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What's new

Compute limits

Compute limits give Organization Managers a level of budget control over Autopilot. Now, New Relic administrators can set daily and monthly budgets in Advanced Compute Capacity Units (Advanced CCUs) to help govern spend on investigations and automated alert triage. A separate sub-budget for automated investigations helps keep alert-driven activity and manual work each within the budget you set, so you can plan Autopilot costs with confidence.

• Set daily and monthly budgets: Organization Managers define budgets in Advanced Compute Capacity Units (Advanced CCUs).
• Reserve a budget for automated investigations: Set a separate daily and monthly sub-budget for automated work, such as investigations started by alert webhooks and workflow notifications.
• See your usage in the chat panel: A status pill in the chat context bar shows where your organization stands.
• Warnings before you reach the limit: From 75% of your budget, Autopilot adds a warning to its responses that your organization is approaching its daily or monthly limit.
• Message when the limit is reached: At 100%, new requests are paused and Autopilot explains the next steps: contact your Organization Manager to raise the budget, or try again after the daily reset at 00:00 UTC.

For setup steps and official details, see Autopilot compute limits.

Increased successful investigations and compute limits to manage your budget

New features

• Set compute budgets for Autopilot (Preview): You can now set daily and monthly compute budgets to help you stay in control of costs during busy periods such as alert storms.
• See Autopilot work through each stage: The thinking display now shows distinct planning and summarization steps, with a status message that updates as Autopilot moves from one stage to the next.
• Improved NRQL guidance: Autopilot is better at building valid NRQL queries, with improved handling of faceting, grouping and query structure.

Improvements & fixes

• Root cause is less likely to default to a recent deployment: Investigations of error rate, latency, and synthetic monitor alerts better handle deployment history rather than preferencing a recent deployment.
• Recalled information is kept separate from current evidence: Autopilot can now better parse causes of prior issues from the current investigation evidence.
• Empty results are flagged: Fixed an issue where a step that returned no results or low confidence could be treated as complete. Autopilot is more likely to call out when a part of an investigation comes back empty.
• Fewer stalls on repeated lookups: Fixed an issue where an investigation could stall when Autopilot needed to look up the same data a second time.
• Enhanced protections for data fencing: Autopilot includes enhanced safeguards for fencing and handling data only versus agent instructions during investigations.
• Fast investigations error gracefully: During fast investigations Autopilot now reserves time to summarize what it found, so you are more likely to get a useful answer.

バグ修正

• より高速で回復力の高いチャットパネル：チャットの起動がより高速になり、requestsのバーストをキューに入れ、一時的なネットワークの不具合によって失敗した呼び出しを、最初にエラーを表示するのではなく、自動的に再試行するようになりました。
• 使用量制限に達した際のメッセージがより明確に： 一般的なエラーの代わりに、1時間あたりのリクエスト制限または1日あたりの使用量制限に達したことを、Autopilotが具体的に通知するようになりました。
• より信頼性の高いエンティティ検索: エンティティの検索でファジーマッチングが正しく実行されるようになり、お探しのアカウント内のエンティティが優先される可能性が高くなったため、最初の試行で適切なエンティティを見つけやすくなりました。
• 不正確なタイムウィンドウの修正: 以前は"IST"がインド標準時ではなくイスラエル標準時として誤読される可能性があり、分析ウィンドウが数時間ずれたり、予期しない検証エラーが発生したりすることがありました。現在、ISTは正しく解決されるようになり、自然言語による時間解析に関するその他のいくつかの修正も行われました。
• より正確なチャート結果： 本来除外されるべきではない有効なチャート値が、ビジュアライゼーションから除外されることがなくなりました。
• カバレッジギャップに関する質問に対して、より完全な回答が得られるようになりました： 監視カバレッジのギャップ（たとえば、集計やエンティティのカバレッジの欠落）について質問した際に、Autopilotの専用のカバレッジギャップ分析が実際に使用されず、回答が不完全になる可能性がある問題を修正しました。
• 添付されたコンテキストが不完全な場合に失敗するrequestsが減少しました： 添付されたコンテキストが不完全なrequestsが、元の質問にフォールバックする代わりに、完全に失敗する可能性がある問題を修正しました。

