Gestión del rendimiento de aplicaciones (APM) con New Relic

Introducción a la supervisión del rendimiento de aplicaciones

• Comprensión de la gestión del rendimiento de aplicaciones (APM) y su papel en las operaciones modernas de aplicaciones
• La relación entre el rendimiento de la aplicación, la disponibilidad, la confiabilidad y la experiencia del cliente
• Indicadores clave de rendimiento de la aplicación y objetivos de nivel de servicio
• Identificación de las fuentes comunes de degradación del rendimiento de la aplicación
• Resumen del ciclo de vida de la supervisión de aplicaciones: observar, analizar, diagnosticar, remediar y optimizar
• Comprensión del papel de New Relic en la observabilidad de pila completa

Características y arquitectura de New Relic

• Resumen de la plataforma New Relic y sus capacidades principales
• Comprensión de la arquitectura de New Relic y el flujo de datos
• Agentes, colectores y datos de telemetría de New Relic
• Resumen de métricas, eventos, registros, trazas y errores
• Supervisión del rendimiento de aplicaciones (APM), supervisión del navegador, supervisión de infraestructura y supervisión de bases de datos
• Comprensión de entidades, servicios, aplicaciones y cargas de trabajo
• Introducción al trazado distribuido y las dependencias de servicios
• Comprensión de los conceptos de retención de datos, consultas y visualización

Navegación por la interfaz de usuario de New Relic

• Navegación por la plataforma New Relic y los principales paneles
• Trabajar con aplicaciones, servicios, hosts y entidades
• Exploración de resúmenes de rendimiento y salud de la aplicación
• Uso de gráficos, tablas, filtros y rangos de tiempo
• Búsqueda y análisis de datos de telemetría
• Personalización de paneles y vistas
• Creación de paneles operativos y de rendimiento útiles
• Uso de New Relic para pasar de síntomas de alto nivel a diagnósticos detallados

Configuración y configuración de los agentes de New Relic

• Comprensión de la arquitectura de los agentes de New Relic y los entornos admitidos
• Instalación de agentes de New Relic en los servidores de aplicaciones
• Configuración de agentes para la supervisión específica de la aplicación
• Estrategias de instrumentación e instrumentación automática versus manual
• Configuración de la supervisión del navegador y del usuario final
• Validación de la instalación del agente y la recopilación de telemetría
• Gestión de la configuración y la configuración específica del entorno
• Solución de problemas de instalación de agentes y recopilación de datos
• Mejores prácticas para una implementación de agentes segura y mantenible

Medición del rendimiento de la aplicación desde la perspectiva del usuario final

• Comprensión de la supervisión de usuarios reales (RUM)
• Medición del tiempo de carga de páginas y tiempo de respuesta de la aplicación
• Supervisión del rendimiento del navegador y las interacciones del usuario
• Identificación de páginas, transacciones y recorridos de usuario lentos
• Análisis de diferencias de rendimiento basadas en la geografía y el dispositivo
• Correlación de la experiencia del usuario final con el rendimiento de la aplicación de backend
• Identificación de problemas de rendimiento que afectan directamente la experiencia del cliente
• Uso de datos de rendimiento para priorizar las actividades de optimización

Lectura y comprensión de los datos de instrumentación

• Comprensión de las trazas de transacción y las transacciones de la aplicación
• Interpretación de los datos de tiempo de respuesta, rendimiento y tasa de errores
• Comprensión de los desgloses de transacción y segmentos de rendimiento
• Análisis de servicios externos y dependencias
• Examen de errores de la aplicación y trazas de errores
• Identificación de cuellos de botella a partir de los datos de instrumentación
• Uso de trazas para seguir las solicitudes a través de los componentes de la aplicación
• Correlación de métricas, eventos, registros y trazas para el análisis de causa raíz
• Ejercicios prácticos de interpretación de la telemetría de la aplicación

Medición de recursos de la aplicación e infraestructura

• Supervisión de la utilización de recursos de la aplicación y del servidor
• Comprensión del rendimiento de CPU, memoria, disco y red
• Identificación de la saturación de recursos y problemas relacionados con la capacidad
• Correlación de métricas de infraestructura con los tiempos de respuesta de la aplicación
• Supervisión de procesos y cargas de trabajo de la aplicación
• Identificación de transacciones intensivas en recursos
• Investigación de la degradación del rendimiento causada por limitaciones de infraestructura
• Establecimiento de líneas base de rendimiento e identificación de comportamiento anormal

Supervisión y notificaciones

• Comprensión de los conceptos de alertas de New Relic
• Definición de condiciones y umbrales de alertas
• Creación de alertas para el rendimiento y la disponibilidad de la aplicación
• Supervisión de tasas de error, tiempos de respuesta, rendimiento y utilización de recursos
• Diseño de políticas de alertas accionables
• Configuración de canales de notificación y flujos de trabajo de incidentes
• Reducción del ruido de alertas y evitación de notificaciones innecesarias
• Comprensión de incidentes y correlación de problemas
• Pruebas y validación de la configuración de alertas
• Mejores prácticas para la supervisión proactiva de aplicaciones

Supervisión de operaciones de base de datos

• Comprensión de la relación entre el rendimiento de la base de datos y el rendimiento de la aplicación
• Supervisión de llamadas a la base de datos y actividad de consultas
• Identificación de operaciones de base de datos lentas
• Análisis de los tiempos de respuesta de la base de datos
• Detección de consultas ineficientes o intensivas en recursos
• Correlación de operaciones de base de datos con transacciones de la aplicación
• Investigación de cuellos de botella de la aplicación relacionados con la base de datos
• Uso de datos de rendimiento para mejorar los tiempos de respuesta de consultas
• Ejercicios prácticos para diagnosticar problemas de rendimiento de la base de datos

