Application Performance Management (APM) mit New Relic Schulung

Einführung in die Überwachung der Anwendungsleistung

• Verständnis von Application Performance Management (APM) und seiner Rolle in modernen Anwendungsbetriebsumgebungen
• Das Verhältnis zwischen Anwendungsleistung, Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Kundenerlebnis
• Wichtige Key Performance Indicators (KPIs) und Service-Level-Objektive (SLOs) für Anwendungen
• Identifikation häufiger Ursachen für Leistungsdegradationen von Anwendungen
• Überblick über den Lebenszyklus der Anwendungsüberwachung: beobachten, analysieren, diagnostizieren, beheben und optimieren
• Verständnis der Rolle von New Relic bei der Full-Stack-Observability

Features und Architektur von New Relic

• Überblick über die New Relic-Plattform und ihre Kernfunktionen
• Verständnis der New Relic-Architektur und des Datenflusses
• New Relic-Agenten, Collector und Telemetriedaten
• Überblick über Metriken, Events, Logs, Traces und Fehler
• Application Performance Monitoring (APM), Browser-Monitoring, Infrastruktur-Monitoring und Datenbank-Monitoring
• Verständnis von Entitäten, Diensten, Anwendungen und Workloads
• Einführung in verteiltes Tracing und Abhängigkeiten zwischen Diensten
• Verständnis von Konzepten zur Datenhaltung, Abfrage und Visualisierung

Navigierung in der Benutzeroberfläche von New Relic

• Navigieren auf der New Relic-Plattform und in den Haupt-Dashboards
• Arbeiten mit Anwendungen, Diensten, Hosts und Entitäten
• Erkundung von Leistungszusammenfassungen und Anwendungsstatus
• Verwendung von Diagrammen, Tabellen, Filtern und Zeitbereichen
• Suchen und Analysieren von Telemetriedaten
• Anpassen von Dashboards und Ansichten
• Erstellung nützlicher operativer und leistungsbezogener Dashboards
• Verwendung von New Relic, um von oberflächlichen Symptomen zu detaillierten Diagnosen zu gelangen

Einrichtung und Konfiguration von New Relic-Agenten

• Verständnis der New Relic-Agentenarchitektur und der unterstützten Umgebungen
• Installation von New Relic-Agenten auf Anwendungsservern
• Konfiguration von Agenten für anwendungsspezifisches Monitoring
• Instrumentierungsstrategien und automatische versus manuelle Instrumentierung
• Konfiguration von Browser- und Endnutzer-Monitoring
• Validierung der Agenteninstallation und der Telemetrieerfassung
• Verwaltung der Konfiguration und umgebungsspezifischer Einstellungen
• Fehlerbehebung bei der Agenteninstallation und der Datenerfassung
• Best Practices für sichere und wartbare Agentenbereitstellung

Messung der Anwendungsleistung aus der Perspektive des Endnutzers

• Verständnis des Real-User-Monitorings (RUM)
• Messung der Seitenlade- und Anwendungsantwortzeiten
• Überwachung der Browser-Leistung und von Benutzerinteraktionen
• Identifikation langsamer Seiten, Transaktionen und Benutzerpfade
• Analyse von leistungstechnischen Unterschieden nach geografischer Lage und Gerätetyp
• Korrelation der Endnutzererfahrung mit der Leistung der Backend-Anwendung
• Identifikation von Leistungsproblemen, die sich direkt auf das Kundenerlebnis auswirken
• Nutzung von Leistungsdaten zur Priorisierung von Optimierungsmaßnahmen

Lesen und Verstehen von Instrumentierungsdaten

• Verständnis von Transaktions-Traces und Anwendungstransaktionen
• Interpretation von Antwortzeit-, Durchsatz- und Fehlerraten-Daten
• Verständnis von Transaktionsaufschlüsselungen und Leistungssegmenten
• Analyse externer Dienste und Abhängigkeiten
• Untersuchung von Anwendungsfehlern und Fehler-Traces
• Identifikation von Flaschenhälsen aus Instrumentierungsdaten
• Verwendung von Traces zum Verfolgen von Anfragen über Anwendungskomponenten hinweg
• Korrelation von Metriken, Events, Logs und Traces für die Root-Cause-Analyse
• Praktische Übungen zur Interpretation von Anwendungstelemetrie

