アプリケーションパフォーマンス分析レポートを表示する

Background jobs analysis レポートは、DelayedJob や Resque など、New Relic によってインストゥルメントされたフレームワークを使用する、本番環境で実行されているジョブやその他の非ウェブ トランスポートNew Relicパフォーマンスを分析するのに役立ちます。 レポートには、スループットに費やされた時間 (1 分あたりのリクエスト数またはrpm )、ジョブに費やされた合計時間、ジョブの実行にかかった平均時間など、過去 24 時間から過去 7 日間までの比較情報が表示されます。

UIでのレポート表示

アプリのBackground jobs analysisレポートを表示するには、 one.newrelic.com > All capabilities > APM & services > (select an app) > Reports > Performance > Non-web transactionsタブに移動します。 デフォルトのレポートでは、過去 24 時間とその前の 24 時間、7 日前を比較し、過去 7 日間の平均を算出します。

APMのキャパシティ分析レポートでは、アプリのインスタンスが何台稼働していて、どのくらいビジー状態なのかが表示されます。この情報は、アプリがリクエスト負荷をサポートするのに十分なインスタンスを配置しているかどうかを分析するのに役立ちます。また、この情報を利用して、最適なパフォーマンスを得るために構成を微調整することができます。

容量分析レポートは、 Python と Ruby 言語のエージェントでのみ利用できます。

容量分析レポートを見る

アプリの容量分析レポートを表示するには、次のようにします。

1. one.newrelic.com > All capabilities > APM & services > (select an app) > Reports > Capacityに移動します。

2. New Relic の標準的な ページ機能 を使って、詳細な情報にドリルダウンすることができます。

   

   レポートには3つのチャートが掲載されています。

   Capacity chart	Description
   アプリインスタンスのビジー状態	このチャートでは、アプリケーションのインスタンスのビジー状態を、リクエストの処理にかかる時間の割合として表示します。このチャートには、任意の期間の平均、最小、最大のパーセンテージが含まれます。 この情報をもとに、アプリケーションのインスタンス数が適切かどうかを判断します。アプリケーションの使用率が100％に近づくと、リクエストを処理するために、より多くのインスタンスが必要になります。
   ホストによるアプリインスタンスの再起動	このグラフは、各時間間隔でのインスタンスの再起動の数を示しています。この情報をもとに、アプリケーションのインスタンスが頻繁に再起動しているかどうかを判断します。 特定のホストのアクティビティを分離するには、チャート下の凡例で他のホストのタイトルを選択して、非表示にしたり、チャートに戻したりします。 または APM概要ページのHostsリストから選択してください。
   アプリのインスタンス解析	このグラフには、実行中のインスタンスの合計数と同時インスタンス負荷が表示されます。 同時インスタンス負荷は、アプリの負荷を処理するために必要な、完全にビジー状態のインスタンスの数です。 New Relic は、 App instance busyチャートの平均アプリ インスタンス値に、実行中のインスタンスの数を掛けてこれを算出します。

   Pythonのシングルまたはマルチスレッドアプリ

   Python エージェントの場合、キャパシティ分析のレポートは、従来のシングルスレッドまたはマルチスレッドのアプリケーションに対してのみ機能します。これは、New Relic がシステム負荷を計算する方法が、コルーチンベースのシステムには適用されないためです。

   従来のシングルまたはマルチスレッドのアプリケーションを使用している場合、Pythonエージェントによって生成されたメトリック情報は、オプションのC拡張コンポーネントがコンパイルおよびインストールできる場合にのみ取得され、レポートされます。geventやeventletのようなコルーチンベースのシステムをWSGIサーバーと組み合わせて使用する場合、容量分析レポートにはエージェントの再起動以外のデータは表示されません。

APM のデータベース分析レポートを使用すると、過去 24 時間から過去 7 日間まで遡って、データベースの観点からアプリケーションのパフォーマンスを分析できます。 スループットに費やされた時間 (1 分あたりの操作リクエスト数またはrpm )、操作に費やされた合計時間、および操作を実行する平均時間など、トランザクションの比較情報が表示されます。

データベース分析レポートを見る

アプリのデータベース分析レポートを表示するには、 one.newrelic.com > All capabilities > APM & services > (select an app) > Reports > Performance > Databasesタブに移動します。 デフォルトのレポートでは、過去 24 時間とその前の 24 時間、7 日前を比較し、過去 7 日間の平均を算出します。

APM のスケーラビリティ分析レポートには、アプリケーション負荷に関連した応答時間、データベース時間、および CPU 時間が表示されます。これは、パフォーマンスを評価し、アプリの成長に伴う潜在的なハードウェア要件を特定するのに役立ちます。

