SLI 및 SLO 생성 및 편집

서비스 성공은 모든 요청 수에 대한 성공적인 응답 수의 비율입니다. 이것은 사실상 오류율이지만 예상 오류를 제거하는 등 필터링할 수 있습니다.

Valid events fields

FROM Transaction
WHERE entityGuid = '{entityGuid}'

여기서 {entityGuid} 은 서비스의 GUID입니다.

Bad events fields

FROM TransactionError
WHERE entityGuid = '{entityGuid}' AND error.expected != true

여기서 {entityGuid} 은 서비스의 GUID입니다.

대기 시간 SLI는 좋은 경험으로 설정된 임계값보다 빠르게 제공된 유효한 요청의 비율을 측정합니다.

기간 임계값을 결정하려면 지난 몇 주 동안 서비스가 어떻게 수행되었는지 확인하고 그 결과를 현실적이고 달성 가능한 기준으로 사용하십시오. 그런 다음 SLI 임계값을 반복하고 더 야심찬 성능에 맞출 수 있습니다.

기간 조건에 대한 적절한 값을 선택하기 위해 한 가지 일반적인 방법은 지난 7일 또는 15일 동안 응답의 95 백분위수 기간을 선택하는 것입니다. 쿼리 빌더 를 사용하여 이 기간 임계값을 찾고 이를 사용하여 SLI에 좋은 이벤트로 간주되는 이벤트를 결정합니다.

SELECT percentile(duration, 95) FROM Transaction WHERE entityGuid = '{entityGuid}' since 7 days ago limit max

Valid events fields

FROM Transaction
WHERE entityGuid = '{entityGuid}' AND transactionType = 'Web'

여기서 {entityGuid} 은 서비스의 GUID입니다.

Good events fields

FROM Transaction
WHERE entityGuid = '{entityGuid}' AND transactionType = 'Web' AND duration < {duration}

• 여기서 {entityGuid} 은 서비스의 GUID입니다.
• 여기서 {duration} 은 클라이언트 서비스 또는 최종 사용자에게 좋은 경험을 제공한다고 생각하는 응답 시간(초)입니다.

서비스 성공은 모든 요청 수에 대한 성공적인 응답 수의 비율입니다. 이것은 사실상 오류율이지만 예상 오류를 제거하는 등 필터링할 수 있습니다.

Valid events fields

FROM Span
WHERE entity.guid = '{entityGuid}' AND (span.kind IN ('server', 'consumer') OR kind IN ('server', 'consumer'))

여기서 {entityGuid} 은 서비스의 GUID입니다.

Bad events fields

FROM Span
WHERE entity.guid = '{entityGuid}' AND (span.kind IN ('server', 'consumer') OR kind IN ('server', 'consumer')) AND otel.status_code = 'ERROR'

여기서 {entityGuid} 은 서비스의 GUID입니다.

대기 시간 SLI는 좋은 경험으로 설정된 임계값보다 빠르게 제공된 유효한 요청의 비율을 측정합니다.

기간 임계값을 결정하려면 지난 몇 주 동안 서비스가 어떻게 수행되었는지 확인하고 그 결과를 현실적이고 달성 가능한 기준으로 사용하십시오. 그런 다음 SLI 임계값을 반복하고 더 야심찬 성능에 맞출 수 있습니다.

기간 조건에 대한 적절한 값을 선택하기 위해 한 가지 일반적인 방법은 지난 7일 또는 15일 동안 응답의 95 백분위수 기간을 선택하는 것입니다. 쿼리 빌더 를 사용하여 이 기간 임계값을 찾고 이를 사용하여 SLI에 좋은 이벤트로 간주되는 이벤트를 결정합니다.

SELECT percentile(duration.ms, 95) FROM Span WHERE entityGuid = '{entityGuid}' AND (span.kind IN ('server', 'consumer') OR kind IN ('server', 'consumer')) SINCE 7 days ago LIMIT MAX

Valid events fields

FROM Span
WHERE entity.guid = '{entityGuid}' AND (span.kind IN ('server', 'consumer') OR kind IN ('server', 'consumer'))

여기서 {entityGuid} 은 서비스의 GUID입니다.

Good events fields

FROM Span
WHERE entity.guid = '{entityGuid}' AND (span.kind IN ('server', 'consumer') OR kind IN ('server', 'consumer')) AND duration.ms < {duration}

• 여기서 {entityGuid} 은 서비스의 GUID입니다.
• 여기서 {duration} 은 클라이언트 서비스 또는 최종 사용자에게 좋은 경험을 제공한다고 생각하는 응답 시간(초)입니다.

서비스 성공은 전체 요청 수에 대한 성공적인 응답 수의 비율입니다. 이는 사실상 오류율입니다.

