Migrar métrica de fração de tempo consulta para NRQL

Liste nomes de métricas para seu aplicativo

Para visualizar os nomes de métricas disponíveis para sua aplicação:

SELECT uniques(metricTimesliceName) FROM Metric 
WHERE appId = '$APP_ID' AND newrelic.timeslice.value IS NOT NULL 
SINCE 30 MINUTES AGO LIMIT MAX

Você também pode filtrar usando o nome do aplicativo:

SELECT uniques(metricTimesliceName) FROM Metric 
WHERE appName = '$APP_NAME' AND newrelic.timeslice.value IS NOT NULL 
SINCE 30 MINUTES AGO LIMIT MAX

Ou usando um agente específico (host):

SELECT uniques(metricTimesliceName) FROM Metric 
WHERE realAgentId = '$AGENT_ID' AND newrelic.timeslice.value IS NOT NULL 
SINCE 30 MINUTES AGO LIMIT MAX

Obtenha os valores de dados da métrica de fração de tempo do seu aplicativo

A API REST v2 aceita uma lista de nomes de métricas e uma lista de valores para buscar dados de métricas de frações de tempo.

Os nomes das métricas são os mesmos, você pode filtrá-los com o campo metricTimesliceName na sua consulta NRQL .

Cada valor de API pode ser mapeado para uma função NRQL. Você pode consultar a tabela abaixo.

Exemplo, para a seguinte solicitação de API:

bash

$curl -X GET "https://api.newrelic.com/v2/applications/$APP_ID/metrics/data.json" \
>     -H "X-Api-Key:$API_KEY" -i \
>     -d 'names[]=HttpDispatcher&values[]=average_call_time&values[]=call_count'

Você usaria a seguinte consulta:

SELECT count(newrelic.timeslice.value) AS call_count, 
       average(newrelic.timeslice.value) * 1000 AS average_call_time
FROM Metric
WHERE appId = $APP_ID AND metricTimesliceName = 'HttpDispatcher'

Valor (RPM)	Função NRQL
`average_response_time`	`average(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`calls_per_minute`	`rate(count(newrelic.timeslice.value), 1 minute)`
`call_count`	`count(newrelic.timeslice.value)`
`min_response_time`	`min(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`max_response_time`	`max(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`average_exclusive_time`	`average(newrelic.timeslice.value['totalExclusive'] / newrelic.timeslice.value['count']) * 1000`
`average_value`	`average(newrelic.timeslice.value)`
`total_call_time_per_minute`	`rate(sum(newrelic.timeslice.value), 1 minute)`
`requests_per_minute`	`rate(count(newrelic.timeslice.value), 1 minute)`
`standard_deviation`	`stddev(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`average_time`	`average(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`count`	`count(newrelic.timeslice.value)`
`used_bytes_by_host`	`average(newrelic.timeslice.value) * 1024 * 1024`
`used_mb_by_host`	`average(newrelic.timeslice.value)`
`total_used_mb`	`sum(newrelic.timeslice.value)`
`average_call_time`	`average(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`total_value`	`sum(newrelic.timeslice.value)`
`min_value`	`min(newrelic.timeslice.value)`
`max_value`	`max(newrelic.timeslice.value)`
`rate`	`rate(sum(newrelic.timeslice.value), 1 second)`
`throughput`	`rate(count(newrelic.timeslice.value), 1 second)`
`as_percentage`	`average(newrelic.timeslice.value) * 100`
`errors_per_minute`	`rate(count(newrelic.timeslice.value), 1 minute)`
`error_count`	`count(newrelic.timeslice.value)`
`total_time`	`sum(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`sessions_active`	`average(newrelic.timeslice.value)`
`total_visits`	`sum(newrelic.timeslice.value)`
`percent`	`average(newrelic.timeslice.value) * 100`
`percent(CPU/User Time)`	`100 * sum(newrelic.timeslice.value) / $TIME_WINDOW_IN_SECONDS`
`time_percentage`	`100 * sum(newrelic.timeslice.value) / $TIME_WINDOW_IN_SECONDS`
`utilization`	`100 * sum(newrelic.timeslice.value) / $TIME_WINDOW_IN_SECONDS`
`visits_percentage`	`100 * sum(newrelic.timeslice.value) / $TIME_WINDOW_IN_SECONDS`

Se a função incluir $TIME_WINDOW_IN_SECONDS, significa que você precisa substituí-la pela janela de tempo que deseja consultar.

Por exemplo, se você consultar uma janela de tempo de 30 minutos, você substituiria $TIME_WINDOW_IN_SECONDS por 1800.