スケーラビリティ分析レポートを見る

自分のアプリのレポートを表示するには

one.newrelic.com > All capabilities > APM & services > (select an app) > Reports > Scalabilityに移動します。

スケーラビリティ分析レポートには、応答時間、データベース、APM CPU の 3 つのタブが含まれています。各タブにはビルボードとチャートが含まれており、パフォーマンスのさまざまな側面を表します。

グラフには 2 つの線があります。データ ポイントを結ぶ主線と、「平滑化」とラベル付けされ、主線の平滑化バージョンを示す副線です。セカンダリ ラインは、プライマリ ラインで観察される予期せぬ変動を気にすることなく、アプリケーションのパフォーマンスを視覚化するのに役立ちます。

これらのチャートは他の New Relic チャートとは少し異なる方法で構築されており、一般的に使用できるデフォルトのチャート アクションはありません。

時間帯の選択

スケーラビリティ レポートには、さまざまな期間にわたるデータを表示できる 時間ピッカーが 含まれています。アプリケーションのスケーラビリティを分析する場合、これより短い時間範囲では全体像が得られないため、推奨される最小期間は 30 分です。時間ピッカーは、過去 30 分のデフォルト値を使用します。

個々のインスタンスのデータを表示する

各タブには、特定のインスタンスを選択できるインスタンス ピッカーが含まれており、グラフとビルボードがそのインスタンスのデータにフィルターされます。

APMのウェブトランザクション分析レポートは、ウェブトランザクションに費やされた時間 (1 分あたりのリクエスト数または rpm)、ウェブトランザクションの合計時間、平均実行時間、 Apdexスコアなど、ウェブトランザクションの比較情報を提供します。 過去 24 時間のデータを、前の 24 時間、7 日前、過去 7 日間の平均と比較できます。

この情報を使って、どのウェブトランザクションが最も時間を消費しているか、コール数が多いか、標準偏差が大きいか、などを分析します。この情報は、アプリを微調整する箇所を特定するのに役立ちます。

Webトランザクション分析レポートを見る

アプリのウェブトランザクション分析レポートを表示するには、 one.newrelic.com > All capabilities > APM & services > (select an app) > Reports > Performance > Web transactionsタブに移動します。

デフォルトのレポートでは、過去24時間と前の24時間、7日前、および過去7日間の平均値を比較します。アスタリスク(*)が続くApdexエントリは、特定の期間に複数のApdex閾値が設定されていることを示します。

毎週月曜日、New Relic は、 このレポートを受け取ることを選択したお客様のアカウントのユーザーに、電子メールでウィークリーパフォーマンスレポートを送信します 。このメールレポートには、選択したアプリケーショングループの過去 1 週間のパフォーマンスメトリクスの概要が含まれています。ウィークリーパフォーマンスレポートは、APM の サービスレベルアグリーメント (SLA) レポート とは異なります。

レポート例の詳細を見る

お客様のアカウントの週間パフォーマンスレポートの例を見るには

1. ユーザー メニューからUser preferencesを選択します。

2. Weekly summary emailsまで下に移動してSee a sample emailを選択します。

   

   パフォーマンスレポートはセクションに分かれています。

   Section	Description
   注目のアプリ	これにより、 スループットパターンとパフォーマンスメトリクスの両方が提供されます アカウントの中でコール数が最も多いアプリケーションを対象としています。 リンクされたブラウザ監視を持つアプリケーションは、呼び出し回数が少ない場合でも、リンクされていないアプリケーションよりも優先されます。
   すべてのアプリのレポート	このセクションでは、お客様のアカウント内でコール数が最も多い20のアプリケーションについて、重要なパフォーマンスメトリクスを提供します。このリストのメトリクスには、アップタイム、 Apdex 、ロード時間、およびスループットが含まれます。
   最近の出来事	このセクションには、最近のアラート、アプリケーションに行ったデプロイメント、またはアカウント内のアプリケーションに記録されているその他のイベントが含まれます。

   NRQLで週次レポートのメトリクスをクエリする

   これらは、New Relicが週次パフォーマンスレポートメールの数値を生成するために使用するクエリです。これらはMetricイベントのnewrelic.timeslice.valueを通じて公開されるAPM時間区切りデータに依存しているため、クエリビルダーで実行したり、ダッシュボードにピン留めしたりして、メール内の任意の値を再現できます。

