Gestión del rendimiento de aplicaciones (APM) con New Relic

Introducción al monitoreo de rendimiento de aplicaciones

• Comprensión de la Gestión del Rendimiento de Aplicaciones (APM) y su papel en las operaciones modernas de aplicaciones
• La relación entre el rendimiento, la disponibilidad, la confiabilidad de la aplicación y la experiencia del cliente
• Indicadores clave de rendimiento de aplicaciones y objetivos de nivel de servicio
• Identificación de fuentes comunes de degradación del rendimiento de las aplicaciones
• Visión general del ciclo de vida del monitoreo de aplicaciones: observar, analizar, diagnosticar, remediar y optimizar
• Comprensión del papel de New Relic en la observabilidad completa del stack

Características y arquitectura de New Relic

• Visión general de la plataforma New Relic y sus capacidades principales
• Comprensión de la arquitectura de New Relic y el flujo de datos
• Agentes de New Relic, coletores y datos de telemetría
• Visión general de métricas, eventos, registros, trazas y errores
• Monitoreo de rendimiento de aplicaciones (APM), monitoreo del navegador, monitoreo de infraestructura y monitoreo de bases de datos
• Comprensión de entidades, servicios, aplicaciones y cargas de trabajo
• Introducción al trazado distribuido y las dependencias de servicios
• Comprensión de los conceptos de retención de datos, consultas y visualización

Navegación por la interfaz de usuario de New Relic

• Navegación por la plataforma New Relic y los paneles principales
• Trabajo con aplicaciones, servicios, hosts y entidades
• Exploración de resúmenes de rendimiento y salud de la aplicación
• Uso de gráficos, tablas, filtros y rangos de tiempo
• Búsqueda y análisis de datos de telemetría
• Personalización de paneles y vistas
• Creación de paneles operativos y de rendimiento útiles
• Uso de New Relic para pasar de síntomas de alto nivel a diagnósticos detallados

Configuración y establecimiento de agentes de New Relic

• Comprensión de la arquitectura de los agentes de New Relic y los entornos compatibles
• Instalación de agentes de New Relic en servidores de aplicaciones
• Configuración de agentes para el monitoreo específico de la aplicación
• Estrategias de instrumentación e instrumentación automática vs. manual
• Configuración del monitoreo del navegador y del usuario final
• Validación de la instalación de agentes y la recopilación de telemetría
• Gestión de la configuración y ajustes específicos del entorno
• Solucionamiento de problemas en la instalación de agentes y la recopilación de datos
• Mejores prácticas para una implementación segura y mantenible de agentes

Medición del rendimiento de la aplicación desde la perspectiva del usuario final

• Comprensión del monitoreo de usuarios reales (RUM)
• Medición de los tiempos de carga de página y respuesta de la aplicación
• Monitoreo del rendimiento del navegador y las interacciones del usuario
• Identificación de páginas lentas, transacciones y recorridos de usuario
• Análisis de las diferencias de rendimiento basadas en geografía y dispositivo
• Correlación de la experiencia del usuario final con el rendimiento de la aplicación en el backend
• Identificación de problemas de rendimiento que afectan directamente la experiencia del cliente
• Uso de datos de rendimiento para priorizar actividades de optimización

Lectura y comprensión de datos de instrumentación

• Comprensión de las trazas de transacciones y transacciones de la aplicación
• Interpretación de datos de tiempo de respuesta, caudal de operaciones y tasa de errores
• Comprensión de los desgloses de transacciones y segmentos de rendimiento
• Análisis de servicios externos y dependencias
• Examen de errores de la aplicación y trazas de errores
• Identificación de cuellos de botella a partir de los datos de instrumentación
• Uso de trazas para seguir las solicitudes a través de los componentes de la aplicación
• Correlación de métricas, eventos, registros y trazas para el análisis de la causa raíz
• Ejercicios prácticos en la interpretación de la telemetría de la aplicación

Medición de recursos de la aplicación e infraestructura

• Monitoreo de la utilización de recursos de la aplicación y del servidor
• Comprensión del rendimiento de CPU, memoria, disco y red
• Identificación de la saturación de recursos y problemas relacionados con la capacidad
• Correlación de métricas de infraestructura con los tiempos de respuesta de la aplicación
• Monitoreo de procesos de la aplicación y cargas de trabajo
• Identificación de transacciones intensivas en recursos
• Investigación de la degradación de rendimiento causada por restricciones de infraestructura
• Establecimiento de líneas base de rendimiento e identificación de comportamientos anómalos

Monitoreo y notificaciones

• Comprensión de los conceptos de alertas en New Relic
• Definición de condiciones de alertas y umbrales
• Creación de alertas para el rendimiento y la disponibilidad de la aplicación
• Monitoreo de tasas de errores, tiempos de respuesta, caudal de operaciones y utilización de recursos
• Diseño de políticas de alertas accionables
• Configuración de canales de notificación y flujos de trabajo de incidentes
• Reducción del ruido de alertas y evitación de notificaciones innecesarias
• Comprensión de incidentes y correlación de problemas
• Pruebas y validación de la configuración de alertas
• Mejores prácticas para el monitoreo proactivo de aplicaciones

Monitoreo de operaciones de base de datos

• Comprensión de la relación entre el rendimiento de la base de datos y el rendimiento de la aplicación
• Monitoreo de llamadas a la base de datos y actividad de consultas
• Identificación de operaciones de base de datos lentas
• Análisis de los tiempos de respuesta de la base de datos
• Detección de consultas ineficientes o intensivas en recursos
• Correlación de operaciones de base de datos con transacciones de la aplicación
• Investigación de cuellos de botella de la aplicación relacionados con la base de datos
• Uso de datos de rendimiento para mejorar los tiempos de respuesta de consultas
• Ejercicios prácticos para diagnosticar problemas de rendimiento de la base de datos