Valid data

FROM Metric
SELECT sum(getField(apm.service.transaction.duration, count))
WHERE appName = '{appName}'

여기서 {appName} APM 앱 이름입니다.

Bad events fields

FROM Metric
SELECT sum(getField(apm.service.error.count, count))
WHERE appName = '{appName}' AND getField(`apm.service.error.count`, count) > 0

여기서 {appName} APM 앱 이름입니다.

좋은 이벤트가 사용자 정의 측정항목에 의해 보고된다고 상상해 보세요. 유효한 이벤트 수는 동일할 수 있습니다.

Valid data

FROM Metric
SELECT sum(getField(apm.service.transaction.duration, count))
WHERE appName = '{appName}'

여기서 {appName} APM 앱 이름입니다.

이제 맞춤 측정항목을 사용하여 좋은 이벤트를 검색합니다.

Good data

FROM Metric
SELECT sum(getField(newrelic.timeslice.value, count))
WHERE appName = '{appName}' AND metricTimesliceName = 'Custom/CrossClusterQuery/DataAvailability/status/success'

여기서 {appName} APM 앱 이름입니다.

오류 없이 제공되는 페이지뷰의 비율입니다.

Valid events fields

FROM PageView
WHERE entityGuid = '{entityGuid}'

여기서 {entityGuid} 은 브라우저 앱 GUID입니다.

Bad events fields

FROM JavaScriptError
WHERE entityGuid = '{entityGuid}' AND firstErrorInSession IS true

여기서 {entityGuid} 은 브라우저 앱 GUID입니다.

뷰포트에 표시되는 가장 큰 콘텐츠 요소가 좋은 경험에 해당하는 것으로 간주되는 임계값보다 빠르게 렌더링된 유효한 페이지 뷰의 비율입니다.

Valid events fields

FROM PageViewTiming
WHERE entityGuid = '{entityGuid}' AND largestContentfulPaint IS NOT NULL

여기서 {entityGuid} 은 브라우저 앱 GUID입니다.

Good events fields

FROM PageViewTiming
WHERE entityGuid = '{entityGuid}' AND largestContentfulPaint < '{largestContentfulPaint}'

• 여기서 {entityGuid} 은 브라우저 앱 GUID입니다.

• 여기서 {largestContentfulPaint} 은 최종 사용자에게 좋은 경험을 제공한다고 생각하는 표시 영역에 표시되는 가장 큰 콘텐츠 요소를 렌더링하는 데 걸리는 시간(밀리초)입니다. 빈번한 표준은 4000ms입니다.

  사용자 환경에서 {largestContentfulPaint} 에 사용할 현실적인 숫자를 결정하기 위해 한 가지 일반적인 방법은 지난 7일 또는 15일 동안 응답의 95 백분위수 기간을 선택하는 것입니다. 쿼리 빌더를 사용하여 찾습니다.

  SELECT percentile(largestContentfulPaint, 95) FROM PageViewTiming WHERE entityGuid = '{entityGuid}' SINCE 7 days ago LIMIT MAX

  카피

사용자가 페이지와 처음 상호작용한 시간과 브라우저가 해당 상호작용에 응답한 시간 사이의 시간이 특정 임계값 미만인 페이지 조회수의 비율입니다.

Valid events fields

FROM PageViewTiming
WHERE entityGuid = '{entityGuid}' AND interactionToNextPaint IS NOT NULL

여기서 {entityGuid} 은 브라우저 앱 GUID입니다.

Good events fields

FROM PageViewTiming
WHERE entityGuid = '{entityGuid}' AND interactionToNextPaint < {interactionToNextPaint}

• 여기서 {entityGuid} 은 브라우저 앱 GUID입니다.

• 여기서 {interactionToNextPaint} 은 최종 사용자에게 좋은 경험을 제공하기 위해 브라우저가 응답해야 하는 시간(밀리초)입니다. 빈번한 표준은 300ms입니다.

  사용자 환경에서 {interactionToNextPaint} 에 사용할 현실적인 숫자를 결정하기 위해 한 가지 일반적인 방법은 지난 7일 또는 15일 동안 응답의 95 백분위수 기간을 선택하는 것입니다. 쿼리 빌더를 사용하여 찾습니다.

  SELECT percentile(interactionToNextPaint, 95) FROM PageViewTiming WHERE entityGuid = '{entityGuid}' SINCE 7 days ago LIMIT MAX FACET deviceType

  카피

CLS(누적 레이아웃 전환)가 좋은 페이지 보기의 비율입니다. CLS는 페이지의 전체 수명 동안 발생하는 모든 예상치 못한 레이아웃 전환에 대한 모든 개별 레이아웃 전환 점수의 총합으로 설명됩니다. 레이아웃 이동은 보이는 요소가 렌더링된 프레임에서 다음 프레임으로 위치를 변경할 때마다 발생합니다.