   クエリを実行する前に、変数をアプリケーションの値に置き換えます：

   変数	説明
   <app_name>	APMアプリケーションのappName。
   <APP_GUID>	APMアプリケーションのentity.guid。
   <monday> / <next_monday>	レポート対象週の開始と終了を示す1組のISO 8601タイムスタンプ。週次メールは、月曜日の00:00 UTCを境界として使用します。たとえば、<monday>には'2026-04-20T00:00:00Z'、<next_monday>には'2026-04-27T00:00:00Z'。
   {N}	時系列クエリに含める週数。たとえば、直近8週間の8。

   ヒント

   いくつかのクエリには2つの定数が含まれます：10080は1週間の分数であり（合計タイムスライスカウントを1分あたりのスループット平均に変換するために使用されます）、604800は1週間の秒数です（CPU％の計算に使用されます）。

   アプリケーションサーバーメトリクス

   このグループの各クエリは、SINCE '<monday>' UNTIL '<next_monday>'を使用して週の範囲を指定し、appName = '<app_name>'を使用してアプリを選択することで、1つのアプリケーションの単一の週次値をレポートします。

   Requests（100万）: その週に処理されたHTTP requestsの総数（100万単位）。

   SELECT sum(newrelic.timeslice.value[count]) / 1e6 AS 'Requests millions'
   FROM Metric
   WHERE metricTimesliceName = 'HttpDispatcher' AND appName = '<app_name>'
   SINCE '<monday>' UNTIL '<next_monday>'

   コピー

   レスポンスタイム（ms）: すべてのHTTPトランザクション全体の平均応答時間（ミリ秒単位）。

   SELECT sum(newrelic.timeslice.value) / sum(newrelic.timeslice.value[count]) * 1000 AS 'Resp time ms'
   FROM Metric
   WHERE metricTimesliceName = 'HttpDispatcher' AND appName = '<app_name>'
   SINCE '<monday>' UNTIL '<next_monday>'

   コピー

   スループット（RPM）: 1週間の1分あたりの平均requests。

   SELECT sum(newrelic.timeslice.value[count]) / 10080 AS 'Throughput RPM'
   FROM Metric
   WHERE metricTimesliceName = 'HttpDispatcher' AND appName = '<app_name>'
   SINCE '<monday>' UNTIL '<next_monday>'

   コピー

   エラー率（％）: すべてのウェブトランザクションと非ウェブトランザクションに占めるエラーの割合。

   SELECT filter(sum(newrelic.timeslice.value[count]), WHERE metricTimesliceName = 'Errors/all') /
     (filter(sum(newrelic.timeslice.value[count]), WHERE metricTimesliceName = 'HttpDispatcher') +
      filter(sum(newrelic.timeslice.value[count]), WHERE metricTimesliceName = 'OtherTransaction/all')) * 100 AS 'Error rate'
   FROM Metric
   WHERE metricTimesliceName IN ('Errors/all', 'HttpDispatcher', 'OtherTransaction/all')
     AND appName = '<app_name>'
   SINCE '<monday>' UNTIL '<next_monday>'

   コピー

   Apdex: アプリケーションの週次Apdexスコア。

   SELECT (sum(newrelic.timeslice.value[count]) + sum(newrelic.timeslice.value[total]) / 2.0) /
     (sum(newrelic.timeslice.value[count]) + sum(newrelic.timeslice.value[total]) + sum(newrelic.timeslice.value[exclusiveTotal])) AS 'Apdex'
   FROM Metric
   WHERE metricTimesliceName = 'Apdex' AND appName = '<app_name>'
   SINCE '<monday>' UNTIL '<next_monday>'

   コピー

   満足（％）/容認（％）/不満（％）: パーセンテージで表した3つのApdexコンポーネント。これは、基礎となるリクエストカテゴリに分割することで、上記の単一のApdexスコアを補完します。

   SELECT sum(newrelic.timeslice.value[count]) /
     (sum(newrelic.timeslice.value[count]) + sum(newrelic.timeslice.value[total]) + sum(newrelic.timeslice.value[exclusiveTotal])) * 100 AS '% Satisfied',
     sum(newrelic.timeslice.value[total]) /
     (sum(newrelic.timeslice.value[count]) + sum(newrelic.timeslice.value[total]) + sum(newrelic.timeslice.value[exclusiveTotal])) * 100 AS '% Tolerating',
     sum(newrelic.timeslice.value[exclusiveTotal]) /
     (sum(newrelic.timeslice.value[count]) + sum(newrelic.timeslice.value[total]) + sum(newrelic.timeslice.value[exclusiveTotal])) * 100 AS '% Frustrated'
   FROM Metric
   WHERE metricTimesliceName = 'Apdex' AND appName = '<app_name>'
   SINCE '<monday>' UNTIL '<next_monday>'

