Observability——New Relid

New Relid

        依赖说明:将 Micrometer 指标发布到 New Relid ,这是一种具有完整 UI 和 称为 NRQI 的查询语言的SaaS产品。(SaaS:通俗讲就是将软件用网站的形式表现。网页代替本地软件安装)

        New Relic 是一个很强大的服务器性能监控工具,New Relic目前专注于SaaS和App性能管理业务,它支持支持agent和API传送数据,能够对部署在本地或在云中的web应用程序进行监控、故障修复、诊断、线程分析以及容量计划。

        New Relic APM将你没有发现的问题暴漏出来,帮助团队减少问题解决的时间,从而集中精力写出更多的代码,而不是一直在停留在故障排除。

  •     端对端事务跟踪:跟踪一个关键事务的性能,这个事务贯穿在整个面向服务应用程序环境。
  •     代码级的可见性:深入洞察特定代码段和SQL语句对性能的影响。
  •     关键事务:标记你的最关键的事务,当响应时间、调用、错误率等这些表现不佳的时候可以迅速的发现。
  •     X光会话:通过展示事务跟踪长期分析的结果,来获得对一个关键事务性能更深入的了解。


参考:

服务器性能监控之New Relic 入门教程

New Relic APM(应用性能监控)介绍

New Relic性能监控(一)概览

New Relic性能监控(二)应用监控APM

New Relic性能监控(三)浏览器端监控


POM

<!--New Relid-->
<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-new-relic</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

XXXX

所给参考引用中未提及Agentic Observability的相关内容,以下是基于通用知识的介绍: ### Agentic Observability介绍 Agentic Observability是针对智能代理系统(Agentic AI系统)的可观测性解决方案。智能代理系统是具有自主性、能根据环境变化自主决策和行动的系统。Agentic Observability旨在对这类系统的运行状态、行为和性能进行全面的监测、度量和分析,以确保系统的可靠性、安全性和高效性。它能帮助开发者和运维人员理解智能代理在复杂环境中的行为,及时发现和解决潜在问题。 ### 原理 Agentic Observability主要基于数据收集、处理和分析三个核心步骤。在数据收集阶段,会从智能代理系统的各个组件(如代理本身、与之交互的环境、调用的外部服务等)收集多种类型的数据,包括日志、指标、跟踪信息等。接着,对收集到的数据进行处理,例如清洗、转换和聚合,以提高数据质量和可用性。最后,运用数据分析技术(如机器学习、统计分析等)对处理后的数据进行深入分析,提取有价值的信息和洞察,以支持决策和优化。 ### 应用 - **故障排查**:当智能代理系统出现故障或异常时,Agentic Observability可以提供详细的运行数据和行为轨迹,帮助快速定位问题根源,缩短故障修复时间。 - **性能优化**:通过对系统性能指标的监测和分析,发现性能瓶颈和潜在的优化点,从而对智能代理的算法、架构或资源配置进行优化,提高系统的运行效率。 - **安全保障**:监测智能代理的行为和交互,识别潜在的安全威胁和异常活动,如恶意攻击、数据泄露等,及时采取措施保障系统的安全性。 - **系统评估**:在系统开发和部署过程中,Agentic Observability可以提供客观的数据支持,评估系统的功能完整性、稳定性和可靠性,为系统的改进和升级提供依据。 ```python # 以下是一个简单的数据收集和处理示例(仅为示意) import logging # 配置日志记录 logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) # 模拟智能代理行为 def agent_action(): try: # 执行代理操作 result = some_function() logger.info(f"Agent action succeeded with result: {result}") except Exception as e: logger.error(f"Agent action failed: {e}", exc_info=True) # 模拟一个函数 def some_function(): return "Sample result" # 调用代理行为 agent_action() ```
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