Valid events fields

FROM PageViewTiming
WHERE entityGuid = '{entityGuid}' AND cumulativeLayoutShift IS NOT NULL

여기서 {entityGuid} 은 브라우저 앱 GUID입니다.

데스크톱 및 모바일 장치에서 별도로 CLS를 추적하기 위해 별도의 SLI를 만들려면 필드 끝에 다음 절 중 하나를 추가합니다.

• and deviceType = 'Mobile'
• and deviceType = 'Desktop'

Good events fields

FROM PageViewTiming
WHERE entityGuid = '{entityGuid}' AND cumulativeLayoutShift < {cumulativeLayoutShift}

• 여기서 {entityGuid} 은 브라우저 앱 GUID입니다.

• 여기서 {cumulativeLayoutShift} 은 사전 설정 값입니다. 좋은 사용자 경험을 제공하려면 사이트의 CLS 점수가 0.1 이하가 되도록 노력해야 합니다. 0.25점 이상의 CLS 점수는 열악한 사용자 경험으로 간주됩니다.

  유효한 이벤트 쿼리를 정의할 때 데스크톱 및 모바일 장치에서 별도로 CLS를 추적하기 위해 별도의 SLI를 만들기로 결정한 경우 필드 끝에 다음 절을 추가합니다.

  • and deviceType = 'Mobile'
  • and deviceType = 'Desktop'

  환경에서 {cumulativeLayoutShift} 에 대해 선택할 현실적인 숫자를 결정하기 위해 일반적인 방법 중 하나는 모바일 및 데스크톱 기기에 걸쳐 분류된 지난 7일 또는 15일 동안 페이지 로드의 75번째 백분위수를 선택하는 것입니다. 쿼리 빌더를 사용하여 찾습니다.

  SELECT percentile(cumulativeLayoutShift, 95) FROM PageViewTiming WHERE  entityGuid = '{entityGuid}' since 7 days ago limit max facet deviceType

  카피

성공은 모든 검사 수에 대한 성공적인 종합 검사 수의 비율입니다.

Valid events fields

FROM SyntheticCheck
WHERE entity.guid = '{entityGuid}'

여기서 {entityGuid} 합성 검사의 GUID입니다.

Good events fields

FROM SyntheticCheck
WHERE entity.guid = '{entityGuid}' AND result='SUCCESS'

여기서 {entityGuid} 합성 검사의 GUID입니다.

새 SLI를 정의하려면 다음 세 가지 옵션 중 하나를 선택하십시오.

• Entity data

  : 에이전트 또는 사용자 정의 대시보드에서 제공되는 표준 데이터를 기반으로 SLI를 기반으로 합니다. 이것이 가장 일반적인 옵션입니다. 이를 선택한 경우 사용하려는 부분(예: APM 서비스)을 선택하세요.

• Custom data

  : 또는 사용자 정의 NRDB 이벤트 또는 차원 지수를 기반으로 SLI를 기반으로 할 수 있습니다. 서비스 범위 데이터를 특정 부분에 연결할 수 없거나 서비스 범위 데이터를 워크로드에 직접 연결하려는 경우 이 옵션을 사용하세요.

• Metric data

  : Prometheus, OTel 또는 사용자 정의 차원 지수에서 가져온 데이터를 기반으로 합니다.

이 단계에서는 어떤 이벤트가 유효한지, 좋은지 나쁜지를 결정하는 SLI 쿼리를 구성합니다.

SLI를 APM 서비스 또는 브라우저 앱과 연결하면 New Relic은 몇 가지 일반적인 SLI 및 해당 쿼리를 제안합니다. 최신 데이터를 서비스 수준 목표의 기준으로 사용하며 나중에 SLI 및 SLO를 편집할 수 있습니다.

다른 유형의 엔터티를 사용하거나 차원 메트릭을 쿼리하거나 New Relic에서 제공하는 기준 값을 사용자 지정하려는 경우 필요에 맞게 SLI를 사용자 지정할 수 있습니다. 예를 들어 WHERE 절을 사용하여 상태 확인을 필터링할 수 있습니다. 각 쿼리에 다른 이벤트 유형을 사용할 수도 있습니다. 이 경우 각 유효한 이벤트가 양호 또는 불량 쿼리에 대한 하나 이하의 이벤트에만 해당하는지 확인하십시오.

데이터가 수집된 계정은 SLI가 참조하는 엔터티의 계정과 일치합니다. 각 필드에 무엇이 들어가는지 알아보려면 위의 섹션을 참조하십시오.

오른쪽에는 최종 쿼리가 표시되고 맨 아래에는 지난 며칠 동안 유효하고 좋은/나쁜 이벤트의 수에 대한 미리보기가 표시됩니다.