Informes y visualización del rendimiento de la aplicación

• Creación de informes de rendimiento significativos
• Construcción de paneles para equipos de desarrollo, operaciones y gerencia
• Selección de métricas apropiadas para diferentes audiencias
• Visualización de la disponibilidad, tiempo de respuesta, caudal de operaciones y errores de la aplicación
• Seguimiento de tendencias de rendimiento a lo largo del tiempo
• Comparación del rendimiento de la aplicación entre entornos
• Presentación de métricas técnicas como información relevante para el negocio
• Establecimiento de líneas base de rendimiento e informes según objetivos

Análisis y optimización del rendimiento de la aplicación

• Establecimiento de un proceso sistemático de análisis de rendimiento de aplicaciones
• Identificación de cuellos de botella de rendimiento y comportamientos anómalos
• Análisis de los tiempos de respuesta y el caudal de operaciones de las transacciones
• Comparación del rendimiento actual con líneas base históricas
• Correlación de múltiples fuentes de telemetría durante las investigaciones
• Priorización de problemas de rendimiento según el impacto en el usuario y el negocio
• Identificación de oportunidades para la optimización de la aplicación
• Validación de mejoras de rendimiento utilizando datos de New Relic
• Ejercicios prácticos de análisis de rendimiento

Solucionamiento de problemas de API y servicios

• Monitoreo de API y dependencias de servicios externos
• Medición del tiempo de respuesta, caudal de operaciones y tasas de errores de la API
• Identificación de puntos de acceso de API lentos e inconfiables
• Diagnóstico de problemas de timeout y conectividad
• Análisis de transacciones de API fallidas
• Uso de trazas para identificar cuellos de botella en servicios distribuidos
• Correlación de problemas de API con dependencias aguas abajo
• Identificación de la causa raíz de la degradación del rendimiento de la API
• Desarrollo y validación de estrategias de remediación

Trazado distribuido y soluciona miento de problemas de extremo a extremo

• Comprensión de aplicaciones distribuidas y dependencias de servicios
• Introducción a los conceptos de trazado distribuido
• Seguimiento de solicitudes a través de múltiples servicios de la aplicación
• Identificación de la latencia introducida por servicios individuales
• Análisis de la comunicación de servicio a servicio
• Detección de fallas en los componentes de la aplicación distribuida
• Correlación de trazas con registros, errores y métricas de infraestructura
• Realización del análisis de causa raíz de extremo a extremo
• Escenarios de soluciona miento de problemas prácticos utilizando un entorno de laboratorio en vivo

Consultas y análisis de datos de New Relic

• Introducción a las consultas de datos de telemetría en New Relic
• Comprensión del Lenguaje de Consulta de New Relic (NRQL)
• Escribimiento de consultas para investigar el rendimiento de la aplicación
• Filtrado y agregación de métricas y eventos
• Análisis de tiempos de respuesta, errores, caudal de operaciones y datos de transacciones
• Creación de visualizaciones personalizadas a partir de resultados de consultas
• Uso de consultas para apoyar el soluciona miento de problemas e informes
• Construcción de consultas y paneles reutilizables
• Ejercicios prácticos de NRQL

Integración de New Relic con herramientas y servicios de terceros

• Visión general de las integraciones de New Relic
• Integración de New Relic con plataformas de infraestructura y en la nube
• Conexión de datos de monitoreo con herramientas de colaboración y gestión de incidentes
• Comprensión de flujos de trabajo de integración e intercambio de datos
• Configuración de notificaciones e integraciones de servicios externos
• Uso de integraciones para apoyar los procesos de DevOps y respuesta a incidentes
• Mejores prácticas para mantener integraciones de monitoreo confiables

Taller práctico de soluciona miento de problemas

• Investigación de un incidente simulado de rendimiento de aplicación
• Identificación de síntomas a partir de datos de rendimiento del usuario final
• Análisis de transacciones y errores de la aplicación
• Investigación del rendimiento de la infraestructura y la base de datos
• Trazado de dependencias de API y servicios externos
• Correlación de métricas, eventos, registros y trazas
• Identificación de la causa raíz más probable
• Desarrollo y validación de un enfoque de remediación
• Configuración de alertas para prevenir la recurrencia
• Documentación de hallazgos y comunicación del impacto en el negocio

Mejores prácticas de monitoreo y recomendaciones operativas

• Diseño de una estrategia de monitoreo efectiva con New Relic
• Selección de métricas significativas de rendimiento y disponibilidad
• Establecimiento de líneas base y objetivos de nivel de servicio
• Evitación de ruido excesivo en el monitoreo
• Desarrollo de prácticas efectivas de alertas y escalación
• Mantenimiento de un monitoreo consistente entre desarrollo, pruebas y producción
• Uso de datos de observabilidad para apoyar la mejora continua
• Traducción de datos técnicos de rendimiento en información accionable para el negocio

Resumen y conclusión

• Revisión de la arquitectura y las capacidades principales de New Relic
• Revisión del monitoreo de aplicaciones, infraestructura, bases de datos, API y usuarios finales
• Recapitulación de técnicas de soluciona miento de problemas y análisis de causa raíz
• Revisión de alertas, paneles, informes e integraciones
• Investigación final de rendimiento práctica
• Discusión de escenarios de implementación en el mundo real
• Preguntas y respuestas
• Próximos pasos recomendados para aplicar New Relic en entornos de producción