新機能

• 呼び出し時のより詳細な根本原因分析: Autopilotは、インシデントやSlackをトリガーとする調査など、より多くのエントリポイントから集計をその背後にあるコード変更までトレースできるようになりました。これにより、デプロイメント履歴全体を調べることなく、問題を特定できます。
• チャートだけでなく、すべてのデータを確認：ツールの結果には、視覚化と併せて基となるデータが表示されるようになり、Autopilotが何を根拠に回答したかをより簡単に検証できるようになりました。
• 単なる平均ではなく、断続的なスパイクを特定：メトリクス分析でパーセンタイルの詳細とトレンド履歴が表示されるようになり、平均だけの場合よりも短時間のスパイクを簡単に捉えられるようになりました。
• 1回のリクエストで1か月分のアラートを照会：エンティティスコープのクエリの集計ルックバックウィンドウが7日から30日に拡大され、過大なリクエストは完全に拒否されるのではなく、自動的に縮小されるようになりました。
• セッションに直接ジャンプ：レスポンスにブラウザとモバイル用の直接セッションリンクが含まれるようになったため、探す手間をかけずにAutopilotが中断したところから作業を再開できます。

改善と強化

GitHub MCPインテグレーション機能のアップデート（パブリックプレビュー）

AutopilotのGitHubインテグレーションにより、アクティブなアラートがデプロイメントおよびリリース履歴により直接的に関連付けられるようになったため、ツールを切り替えることなくトリアージを行うことができます。

• 作業を重複させる前に進行中の修正を確認: 集計のトリアージ中に、Autopilotは影響を受けるサービスをすでに対象としているオープンなプルリクエストがないかGitHubを確認するようになりました。これにより、独自の修正を開始する前に、ホットフィックスや関連する修正がすでに進行中かどうかを確認できます。
• 集計が発生した瞬間にバージョンドリフトを特定：Autopilotは、実際にデプロイされたリリースとインシデントの開始時に実行されていたバージョンを比較し、問題の一因となっている可能性のある最近のロールアウトや未検証のデプロイメントを提示するようになりました。

バグ修正

• ユニーク値をカウントする際に失敗する可能性があったクエリを修正：ユニークなものをカウントする必要がある質問 — 特定のエラーに遭遇した個別のユーザー数など — により、Autopilotが無効なNRQLクエリを構築し、応答に失敗する可能性がありました。Autopilotはこれをより適切に処理するようにガイドされるようになり、これらの質問でエラーが発生する可能性が低くなりました。
• 拒否されるエラー分析の応答を削減：詳細なエラーの内訳を要求すると、配信するには大きすぎるとして拒否される可能性がある問題を修正しました。
• 大量のログを分析する際のタイムアウトを削減：ログ分析に割り当てられる時間を増やしたため、大量のログを持つアカウントでタイムアウトが発生する可能性が低くなりました。
• キャンセルして実行を停止：チャットパネルから調査をキャンセルすると、バックエンドでの実行が停止するようになりました。
• より高速でクリーンなチャットパネルの読み込み：チャットパネルは、エージェントリスト全体を待つのではなく、Ask AIとAutopilotを最初に読み込むようになり、エージェントのドロップダウンにどちらかが2回表示されることがなくなりました。
• より一貫したナレッジベースのグラウンディング：迅速で直接的な回答や集計トリアージの調査において、回答前にナレッジベースがより一貫して参照されるようになりました。
• GitHubの調査におけるより正確なデプロイメントステータス: サービスのリリースステータスのレポートが改善されました。
• Autopilotが回答を見つけられない場合のガイダンスを明確化：一般的な「問題が発生しました」というメッセージを、質問の言い換えを促すより役立つガイダンスに置き換えました。
• 誤解を招く接続エラーの修正：ログイン関連のリダイレクトが期限切れの接続として報告されていましたが、現在は正しく識別されるようになりました。