다음은 차원 메트릭에 대한 백분율 기반 성공률의 예입니다. 이를 SLI에 대한 유효/양호 이벤트로 변환해 보겠습니다.

FROM Metric
SELECT percentage(sum(scrooge_do_expire_count), 
WHERE status = 'success') AS 'Success Rate'
WHERE env='production' 
AND status != 'attempt'

유효한 쿼리의 경우 외부 WHERE 절을 복사하면 됩니다.

FROM Metric
SELECT sum(scrooge_do_expire_count))
WHERE env='production'
AND status != 'attempt'

좋은 이벤트는 백분율 함수의 외부 WHERE 절과 WHERE 절이지만:

FROM Metric
SELECT sum(scrooge_do_expire_count))
WHERE env='production'
AND status != 'attempt'
AND status = 'success'

현재 지원되는 네 가지 집계 함수는 count(), sum(), getField() 및 getCdfCount() 입니다. Count 및 sum 는 모든 이벤트 유형에 사용할 수 있는 반면, getField 및 getCdfCount 는 Metric 에서 선택할 때만 사용할 수 있습니다.

유효/양호/불량 이벤트의 수를 계산하려면 이벤트 데이터와 함께 count() 함수를 사용하세요.

sum() 함수는 이벤트 데이터 또는 측정기준 측정항목에 미리 집계된 카운터가 있는 경우에 유용합니다. 합계에 사용할 속성인 매개변수가 필요합니다.

getField() 및 getCdfCount() 함수를 사용하여 분포 측정항목 속성이 임계값 미만 또는 임계값에 도달하는 빈도를 확인합니다. 두 함수 모두 속성이 필요하고 getCdfCount()도 값을 측정하기 위한 임계값이 필요합니다.

count() 사용 예:

FROM JavaScriptError
SELECT count(*)
WHERE entityGuid = '{entityGuid}' AND firstErrorInSession IS true

sum() 사용 예:

FROM ServerlessSample
SELECT sum(provider.errors.Sum)
WHERE awsAccountId = 'XXX'  And provider LIKE 'LambdaFunction%'

getCdfCount() 과 결합된 getField() 사용하는 예:

FROM Metric
SELECT getField(`newrelic.goldenmetrics.synth.monitor.medianDurationS`, count) as 'Valid'

FROM Metric
SELECT getCdfCount(`newrelic.goldenmetrics.synth.monitor.medianDurationS`, 0.5) as 'Good'

SLI 쿼리에 와일드카드를 사용할 수도 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

FROM ApiGatewaySample
SELECT sum(provider.cache%Count.Sum)
WHERE awsAccountId = 'XXX'

이 단계에서는 SLI 값을 미리 보고 이 SLI에 대해 하나의 SLO를 추가합니다. 기간의 길이와 목표 비율을 선택하기만 하면 됩니다. 오른쪽의 차트는 설정하고 있는 목표가 실현 가능한지 또는 자주 놓치는지를 예측하는 데 도움이 됩니다.

순환 기간 SLO가 지원됩니다. 롤링 시간 창에서 SLO 규정 준수는 지난 N일을 고려합니다. 1분마다 가장 오래된 데이터가 현재 계산에서 삭제되고 새 데이터가 이를 대체합니다.

측정 대상을 인식하는 데 도움이 되는 SLI의 짧은 이름을 선택하십시오.

나중에 UI에서 SLI를 검색, 필터링 및 그룹화하는 데 사용할 수 있도록 SLI에 태그를 추가하는 것이 좋습니다.

조직에 의미 있는 모든 태그를 설정할 수 있습니다. 드롭다운은 다음과 같은 유용한 태그 키를 제안합니다.

• owner: 이 서비스 수준을 소유하고 SLO 목표를 달성하지 못한 경우 대응하는 팀 또는 사업부입니다.

• category: latency 과 같이 SLI가 측정하는 것을 설명하는 키워드입니다. 제안된 서비스 수준 흐름을 따르면 New Relic이 이 태그를 채우고 나중에 편집할 수 있습니다.

• environment: 서비스 수준이 측정하고 사용 사례에 적합한 환경입니다.

• maturity: SLO가 얼마나 안정적인지 이해 관계자에게 알리는 데 유용합니다. test , commitment 또는 aspirational 와 같은 태그 값을 사용하는 것이 좋습니다.

• user_journey 및 application : 이러한 종류의 태그는 전체 사용자 여정이든 특정 애플리케이션이든 동일한 사용자 경험에 적용되는 SLI를 그룹화하는 데 도움이 됩니다.

  또한 드롭다운에는 관련 엔터티 태그도 표시되므로 SLI에도 빠르게 추가할 수 있습니다.

  

  완료하려면 해당 서비스 수준에 대한 설명을 선택적으로 추가할 수 있습니다.