NRQLはじめました

Transcript

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

2. 自己紹介

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

4. 会社紹介

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

6. 今日のテーマ

7. New Relic導入して サービスを改善した話

8. NRQL • 文法等の簡単な紹介 • 新しい監視のやり方の紹介

9. えにゅあーるきゅーえる？ ぬるくる？

10. ぬるくる！

11. NRQLとは？

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

13. NRQLの使い方

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）

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）

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。

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。

18. ところで

19. AI/機械学習を使った監視って 憧れますよね？

20. New Relicでできるの？

21. できるんです！

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。。。

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）

24. 教えて！Google先生！

25. 「NRQL predictLinear」で検索

26. None
27. None
28. None

29. 4件、目を通したけど。。。

30. 余談ですが、

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

32. 閑話休題

33. predictLinearと格闘して わかったこと

34. None

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）

36. どのように使えるのか？

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。

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。

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

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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42. ご清聴ありがとうございました