Gestión del rendimiento de aplicaciones (APM) con New Relic

Introducción a la supervisión del rendimiento de aplicaciones

• Comprensión de la gestión del rendimiento de aplicaciones (APM) y su papel en las operaciones de aplicaciones modernas.
• La relación entre el rendimiento, la disponibilidad, la confiabilidad de las aplicaciones 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 aplicaciones.
• Vista general del ciclo de vida de la supervisión de aplicaciones: observar, analizar, diagnosticar, remediar y optimizar.
• Comprensión del papel de New Relic en la observabilidad de pila completa.

Características y arquitectura de New Relic

• Vista general de la plataforma New Relic y sus capacidades principales.
• Comprensión de la arquitectura de New Relic y el flujo de datos.
• Agentes, colectores y datos de telemetría de New Relic.
• Vista general de métricas, eventos, registros, trazas y errores.
• Supervisión del rendimiento de aplicaciones (APM), supervisión del navegador, supervisión de infraestructura y supervisión de bases de datos.
• Comprensión de entidades, servicios, aplicaciones y cargas de trabajo.
• Introducción al rastreo 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 de control principales.
• Trabajo con aplicaciones, servicios, host y entidades.
• Exploración de resúmenes de rendimiento y estado de salud de la aplicación.
• Uso de gráficos, tablas, filtros y rangos de tiempo.
• Búsqueda y análisis de datos de telemetría.
• Personalización de paneles de control y vistas.
• Creación de paneles de control operativos y de rendimiento útiles.
• Uso de New Relic para pasar de síntomas de alto nivel a diagnósticos detallados.

Configuración y configuración de los agentes de New Relic

• Comprensión de la arquitectura de los agentes de New Relic y los entornos compatibles.
• Instalación de los agentes de New Relic en los servidores de aplicaciones.
• Configuración de los agentes para la supervisión específica de aplicaciones.
• Estrategias de instrumentación e instrumentación automática frente a manual.
• Configuración de la supervisión del navegador y del usuario final.
• Validación de la instalación del agente y la recopilación de telemetría.
• Gestión de la configuración y los ajustes específicos de cada entorno.
• Resolución de problemas de instalación del agente y recopilación de datos.
• Mejores prácticas para la implementación segura y mantenible de agentes.

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

• Comprensión de la supervisión de usuarios reales (RUM).
• Medición de los tiempos de carga de páginas y de respuesta de la aplicación.
• Supervisión del rendimiento del navegador y las interacciones del usuario.
• Identificación de páginas, transacciones y recorridos de usuario lentos.
• Análisis de las diferencias de rendimiento basadas en la geografía y el dispositivo.
• Correlación entre la experiencia del usuario final y el rendimiento de la aplicación de 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 los datos de instrumentación

• Comprensión de las trazas de transacciones y las transacciones de la aplicación.
• Interpretación de los datos de tiempo de respuesta, caudal y tasa de errores.
• Comprensión de los desgloses de transacciones y los 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 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 de interpretación de la telemetría de la aplicación.

Medición de recursos de la aplicación e infraestructura

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

Supervisión y notificaciones

• Comprensión de los conceptos de alertas de New Relic.
• Definición de condiciones y umbrales de alerta.
• Creación de alertas para el rendimiento y la disponibilidad de la aplicación.
• Supervisión de tasas de error, tiempos de respuesta, caudal y uso 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 la supervisión proactiva de aplicaciones.

Supervisión de operaciones de base de datos

• Comprensión de la relación entre el rendimiento de la base de datos y el rendimiento de la aplicación.
• Supervisión de llamadas a la base de datos y actividad de consultas.
• Identificación de operaciones lentas de base de datos.
• Análisis de los tiempos de respuesta de la base de datos.
• Detección de consultas ineficientes o intensivas en recursos.
• Correlación entre las operaciones de la base de datos y las 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 base de datos.

Informes y visualización del rendimiento de la aplicación

• Creación de informes de rendimiento significativos.
• Construcción de paneles de control para equipos de desarrollo, operaciones y gerencia.
• Selección de métricas apropiadas para diferentes audiencias.
• Visualización de la disponibilidad de la aplicación, tiempo de respuesta, caudal y errores.
• 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 del rendimiento de la aplicación.
• Identificación de cuellos de botella de rendimiento y comportamientos anormales.
• Análisis de los tiempos de respuesta y el caudal de las transacciones.
• Comparación del rendimiento actual con las líneas base históricas.
• Correlación de múltiples fuentes de telemetría durante las investigaciones.
• Priorización de los problemas de rendimiento según el impacto en el usuario y el negocio.
• Identificación de oportunidades para la optimización de la aplicación.
• Validación de las mejoras de rendimiento utilizando datos de New Relic.
• Ejercicios prácticos de análisis de rendimiento.

Resolución de problemas de APIs y servicios

• Supervisión de APIs y dependencias de servicios externos.
• Medición del tiempo de respuesta, caudal y tasas de error de las APIs.
• Identificación de puntos finales de API lentos e inconfiables.
• Diagnóstico de problemas de tiempo de espera 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.

Rastreo distribuido y resolución de problemas de extremo a extremo

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

Consultas y análisis de datos de New Relic

• Introducción a la consulta de datos de telemetría en New Relic.
• Comprensión del Lenguaje de Consulta de New Relic (NRQL).
• Escribido de consultas para investigar el rendimiento de la aplicación.
• Filtrado y agregación de métricas y eventos.
• Análisis de tiempos de respuesta, errores, caudal y datos de transacciones.
• Creación de visualizaciones personalizadas a partir de los resultados de las consultas.
• Uso de consultas para respaldar la resolución de problemas y los informes.
• Construcción de consultas y paneles de control reutilizables.
• Ejercicios prácticos de NRQL.

Integración de New Relic con herramientas y servicios de terceros

• Vista general de las integraciones de New Relic.
• Integración de New Relic con plataformas de infraestructura y nube.
• Conexión de datos de supervisión 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 respaldar procesos de DevOps y respuesta a incidentes.
• Mejores prácticas para mantener integraciones de supervisión confiables.

Taller práctico de resolución 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.
• Rastreo de dependencias de APIs 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 supervisión y recomendaciones operativas

• Diseño de una estrategia efectiva de supervisión con New Relic.
• Selección de métricas significativas de rendimiento y disponibilidad.
• Establecimiento de líneas base y objetivos de nivel de servicio.
• Evitación del exceso de ruido en la supervisión.
• Desarrollo de prácticas efectivas de alertas y escalamiento.
• Mantenimiento de una supervisión coherente en desarrollo, pruebas y producción.
• Uso de datos de observabilidad para respaldar la mejora continua.
• Traducción de datos técnicos de rendimiento en información empresarial accionable.

Resumen y conclusión

• Repaso de la arquitectura y las capacidades principales de New Relic.
• Repaso de la supervisión de aplicaciones, infraestructura, bases de datos, APIs y usuarios finales.
• Recapitulación de las técnicas de resolución de problemas y análisis de la causa raíz.
• Repaso de alertas, paneles de control, 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.