Gestión del rendimiento de aplicaciones (APM) con New Relic

Introducción a la monitorización 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 de las aplicaciones, la disponibilidad, la fiabilidad 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 de la monitorización de aplicaciones: observar, analizar, diagnosticar, remediar y optimizar
• Comprensión del papel de New Relic en la observabilidad de todo el stack

Características y arquitectura de New Relic

• Visión general de la plataforma de New Relic y sus capacidades nucleares
• Comprensión de la arquitectura de New Relic y el flujo de datos
• Agentes, colectores y datos de telemetría de New Relic
• Visión general de métricas, eventos, registros, trazas y errores
• Monitorización del rendimiento de aplicaciones (APM), monitorización del navegador, monitorización de infraestructura y monitorización de bases de datos
• Comprensión de entidades, servicios, aplicaciones y cargas de trabajo
• Introducción a la traza distribuida y las dependencias de servicios
• Comprensión de los conceptos de retención de datos, consulta y visualización

Navegación por la interfaz de usuario de New Relic

• Navegación por la plataforma de New Relic y los paneles de control 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 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 agentes para la monitorización específica de aplicaciones
• Estrategias de instrumentación e instrumentación automática frente a manual
• Configuración de la monitorización del navegador y del usuario final
• Validación de la instalación de agentes y la recopilación de telemetría
• Gestión de la configuración y los ajustes específicos del entorno
• Resolución de problemas de instalación de agentes y de recopilación de datos
• Mejores prácticas para una implementación de agentes segura y mantenible

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

• Comprensión de la monitorización de usuarios reales (RUM)
• Medición del tiempo de carga de páginas y de la respuesta de la aplicación
• Monitorización del rendimiento del navegador y de las interacciones del usuario
• Identificación de páginas, transacciones y trayectos de usuario lentos
• Análisis de las diferencias de rendimiento basadas en la ubicación geográfica y el dispositivo
• Correlación de la experiencia del usuario final con el rendimiento de la aplicación del backend
• Identificación de problemas de rendimiento que afectan directamente a 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 (throughput) y tasa de error
• 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 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 de interpretación de telemetría de aplicaciones

Medición de recursos de la aplicación e infraestructura

• Monitorización 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 las métricas de infraestructura con los tiempos de respuesta de la aplicación
• Monitorización de procesos de la aplicación y cargas de trabajo
• 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 anómalos

Monitorización 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
• Monitorización de tasas de error, tiempos de respuesta, caudal (throughput) y utilización de recursos
• Diseño de políticas de alerta 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
• Prueba y validación de las configuraciones de alerta
• Mejores prácticas para la monitorización proactiva de aplicaciones

Monitorización de operaciones de bases de datos

• Comprensión de la relación entre el rendimiento de la base de datos y el rendimiento de la aplicación
• Monitorización de llamadas a la base de datos y actividad de consultas
• Identificación de operaciones lentas de la base de datos
• Análisis de los tiempos de respuesta de la base de datos
• Detección de consultas ineficientes o intensivas en recursos
• Correlación de las operaciones de la base de datos con 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 las 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 de control para equipos de desarrollo, operaciones y gestión
• Selección de métricas adecuadas para diferentes audiencias
• Visualización de la disponibilidad, tiempo de respuesta, caudal (throughput) 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 contra 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 y comportamientos anómalos
• Análisis de los tiempos de respuesta y el caudal (throughput) 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 de optimización de la aplicación
• Validación de las mejoras de rendimiento utilizando los datos de New Relic
• Ejercicios prácticos de análisis de rendimiento

Resolución de problemas de APIs y servicios

• Monitorización de APIs y dependencias de servicios externos
• Medición del tiempo de respuesta, caudal (throughput) y tasas de error de las APIs
• Identificación de puntos finales de API lentos e inestables
• Diagnóstico de problemas de tiempo de espera y conectividad
• Análisis de transacciones de API fallidas
• Uso de trazas para identificar cuellos de botella entre servicios distribuidos
• Correlación de los problemas de API con las dependencias aguas abajo
• Identificación de la causa raíz de la degradación del rendimiento de la API
• Desarrollo y validación de estrategias de remediación

Trazas distribuidas y resolución de problemas de extremo a extremo

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

Consulta 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)
• Escritura de consultas para investigar el rendimiento de la aplicación
• Filtrado y agregación de métricas y eventos
• Análisis de tiempos de respuesta, errores, caudal (throughput) y datos de transacciones
• Creación de visualizaciones personalizadas a partir de los resultados de las consultas
• Uso de consultas para apoyar la resolución de problemas e informes
• Construcción de consultas y paneles de control 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 nube
• Conexión de datos de monitorización con herramientas de colaboración y gestión de incidentes
• Comprensión de flujos de trabajo de integración y 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 monitorización confiables

Taller práctico de resolución de problemas

• Investigación de un incidente simulado de rendimiento de la aplicación
• Identificación de síntomas a partir de los 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 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 monitorización y recomendaciones operativas

• Diseño de una estrategia de monitorización de New Relic efectiva
• Selección de métricas de rendimiento y disponibilidad significativas
• Establecimiento de líneas base y objetivos de nivel de servicio
• Evitación del ruido excesivo de monitorización
• Desarrollo de prácticas efectivas de alerta y escalado
• Mantenimiento de una monitorización constante en el desarrollo, pruebas y producción
• Uso de datos de observabilidad para apoyar la mejora continua
• Traducción de datos técnicos de rendimiento en información de negocio accionable

Resumen y conclusión

• Revisión de la arquitectura de New Relic y sus capacidades nucleares
• Revisión de la monitorización de aplicaciones, infraestructura, bases de datos, APIs y usuarios finales
• Repaso de técnicas de resolución de problemas y análisis de causa raíz
• Revisión de alertas, paneles de control, informes e integraciones
• Investigación de rendimiento final práctica
• Discusión de escenarios de implementación en el mundo real
• Preguntas y respuestas
• Próximos pasos recomendados para aplicar New Relic en entornos de producción