   コピー

   CPU（％）: パーセンテージで表した、1週間の平均CPUユーザー時間。

   SELECT sum(newrelic.timeslice.value) / 604800 * 100 AS 'CPU %'
   FROM Metric
   WHERE metricTimesliceName = 'CPU/User Time' AND appName = '<app_name>'
   SINCE '<monday>' UNTIL '<next_monday>'

   コピー

   メモリ（MB）: メガバイト単位の平均物理メモリ使用量。

   SELECT average(newrelic.timeslice.value) AS 'Memory MB'
   FROM Metric
   WHERE metricTimesliceName = 'Memory/Physical' AND appName = '<app_name>'
   SINCE '<monday>' UNTIL '<next_monday>'

   コピー

   DB（％）: 合計ウェブトランザクションタイムに対する、ウェブデータストア呼び出しに費やした時間の割合。

   SELECT filter(sum(newrelic.timeslice.value), WHERE metricTimesliceName = 'Datastore/allWeb') /
     filter(sum(newrelic.timeslice.value), WHERE metricTimesliceName = 'HttpDispatcher') * 100 AS 'DB %'
   FROM Metric
   WHERE metricTimesliceName IN ('Datastore/allWeb', 'HttpDispatcher') AND appName = '<app_name>'
   SINCE '<monday>' UNTIL '<next_monday>'

   コピー

   注記

   データベースの割合は、ウェブトランザクションの合計レスポンスタイムに対するデータベースオペレーション時間の比率を表しています。計算式：（データベース時間/合計レスポンスタイム）×100。100％を超える割合は、データベース呼び出しの並列実行または非同期実行を示します。

   Traffic パターン

   これらのクエリは、レポートの上部に表示される2か月間の日次スパークラインを生成します。SINCE 2 months agoよりもTIMESERIES 1 dayを使用します。アプリがどのようにインストゥルメントされているかに応じて、2つのバリアントがあります：アプリサーバーアプリはHttpDispatcherタイムスライス（rpm）をキーとし、ブラウザでインストゥルメントされたアプリはEndUserタイムスライス（ppm）を使用します。

   スループット — アプリケーションサーバーアプリ（rpm）：HttpDispatcherのタイムスライスを報告するアプリの1日あたりの1分あたりのリクエスト率。

   SELECT rate(sum(newrelic.timeslice.value), 1 minute) AS 'Throughput rpm'
   FROM Metric
   WHERE metricTimesliceName = 'HttpDispatcher' AND entity.guid = '<APP_GUID>'
   SINCE 2 months ago TIMESERIES 1 day

   コピー

   スループット — ブラウザでインストゥルメントされたアプリ（ppm）: EndUserタイムスライスを報告するアプリの1日あたりの1分間のページロード率。

   SELECT rate(sum(newrelic.timeslice.value), 1 minute) AS 'Throughput ppm'
   FROM Metric
   WHERE metricTimesliceName = 'EndUser' AND entity.guid = '<APP_GUID>'
   SINCE 2 months ago TIMESERIES 1 day

   コピー

   エンドユーザーのブラウザメトリクス

   これらのクエリは、ブラウザ監視が関連付けられたアプリケーションのレポートのブラウザセクションにデータを提供します。TIMESERIES 1 weekを使用して、直近{N}週間の週ごとに1つのポイントを返します。

   エンドユーザーのレスポンスタイム(s): Browserエージェントからの平均ページロードタイム。

   SELECT average(newrelic.timeslice.value) AS 'End User Resp Time (s)'
   FROM Metric
   WHERE metricTimesliceName = 'EndUser' AND entity.guid = '<APP_GUID>'
   SINCE {N} weeks ago TIMESERIES 1 week

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   エンドユーザーApdex（ページロード）: エンドユーザーのページロードのApdexスコア。

   SELECT apdex(newrelic.timeslice.value) AS 'End User Apdex'
   FROM Metric
   WHERE metricTimesliceName = 'EndUser/Apdex' AND entity.guid = '<APP_GUID>'
   SINCE {N} weeks ago TIMESERIES 1 week

   コピー

   選択されたアプリケーション

   New Relicでは、これらの条件を満たす通話回数の多いアプリを上位20位まで選出しています。

• アプリは最低でも25リクエスト/分（rpm）のスループットが必要です。

• アプリにはウェブトランザクションが含まれている必要があります。

  ブラウザの監視機能が連動しているアプリケーションは、コール数が少なくても、連動していないアプリケーションよりも優先されます。

  レポートメールのオプトイン/アウト

  毎週のパフォーマンス レポート メールを管理するには、 one.newrelic.comに移動し、ユーザー メニューをクリックして、 User preferencesを選択します。 アクセスできる New Relic アカウントごとに、個別にオプトイン/オプトアウトを行うことに注意してください。