新機能

• Autopilotは、NRQLクエリからAPM、集計分析に至るまで、すべての主要なツールに対して、改善および最適化されたサイズ制限と、よりスマートな予算追跡を適用するようになりました。これにより、1つの過大な応答や単一のツール呼び出しの失敗が、調査全体に影響を及ぼす可能性が低くなります。
• Autopilotがコンテキストを圧縮し、requestsをルーティングし、メモリとナレッジを取得する方法に対する内部的な改善により、特に大量の処理を行うアカウントにおいて、回答の品質を犠牲にすることなく処理時間を短縮できます。平均ランタイムは約20％短縮されました。
• 以前は膨大なデータ量によって実行が失敗する可能性があった、多数のエンティティ、アラート、またはログが存在する複雑な環境の調査に関する改善です。

バグ修正

• AutopilotのSlackでの応答が、実際に取得したデータにより正確に基づくようになりました。
• Autopilotは、個々のステップの失敗からより適切に回復し、可能な限り処理を継続するようになりました。これにより、不完全な分析が減少します。
• 複雑なクエリによってAutopilotがエラーを出さずに失敗する可能性がある問題を修正しました。これらのケースでは、調整を行えるように明確な説明とともに早期に失敗するようになりました。
• 一般的な「問題が発生しました」というメッセージは、何が発生したか、次に何を試すべきかについての具体的な詳細を提示する提案に置き換えられました。
• 「アクティブな問題の数」のチャートが、応答内のテキストの詳細とより適切に一致するようになりました。

新機能

Autopilot：より迅速で信頼性の高い調査

• より迅速な調査：Autopilotはステップを並行してディスパッチするようになったため、特に複数のサブ調査に展開するrequestsにおいて、所要時間が短縮され、タイムアウトが減少します。
• ファストパスルーティング：単純なrequestsに対して即座に回答を得ることができます。新しいファストパスエンジンが単純な質問を認識し、不要なステップをスキップするため、より早く応答を得ることができます。
• スレッドにメモリを保存：チャットでAutopilotに情報をメモリに保存するように指示すると、そのコンテキストが自動的に長期メモリに追加されます。
• ワンクリックでのNRQLコピー：チャットパネルからワンクリックで、生成されたNRQLクエリをクリップボードに直接コピーできます。
• ワンクリックでのチャット展開：ワンクリックでチャットパネルを即座に最大化し、より広くすっきりとしたワークスペースを確保できます。
• クエリナビゲーションのショートカット：プロンプトボックスで上（↑）および下（↓）矢印キーを使用して、過去のクエリを順番に表示し、再選択できます。
• より信頼性の高い応答：調査を改善し、より完全な回答を提供するために、いくつかの問題を修正しました。生のエラーの代わりに、1時間あたりの使用制限に達した場合に明確なメッセージが表示されるようになりました。また、調査が実際に完了する前に完了したように見えるまれな問題を修正しました。

GitHub MCPインテグレーション機能のアップデート（パブリックプレビュー）

GitHub Enterprise Cloudのサポート開始：GitHub MCPインテグレーションが、パブリックGitHubに加えてGitHub Enterprise Cloudでも機能するようになりました。組織でYOURSUBDOMAIN.ghe.comインスタンスを使用している場合は、同じPATフローを使用してAutopilotに接続します。唯一の新しいステップは、セットアップ中にGHEサブドメインURLを入力することです。変更をトリガーとする根本原因の特定と、手動でのPR/コミットの検索という、両方の調査ユースケースがGHE.comで機能します。

サポートされているGitHub環境：

GHE.comユーザー向けのセットアップの変更：**Configure > Autopilot > External MCP connections**でGitHubを接続する際、GitHub URLフィールドにgithub.comの代わりにYOURSUBDOMAIN.ghe.comを入力します。PATの権限は変更されていません：プルリクエスト：Read、Contents：Read、メタデータ：Read。GHE.com組織でSAML SSOが適用されている場合は、New Relicに入力する前にGitHubでSSOのPATを承認してください — 承認されていないトークンは、最初の使用時に403で失敗します。

アクティブに追跡するリポジトリにPATのスコープを設定する：Autopilotは、トークンが承認するすべてのリポジトリからPRの説明とファイル変更のメタデータを読み取ります。