A página de resumo de workloads inteligentes serve como o cockpit operacional central, reunindo dependências de stack completo, métricas clássicas e KPIs de negócios personalizados em uma única visualização unificada. Este guia explica como usar os componentes da página de resumo para monitorar a integridade da transação em tempo real e acelerar a triagem quando o desempenho diminui. Ao rolar a página, o layout guia sistematicamente a investigação, desde o impacto voltado para os clientes até os fatores técnicos de desempenho.
O detalhamento abaixo usa uma degradação de transação de checkout como um exemplo recorrente para demonstrar como cada visualização funciona durante um incidente ativo.
Acessar Workloads Inteligentes
Após criar workloads inteligentes, é possível acessá-los na página principal de workloads:
- Vá para one.newrelic.com > All capabilities > Workloads.
- Use o filtro Type para selecionar Intelligent.
- Clique em um workload para abrir seu dashboard.
Resumo de IA
Localizado na parte superior da página de resumo, o resumo de IA analisa automaticamente os dados de desempenho em tempo real — incluindo métricas, traces e integridade da entidade — em todas as entidades participantes no workload para acelerar a resposta a incidentes. Clique em Generate insights para revelar instantaneamente anomalias de desempenho e obter sugestões sobre onde começar a investigação. Por exemplo, durante uma lentidão repentina no checkout, o resumo de IA pode analisar a cadeia de dependências e destacar chamadas de banco de dados de alta latência antes de extrair um único trace.
Requisitos:
- O New Relic AI deve ser ativado para a conta. Saiba como habilitar o New Relic AI.
- Para obter requisitos detalhados e resolução de problemas, consulte Insights de IA para workloads inteligentes.
Importante
Preços: a geração de insights de IA incorre em custos adicionais com base no seu uso do New Relic AI. Para mais informações sobre os preços do New Relic AI, consulte a documentação de preços do New Relic AI.
KPIs de Workload
Posicionados diretamente abaixo do resumo de IA, os blocos de KPI personalizados rastreiam os principais indicadores de negócios — como taxas de conclusão de pedidos — diretamente ao lado do desempenho técnico. O rastreamento de KPIs permite que a equipe defina a integridade do sistema pela experiência dos clientes, emitindo um alerta no momento em que os resultados de negócios são ameaçados. Se o KPI de taxa de sucesso de checkout cair de 99% para 92%, é possível saber imediatamente que as compras dos clientes estão falhando, em vez de ser um pico benigno de CPU em segundo plano.
É possível exibir até 3 KPIs na página de resumo simultaneamente. Dois KPIs padrão são adicionados automaticamente ao criar um workload inteligente:
- Taxas de transferência da transação: rastreia o volume total de requests de entrada processados por meio da transação selecionada ao longo do tempo.
- Taxa de erros da transação: monitora a porcentagem de transações com falha, fornecendo um baseline imediato da confiabilidade da transação.
Saiba mais sobre o gerenciamento de KPIs →
Métricas clássicas da transação focal
Três gráficos lado a lado destacam o tempo de resposta, as taxas de transferência e os erros com escopo específico para sua transação focal — a transação principal escolhida ao criar seu workload. Ao contrário das visualizações padrão do APM que misturam todo o tráfego de serviço, essas métricas clássicas isolam o caminho de execução exato desse fluxo de trabalho central. Quando seu KPI de checkout cai, a revisão dessas métricas clássicas ajuda a validar se um pico de latência simultâneo se correlaciona com o impacto nos negócios.
Entidades participantes
A seção inferior detalha o desempenho nos 20 principais serviços, bancos de dados e componentes serverless que processam ativamente sua transação focal. A análise do tempo de resposta, das taxas de transferência e da taxa de erros nessas dependências ajuda a isolar com precisão qual microsserviço está falhando. Por exemplo, classificar as entidades participantes por tempo de resposta durante um incidente de checkout pode revelar que um componente de banco de dados de gateway de pagamento downstream é responsável por 85% da latência total da transação, apontando diretamente para o principal causador da degradação.
Mapa de fluxo dinâmico
O Dynamic Flow Map é uma ferramenta de visualização que exibe dados de trace agregados para mostrar como as alterações de desempenho nas dependências upstream e downstream afetam seu serviço focal. Ao destacar a latência anômala correlacionada e os erros no tráfego entre serviços, o mapa ajuda a isolar gargalos de desempenho em todo o fluxo de transação.
Entendendo lacunas em mapas de serviço
Você pode notar lacunas ou serviços desconectados em suas visualizações de dependência de serviços. Aqui está o que os causa e o que você pode fazer:
Causas comuns de lacunas:
Taxa de amostragem baixa: Se a amostragem de rastreamento for muito baixa para certas conexões de serviço, o New Relic pode não ter dados de rastreamento suficientes para essa conexão durante sua janela de consulta para exibir esses relacionamentos.
- O que você pode fazer: Verifique a versão mais recente e a configuração de amostragem do seu agente para aproveitar os recursos aprimorados de amostragem.
Telemetria ausente: Um serviço no meio do rastreamento pode estar participando do rastreamento corretamente, mas falhando ao enviar dados de span para a New Relic.
O que você pode fazer:
- Verifique se o serviço está instrumentado e configurado corretamente para enviar dados para o New Relic
- Verifique a conectividade de rede e as regras de firewall
- Verifique os logs do agente em busca de erros
Quando não é possível corrigir: Alguns tipos de serviço ou instrumentações (como certos tipos de entidade da AWS) podem não suportar o envio de dados de span. Nestes casos, lacunas são esperadas e não podem ser resolvidas.
Serviços desconectados:
Quando um serviço no meio do seu trace falha ao enviar dados, você pode ver serviços downstream aparecerem na sua carga de trabalho, mas desconectados da sua entidade focal. Estes serviços desconectados:
- Aparecem porque enviam dados de rastreamento com sucesso para o New Relic
- Aparecem isolados porque seu serviço pai está ausente do trace
- Podem ter seus próprios serviços filhos conectados formando fragmentos separados
Dica
Se você observar lacunas persistentes ou serviços desconectados, comece verificando a configuração de amostragem e a integridade da instrumentação dos serviços ausentes. Concentre-se nos serviços que aparecem entre sua entidade focal e os fragmentos desconectados.
Próximos passos
- Investigar com experiências integradas: explorar subvisualizações com escopo, incluindo Errors Inbox, Transação 360 e mapas de dependência
- Gerenciar KPIs personalizados: Defina métricas específicas de negócios
- Configurar status de integridade: Personalize como a integridade da carga de trabalho é calculada
- Configurar notificações: Receba alertas sobre alterações no status da carga de trabalho