Messung von Anwendungsressourcen und Infrastruktur

• Überwachung der Ressourcennutzung von Anwendungen und Servern
• Verständnis der Leistung von CPU, Speicher, Festplatte und Netzwerk
• Identifikation von Ressourcenausschöpfung und kapazitätsbedingten Problemen
• Korrelation von Infrastrukturmetriken mit Anwendungsantwortzeiten
• Überwachung von Anwendungsprozessen und Workloads
• Identifikation ressourcenintensiver Transaktionen
• Untersuchung von Leistungsdegradation, die durch Infrastruktureinschränkungen verursacht wird
• Erstellung von Leistungsbaselines und Identifikation abnormalen Verhaltens

Monitoring und Benachrichtigungen

• Verständnis der Alerting-Konzepte in New Relic
• Definition von Alarmbedingungen und Schwellenwerten
• Erstellung von Alarmen für Anwendungsleistung und -verfügbarkeit
• Überwachung von Fehlerraten, Antwortzeiten, Durchsatz und Ressourcennutzung
• Gestaltung von handlungsorientierten Alarmrichtlinien
• Konfiguration von Benachrichtigungskanälen und Incident-Workflows
• Reduzierung von Alarmrauschen und Vermeidung unnötiger Benachrichtigungen
• Verständnis von Incidents und der Korrelation von Problemen
• Testen und Validieren der Alarmkonfigurationen
• Best Practices für proaktives Anwendungsmonitoring

Überwachung von Datenbankoperationen

• Verständnis des Verhältnisses zwischen Datenbank- und Anwendungsleistung
• Überwachung von Datenbankaufrufen und Abfrageaktivitäten
• Identifikation langsamer Datenbankoperationen
• Analyse der Datenbank-Antwortzeiten
• Erkennung ineffizienter oder ressourcenintensiver Abfragen
• Korrelation von Datenbankoperationen mit Anwendungstransaktionen
• Untersuchung datenbankbezogener Anwendungsflaskenhälse
• Nutzung von Leistungsdaten zur Verbesserung der Abfrageantwortzeiten
• Praktische Übungen zur Diagnose von Datenbankleistungsproblemen

Berichterstattung und Visualisierung der Anwendungsleistung

• Erstellung aussagekräftiger Leistungsberichte
• Aufbau von Dashboards für Entwicklungs-, Betriebs- und Managementteams
• Auswahl geeigneter Metriken für verschiedene Zielgruppen
• Visualisierung von Anwendungsverfügbarkeit, Antwortzeit, Durchsatz und Fehlern
• Verfolgung von Leistungstrends über die Zeit
• Vergleich der Anwendungsleistung über verschiedene Umgebungen hinweg
• Darstellung technischer Kennzahlen als geschäftlich relevante Erkenntnisse
• Festlegung von Leistungsbaselines und Berichterstattung anhand von Zielen

Analysieren und Optimieren der Anwendungsleistung

• Erstellung eines systematischen Prozesses zur Analyse der Anwendungsleistung
• Identifikation von Leistungsflaskenhälse und abnormalen Verhaltensweisen
• Analyse von Transaktionsantwortzeiten und Durchsatz
• Vergleich der aktuellen Leistung mit historischen Baselines
• Korrelation mehrerer Telemetrieebenen während der Untersuchung
• Priorisierung von Leistungsproblemen basierend auf Benutzer- und Geschäftsimpact
• Identifikation von Optimierungsmöglichkeiten für die Anwendung
• Validierung von Leistungsgewinnen mithilfe von New Relic-Daten
• Praktische Übungen zur Leistungsanalyse

Fehlerbehebung bei API- und Dienstproblemen

• Überwachung von APIs und Abhängigkeiten externer Dienste
• Messung der API-Antwortzeit, des Durchsatzes und der Fehlerraten
• Identifikation langsamer und unzuverlässiger API-Endpunkte
• Diagnose von Timeout- und Konnektivitätsproblemen
• Analyse fehlgeschlagener API-Transaktionen
• Verwendung von Traces zur Identifikation von Flaschenhälsen in verteilten Diensten
• Korrelation von API-Problemen mit nachgelagerten Abhängigkeiten
• Identifikation der Grundursache für die API-Leistungsdegradation
• Entwicklung und Validierung von Korrekturstrategien

