NRQLはじめました

NRUG vol.1でLTしました。

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1. NRQLはじめました
   NRUG Vol.1
   2021-12-15
   株式会社ラフール　伊藤 純一
   

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2. 自己紹介
   

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3. 伊藤 純一（Junichi Ito）
   ・株式会社ラフール SRE / EM
   ・Twitter: @bassbone0
   ・GitHub: @bassbone
   ・Qiita: @bassbone
   ・note: @bassbone
   ・Kaggle: @bassbone （Kaggle Expert）
   ・Blog: https://blog.bassbone.tokyo
   ・ISUCON：ISUCON7〜ISUCON11参加
   　　　　　　⇨いつか本戦行きたい
   今回、初LTです（ドキドキ
   

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4. 会社紹介
   

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5. 株式会社ラフール ＝ HRテック / メンタルヘルステック ベンチャー
   興味のある方は https://survey.lafool.jp へ
   

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6. 今日のテーマ
   

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7. New Relic導入して
   サービスを改善した話
   

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8. NRQL
   ● 文法等の簡単な紹介
   ● 新しい監視のやり方の紹介
   

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9. えにゅあーるきゅーえる？
   ぬるくる？
   

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10. ぬるくる！
    

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11. NRQLとは？
    

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12. NRQLは、New RelicのSQLに似たクエリ言語で
    す。NRQLを使用して、詳細なNew Relicデータを取
    得し、アプリケーションやホスト、ビジネスで重要なア
    クティビティについての洞察を得ることができます。
    公式ドキュメントより引用
    

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13. NRQLの使い方
    

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14. NRQLを使いこなせれば、New Relicの活用の幅が広がります！
    （ダッシュボードや監視設定等）
    

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15. 基本的な構文
    SELECT function(attribute) [AS 'label'][, ...]
    FROM data type
    [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]
    （公式ドキュメントより）
    

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16. NRQL例（１）
    FROM StorageSample
    SELECT average(diskUsedPercent) as 'Disk Usage’
    FACET displayName
    サーバー単位でディスク使用
    率の平均を取得できる。
    FACET（SQLのGROUP BYに
    相当）がポイント。特定の項目
    で集約。
    

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17. NRQL例（２）
    FROM Transaction
    SELECT percentage(
    count(*),
    WHERE http.statusCode >= 500
    )
    SINCE 1 week AGO
    WHERE appName = 'xxxx'
    特定のアプリケーションのエラー
    発生率を取得できる。
    percentageがポイント。特定の
    条件を満たす割合を得られる。
    

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18. ところで
    

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19. AI/機械学習を使った監視って
    憧れますよね？
    

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20. New Relicでできるの？
    

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21. できるんです！
    

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22. 最小2乗線形回帰？将来値を予測？すごそう！
    しかし、サンプルが無い。。。
    

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23. 予測というキーワードからこんなグラフが出せるのかなと期待！
    （画像は公式フォーラムから引用）
    

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24. 教えて！Google先生！
    

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25. 「NRQL predictLinear」で検索
    

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29. 4件、目を通したけど。。。
    

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30. 余談ですが、
    

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31. 「NewRelic predictLinear」で
    検索すれば良かった（9件ヒット）
    という反省
    

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32. 閑話休題
    

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33. predictLinearと格闘して
    わかったこと
    

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35. これが正しいイメージ！
    （直近1週間のディスク使用率推移から1週間後の値を予測）
    

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36. どのように使えるのか？
    

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37. 従来の監視の課題
    具体例
    　ディスクA：使用率90％。増加率1%/月。
    　ディスクB：使用率60％。増加率1％/時。⇦ログの量が急増等。
    例えば、使用率90％を閾値とした監視設定を加えた場合、ディスクAは検知す
    るが、ディスクBは検知しない。しかし、ディスクBは使用率90％に達した瞬間
    には約10時間の猶予しか無く、手遅れになる可能性が。
    ⇨従来の現在の値だけでの監視の限界。
    

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38. 新しい監視
    先の例に対して、
    例えば、直近3時間の推移から24時間後の使用率が90％という監視設定をし
    ておけば、使用率66％到達時点（34時間の猶予）で気付けるため、手遅れる
    になるリスクを軽減することが可能。
    ⇨予測を使った監視を行うことで、より早く異常に気付くことが可能。
    

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39. まとめ
    ● NRQLの使い方の紹介
    ● predictLinearによる未来予測型の監視について紹介
    

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40. 今回のLT準備にあたり、こちらの書籍を参考にさせていただきました！
    

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41. 様々な職種で絶賛募集中！
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42. ご清聴ありがとうございました
    

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