Consultar dados de ATP no New Relic

Visualização

Ainda estamos trabalhando nesse recurso, mas adoraríamos que você experimentasse!

Atualmente, esse recurso é fornecido como parte de uma prévia, de acordo com nossas políticas de pré-lançamento.

O ATP coleta métricas de processo por meio do OpenTelemetry hostmetricsreceiver e as enriquece com metadados de filtragem inteligente. Você pode consultar estes dados para:

Monitore os estados dos processos e identifique stuck ou processos problemáticos
Acompanhe como os limites dinâmicos do ATP se adaptam aos seus padrões de carga de trabalho
Meça a eficiência da filtragem para entender a eficácia da redução de dados
Detectar anomalias e comportamento incomum de processos
Configurar alertas para o monitoramento de processos críticos

Todas as métricas de processo estão disponíveis no namespace process.* no New Relic, com metadados específicos do ATP armazenados no campo process.atp.

Monitoramento do estado do processo

Esta consulta mostra um detalhamento de todos os processos em execução no seu host, categorizados por seu estado de execução. É essencial para identificar processos stuck ou esgotamento de recursos.

FROM Metric
SELECT uniqueCount(process.pid) as 'Process Count'
FACET process.state, CASES(
  WHERE process.state = 'R' AS 'Running',
  WHERE process.state = 'S' AS 'Sleeping (Interruptible)',
  WHERE process.state = 'D' AS 'Uninterruptible Sleep (Disk I/O)',
  WHERE process.state = 'Z' AS 'Zombie',
  WHERE process.state = 'T' AS 'Stopped',
  WHERE process.state = 'I' AS 'Idle Kernel Thread',
  WHERE process.state = 'X' AS 'Dead',
  WHERE process.state = 'W' AS 'Paging'
)

Monitoramento de inteligência de ATP

Esta consulta mostra os valores atuais de limite dinâmico comparados às métricas reais do processo, ajudando você a entender o quão próximos os processos estão de acionar ações de ATP.

FROM Metric
SELECT
  latest(numeric(jparse(`process.atp`)[threshold_details][`process.cpu.utilization`][threshold])) * 100 AS 'Process CPU Utilization',
  latest(numeric(jparse(`process.atp`)[threshold_details][`process.memory.usage`][threshold])) AS 'Memory Usage'
WHERE host.name = 'YOUR_HOST_NAME'
TIMESERIES MAX

Como usar esta consulta:

Substitua YOUR_HOST_NAME pelo seu nome do host real
Você pode modificar os nomes das métricas na função jparse para rastrear limites de outras métricas
Observe padrões onde os valores reais se aproximam consistentemente dos valores de limite

Esta consulta mede a eficácia com que o ATP está reduzindo o volume de telemetria enquanto retém dados críticos.

FROM Metric
SELECT latest(numeric(jparse(`process.atp`)['filtering_summary']['efficiency_ratio'])) * 100 as 'Filtering Efficiency'
WHERE metricName like 'process.%'
AND `process.atp` IS NOT NULL

Consultas de detecção de anomalias

Esta consulta visualiza a frequência com que o ATP detecta anomalias em diferentes executáveis, ajudando você a identificar quais processos são mais propensos a comportamentos incomuns.

FROM Metric
SELECT latest(numeric(jparse(`process.atp`, 'filtering_summary.stage_hits.anomaly_detection'))) AS 'Anomaly Count'
WHERE metricName like 'process.%'
FACET process.executable.name
TIMESERIES MAX

Esta consulta destaca processos específicos que apresentaram anomalias de uso de memória detectadas pelo ATP.

FROM Metric
SELECT max(process.memory.usage) as 'Memory Usage'
WHERE metricName = 'process.memory.usage'
AND numeric(jparse(`process.atp`)['filtering_summary']['stage_hits']['anomaly_detection']) > 0
AND process.atp IS NOT NULL
FACET process.pid, process.executable.name, host.name
TIMESERIES MAX

Esta consulta mostra processos que apresentaram anomalias de utilização de CPU.

FROM Metric
SELECT max(process.cpu.utilization) * 100 as 'CPU Utilization'
WHERE metricName like 'process.cpu.utilization'
AND numeric(jparse(`process.atp`)['filtering_summary']['stage_hits']['anomaly_detection']) > 0
AND process.atp IS NOT NULL
FACET process.pid, process.executable.name, host.name
TIMESERIES MAX

Nota: Você pode modificar essas consultas para monitorar anomalias em qualquer outra métrica de processo alterando o filtro metricName.

Monitoramento de desempenho

Esta consulta rastreia a taxa de troca de contexto por processo. Altas taxas de troca de contexto frequentemente indicam contenção de CPU ou multi-threading ineficiente.

SELECT rate(sum(process.context_switches), 1 minute) AS 'Context Switches/min'
FROM Metric
WHERE metricName = 'process.context_switches'
FACET process.executable.name, process.pid
TIMESERIES MAX

Configurando alertas

Use esta consulta para criar um alerta que é acionado quando a telemetria do processo para de fluir completamente, indicando uma possível falha do agente ou problemas de rede. Para mais informações sobre a configuração de alertas, consulte Criar condições de alerta.

FROM Metric
SELECT count(*)
WHERE metricName LIKE 'process.%'

ATP para host

Saiba mais sobre a configuração do ATP para seu ambiente de host.

ATP para Kubernetes

Aprenda a configurar o ATP para o seu ambiente Kubernetes.

Recursos-avançados

Saiba como ativar recursos avançados para sua implantação do ATP.

Esta tradução de máquina é fornecida para sua comodidade.

Visualização

Monitoramento do estado do processo

Distribuição de processos por estado

Monitoramento de inteligência de ATP

Rastreamento de limiares dinâmicos

Eficiência de filtragem ATP

Consultas de detecção de anomalias

Contagem de anomalias ao longo do tempo

Anomalias de uso de memória

Anomalias de uso de CPU

Monitoramento de desempenho

Trocas de contexto por minuto

Configurando alertas

Alerta de lacuna de dados

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ATP para Kubernetes

Recursos-avançados

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Monitoramento do estado do processo .css-21sua1{background:none;border:none;width:0;padding:0;}

Monitoramento de inteligência de ATP

Rastreamento de limiares dinâmicos

Eficiência de filtragem ATP

Consultas de detecção de anomalias

Contagem de anomalias ao longo do tempo

Anomalias de uso de memória

Anomalias de uso de CPU

Monitoramento de desempenho

Trocas de contexto por minuto

Configurando alertas

Alerta de lacuna de dados

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