New Relic 架構與核心功能
• 回顧應用程式、基礎架構、資料庫、API 與終端使用者監控
• 回顧排解與根本原因分析技巧
• 回顧警示、儀表板、報告與整合
• 最終動手進行的效能調查
• 討論真實世界的實施情境
• 問答
• 建議的下一步，以在生產環境中應用 New Relic