Verteiltes Tracing und End-to-End-Fehlerbehebung

• Verständnis verteilter Anwendungen und Dienstabhängigkeiten
• Einführung in Konzepte des verteilten Tracings
• Verfolgen von Anfragen über mehrere Anwendungsdienste hinweg
• Identifikation von Latenzen, die von einzelnen Diensten eingeführt werden
• Analyse der Kommunikation zwischen Diensten
• Erkennung von Ausfällen in verteilten Anwendungskomponenten
• Korrelation von Traces mit Logs, Fehlern und Infrastrukturmetriken
• Durchführung einer End-to-End-Root-Cause-Analyse
• Praktische Szenarien zur Fehlerbehebung in einer Live-Lab-Umgebung

Abfragen und Analysieren von New Relic-Daten

• Einführung in die Abfrage von Telemetriedaten in New Relic
• Verständnis der New Relic Query Language (NRQL)
• Schreiben von Abfragen zur Untersuchung der Anwendungsleistung
• Filtern und Aggregieren von Metriken und Events
• Analyse von Antwortzeiten, Fehlern, Durchsatz und Transaktionsdaten
• Erstellung benutzerdefinierter Visualisierungen aus Abfrageergebnissen
• Verwendung von Abfragen zur Unterstützung von Fehlerbehebung und Berichterstattung
• Aufbau wiederverwendbarer Abfragen und Dashboards
• Praktische NRQL-Übungen

Integration von New Relic mit Drittanbieter-Tools und -Diensten

• Überblick über New Relic-Integrationen
• Integration von New Relic mit Infrastruktur- und Cloud-Plattformen
• Verbindung von Monitoringdaten mit Kollaborations- und Incident-Management-Tools
• Verständnis von Integrationsworkflows und Datenaustausch
• Konfiguration von Benachrichtigungen und Integrationen externer Dienste
• Nutzung von Integrationen zur Unterstützung von DevOps- und Incident-Response-Prozessen
• Best Practices für die Aufrechterhaltung zuverlässiger Monitoring-Integrationen

Praktisches Workshop zur Fehlerbehebung

• Untersuchung eines simulierten Anwendungsleistungs-Incidents
• Identifikation von Symptomen aus Endnutzer-Leistungsdaten
• Analyse von Anwendungstransaktionen und Fehlern
• Untersuchung von Infrastruktur- und Datenbankleistung
• Verfolgung von API- und externen Dienstabhängigkeiten
• Korrelation von Metriken, Events, Logs und Traces
• Identifikation der wahrscheinlichsten Grundursache
• Entwicklung und Validierung eines Korrekturansatzes
• Konfiguration von Alarmen zur Vermeidung von Wiederholungen
• Dokumentation der Ergebnisse und Kommunikation des Geschäftsimpact

Best Practices für Monitoring und operative Empfehlungen

• Gestaltung einer effektiven New Relic-Monitoringstrategie
• Auswahl aussagekräftiger Leistungs- und Verfügbarkeitsmetriken
• Festlegung von Baselines und Service-Level-Objektiven
• Vermeidung von übermäßigem Monitoring-Rauschen
• Entwicklung effektiver Praktiken für Alarmierung und Eskalation
• Aufrechterhaltung eines konsistenten Monitorings über Entwicklung, Test und Produktion
• Nutzung von Observability-Daten zur Unterstützung kontinuierlicher Verbesserungen
• Übersetzung technischer Leistungsdaten in umsetzbare Geschäftseinsichten

Zusammenfassung und Fazit

• Wiederholung der New Relic-Architektur und Kernfunktionen
• Wiederholung des Monitorings von Anwendung, Infrastruktur, Datenbank, API und Endnutzern
• Zusammenfassung der Techniken zur Fehlerbehebung und Root-Cause-Analyse
• Wiederholung von Alarmierung, Dashboards, Berichterstattung und Integrationen
• Letzte praktische Leistungsuntersuchung
• Diskussion von Implementierungsszenarien in der Praxis
• Fragen und Antworten
• Empfohlene nächste Schritte für den Einsatz von New Relic in Produktivumgebungen