Apdex métricas

Valor (RPM)	Função NRQL
`score`	`apdex(newrelic.timeslice.value)`
`s`	`apdex(newrelic.timeslice.value)` ou `count(newrelic.timeslice.value)`
`t`	`apdex(newrelic.timeslice.value)` ou `sum(newrelic.timeslice.value)`
`f`	`apdex(newrelic.timeslice.value)` ou `sum(newrelic.timeslice.value['totalExclusive'])`
`count`	`apdex(newrelic.timeslice.value)`
`value`	`apdex(newrelic.timeslice.value)`
`threshold`	`max(newrelic.timeslice.value)`
`threshold_min`	`min(newrelic.timeslice.value)`

Métrica do EndUser & Mobile

Essas métricas retornarão o mesmo resultado que você obteria da REST API v2, mas alguns resultados podem ser diferentes do que você vê na interface New Relic . Isso ocorre porque a interface utiliza evento em vez de dados da fração de tempo. Se você quiser obter os mesmos resultados da interface, consulte o evento diretamente.

Valor (RPM)	Função NRQL
`average_response_time`	`sum(newrelic.timeslice.value) / count(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`error_percentage`	`(filter(count(newrelic.timeslice.value), WHERE metricTimesliceName = 'EndUser/errors') / filter(count(newrelic.timeslice.value), WHERE metricTimesliceName = 'Browser'))`
`average_fe_response_time`	`sum(newrelic.timeslice.value['totalExclusive']) / count(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`average_be_response_time`	`1000 * (sum(newrelic.timeslice.value) - sum(newrelic.timeslice.value['totalExclusive'])) / count(newrelic.timeslice.value)`
`average_network_time`	`(sum(newrelic.timeslice.value) - sum(newrelic.timeslice.value['totalExclusive']) - sum(newrelic.timeslice.value['sumOfSquares'])) / count(newrelic.timeslice.value)`
`total_network_time`	`(sum(newrelic.timeslice.value) - sum(newrelic.timeslice.value['totalExclusive']) - sum(newrelic.timeslice.value['sumOfSquares']))`
`network_time_percentage`	`(sum(newrelic.timeslice.value) - sum(newrelic.timeslice.value['totalExclusive']) - sum(newrelic.timeslice.value['sumOfSquares'])) / $TIME_WINDOW_IN_SECONDS`
`total_fe_time`	`sum(newrelic.timeslice.value['totalExclusive'])`
`fe_time_percentage`	`100 * sum(newrelic.timeslice.value['totalExclusive']) / $TIME_WINDOW_IN_SECONDS`
`average_dom_content_load_time`	`average(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`average_queue_time`	`average(newrelic.timeslice.value['totalExclusive']) * 1000`
`total_queue_time`	`sum(newrelic.timeslice.value['totalExclusive']) * 1000`
`total_dom_content_time`	`sum(newrelic.timeslice.value) * 1000`
`total_app_time`	`sum(newrelic.timeslice.value['sumOfSquares'])`
`average_app_time`	`sum(newrelic.timeslice.value['sumOfSquares']) / count(newrelic.timeslice.value)`
`average_sent_bytes`	`sum(newrelic.timeslice.value['totalExclusive']) * 1000`
`average_received_bytes`	`1000 * sum(newrelic.timeslice.value) / count(newrelic.timeslice.value)`
`launch_count`	`count(newrelic.timeslice.value)`

Séries temporais e resumos

Por padrão, a API REST retorna uma série de valores de dados métricos baseados. Para obter a média desses valores, você incluiria &summarize=true na sua chamada de API.

Em NRQL, é o oposto. Você obtém um resumo por padrão e pode obter as séries temporais adicionando TIMESERIES à sua consulta.

Outra diferença é que a janela de tempo padrão da API REST é de 30 minutos, enquanto na NRQL é de 1 hora.

Consulta múltipla métricas

Você ainda pode consultar várias métricas de uma vez com NRQL, aqui está um exemplo:

SELECT
    filter(1000 * average(newrelic.timeslice.value), WHERE metricTimesliceName = 'HttpDispatcher') AS average_response_time,
    filter(count(newrelic.timeslice.value), WHERE metricTimesliceName = 'Errors/all') AS error_count,
    filter(average(newrelic.timeslice.value), WHERE metricTimesliceName = 'Memory/Heap/Max') AS used_mb_by_host
FROM Metric
WHERE appName = '$APP_NAME'
SINCE 1 day ago