Informes y visualización del rendimiento de la aplicación

• Creación de informes de rendimiento significativos
• Construcción de paneles para equipos de desarrollo, operaciones y dirección
• Selección de métricas adecuadas para diferentes audiencias
• Visualización de la disponibilidad de la aplicación, tiempo de respuesta, rendimiento y errores
• Seguimiento de las tendencias de rendimiento a lo largo del tiempo
• Comparación del rendimiento de la aplicación entre entornos
• Presentación de métricas técnicas como información relevante para el negocio
• Establecimiento de líneas base de rendimiento e informes según los objetivos

Análisis y optimización del rendimiento de la aplicación

• Establecimiento de un proceso sistemático de análisis de rendimiento de aplicaciones
• Identificación de cuellos de botella y comportamiento anormal
• Análisis de los tiempos de respuesta y rendimiento de las transacciones
• Comparación del rendimiento actual con las líneas base históricas
• Correlación de múltiples fuentes de telemetría durante las investigaciones
• Priorización de problemas de rendimiento según el impacto en el usuario y el negocio
• Identificación de oportunidades para la optimización de la aplicación
• Validación de mejoras de rendimiento utilizando datos de New Relic
• Ejercicios prácticos de análisis de rendimiento

Solución de problemas de API y servicios

• Supervisión de API y dependencias de servicios externos
• Medición del tiempo de respuesta, rendimiento y tasas de error de la API
• Identificación de puntos finales de API lentos e inconfiables
• Diagnóstico de problemas de tiempo de espera y conectividad
• Análisis de transacciones de API fallidas
• Uso de trazas para identificar cuellos de botella en servicios distribuidos
• Correlación de problemas de API con dependencias aguas abajo
• Identificación de la causa raíz de la degradación del rendimiento de la API
• Desarrollo y validación de estrategias de remediación

Trazado distribuido y solución de problemas de extremo a extremo

• Comprensión de aplicaciones distribuidas y dependencias de servicios
• Introducción a los conceptos de trazado distribuido
• Seguimiento de solicitudes a través de múltiples servicios de aplicación
• Identificación de la latencia introducida por servicios individuales
• Análisis de la comunicación entre servicios
• Detección de fallos en los componentes de la aplicación distribuida
• Correlación de trazas con registros, errores y métricas de infraestructura
• Realización del análisis de causa raíz de extremo a extremo
• Escenarios de solución de problemas prácticos utilizando un entorno de laboratorio en vivo

Consultas y análisis de datos de New Relic

• Introducción a las consultas de datos de telemetría en New Relic
• Comprensión del lenguaje de consultas de New Relic (NRQL)
• Escritura de consultas para investigar el rendimiento de la aplicación
• Filtrado y agregación de métricas y eventos
• Análisis de tiempos de respuesta, errores, rendimiento y datos de transacciones
• Creación de visualizaciones personalizadas a partir de resultados de consultas
• Uso de consultas para apoyar la solución de problemas y los informes
• Construcción de consultas y paneles reutilizables
• Ejercicios prácticos de NRQL

Integración de New Relic con herramientas y servicios de terceros

• Resumen de las integraciones de New Relic
• Integración de New Relic con plataformas de infraestructura y en la nube
• Conexión de datos de supervisión con herramientas de colaboración y gestión de incidentes
• Comprensión de flujos de trabajo de integración e intercambio de datos
• Configuración de notificaciones e integraciones de servicios externos
• Uso de integraciones para apoyar procesos de DevOps y respuesta a incidentes
• Mejores prácticas para mantener integraciones de supervisión confiables

Taller práctico de solución de problemas

• Investigación de un incidente simulado de rendimiento de la aplicación
• Identificación de síntomas a partir de datos de rendimiento de usuarios finales
• Análisis de transacciones y errores de la aplicación
• Investigación del rendimiento de la infraestructura y la base de datos
• Trazado de dependencias de API y servicios externos
• Correlación de métricas, eventos, registros y trazas
• Identificación de la causa raíz más probable
• Desarrollo y validación de un enfoque de remediación
• Configuración de alertas para prevenir la recurrencia
• Documentación de hallazgos y comunicación del impacto comercial

Mejores prácticas de supervisión y recomendaciones operativas

• Diseño de una estrategia de supervisión eficaz de New Relic
• Selección de métricas significativas de rendimiento y disponibilidad
• Establecimiento de líneas base y objetivos de nivel de servicio
• Evitación del ruido excesivo de supervisión
• Desarrollo de prácticas eficaces de alertas y escalamiento
• Supervisión consistente entre desarrollo, pruebas y producción
• Uso de datos de observabilidad para apoyar la mejora continua
• Traducción de datos técnicos de rendimiento en información de negocio accionable

Resumen y conclusión

• Revisión de la arquitectura y capacidades principales de New Relic
• Revisión de la supervisión de aplicaciones, infraestructura, bases de datos, API y usuarios finales
• Resumen de las técnicas de solución de problemas y análisis de causa raíz
• Revisión de alertas, paneles, informes e integraciones
• Investigación final de rendimiento práctica
• Discusión de escenarios de implementación del mundo real
• Preguntas y respuestas
• Próximos pasos recomendados para aplicar New Relic en entornos de producción