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Performance Risks inbox New Relicのテレメトリーデータの上にインテリジェントなレイヤーを追加し、アプリケーションのパフォーマンスの問題を継続的にスキャンして、本番環境のインシデントに発展する前にそれらを提示します。組み込みのアナライザーを使用して、設定可能な閾値でパフォーマンスの異常を自動的に検出し、類似した問題をグループ化することで、最も影響の大きい問題の解決にまず集中できるようになります。
カバレッジとスコープ Performance Risks inbox アプリケーションスタック全体にわたる包括的な監視を提供します：
APMサービス ブラウザ アプリケーション データベース操作 主なメリット プロアクティブな問題検出 : パフォーマンスの問題が本番環境のインシデントに発展する前に特定します平均解決時間（MTTR）の短縮 : インテリジェントなグループ化により、最も重大な問題にまず集中できるようになりますエンジニアリングの生産性向上 : 手動でのパフォーマンス調査に費やす時間を減らし、イノベーションにより多くの時間を費やすことができますアプリケーションの信頼性向上 : エンドユーザーに影響が及ぶ前にパフォーマンスのリスクに対処しますパフォーマンスリスクインボックスはどのように機能しますか？ Performance Risks inbox 最も一般的なパフォーマンスの問題を検出するために、以下のアナライザーを使用します：
スローSQLアナライザー 遅いデータベースクエリは、アプリケーションパフォーマンスの問題の根本原因であることが多く、スタック全体にわたる連鎖的な問題を引き起こす可能性があります。アナライザーは、実行に予想以上の時間がかかっているデータベースクエリを特定します。これにより、アプリケーションのレスポンスタイムとユーザー体験に大きな影響が及ぶ可能性があります。
検出に役立つもの：
パフォーマンス閾値を超えるSQLクエリ アプリケーションのボトルネックを引き起こしている可能性があるデータベース操作 時間の経過とともにパフォーマンスが低下しているクエリ N+1クエリアナライザー N+1クエリは、データが増加するにつれてデータベースの負荷とレスポンスタイムを指数関数的に増加させる可能性があるため、早期に対処すべき重要なパフォーマンスの問題となります。このアナライザーは、アプリケーションが1つのクエリではなくN個のクエリを実行するという、一般的なN+1クエリのアンチパターンを検出します。これは通常、ORMフレームワークで関連データを読み込む際に発生します。
検出に役立つもの：
ループ内で繰り返されるデータベースクエリ 非効率なデータ読み込みパターン 最適化可能なORM生成クエリシーケンス 過剰なDBアナライザー 過剰なデータベース操作は、データベースサーバーに過負荷を与え、アプリケーション全体に影響を及ぼすパフォーマンスのボトルネックを引き起こす可能性があります。このアナライザーは、特定の期間内に異常に多数のデータベース接続またはクエリを行い、データアクセスパターンにおける潜在的な非効率性を示すアプリケーションをモニターします。
検出に役立つもの：
異常に多いデータベースクエリボリューム 非効率なバッチ処理パターン シーケンシャルDBアナライザー 順次データベース操作は多くの場合、比較的簡単な変更でアプリケーションパフォーマンスを大幅に向上させることができる最適化の機会が見逃されていることを示しています。このアナライザーは、並列化やバッチ処理によって最適化できるにもかかわらず、データベース操作が順次実行されている状況を特定するのに役立ちます。
検出に役立つもの：
並列化可能な順次データベース操作 バッチ処理の機会の見逃し 非効率なデータアクセスパターン 大容量HTTPペイロードアナライザー 大容量のHTTPペイロードは、特にモバイルデバイスや低速なネットワーク接続において、ネットワーク転送を遅延させ、帯域幅コストを増加させ、ユーザー体験に悪影響を及ぼす可能性があります。このアナライザーは、最適なサイズの閾値を超えるペイロードがないか、HTTP requestsおよびレスポンスをモニターします。
検出に役立つもの：
大きなペイロードを持つHTTP requestsまたはレスポンス 過剰なデータを返すAPIエンドポイント 非効率なデータのシリアル化または転送パターン スローHTTPアナライザー HTTPレスポンスが遅いと、アプリケーションの応答性が低下し、スループットが減少し、データを待つユーザーの不満を招く可能性があります；特に、レイテンシに敏感なワークフローやネットワークオーバーヘッドが高い地域では顕著です。このアナライザーは、最適なレイテンシの閾値を超えるレスポンスタイムがないかHTTPトランザクションをモニターします。これは、スタック全体におけるより深刻なパフォーマンスの問題を示唆する可能性があります。
検出に役立つもの：
高レイテンシのHTTPレスポンス レスポンスタイムが常に遅いAPIエンドポイント 速度低下の一因となる非効率なバックエンド処理、クエリパターン、またはサードパーティの依存関係 使用事例 Performance Risks inbox インフラストラクチャコストの削減とアプリケーションパフォーマンスの向上という2つの重要な領域に対処するのに役立ちます。以下は、Performance Risks inboxがこれらの領域にどのように対処できるかを示すサンプルのユースケースです。
インフラストラクチャコストを削減 非効率的なコードパターンは、インフラストラクチャのコストに直接影響する不要なリソース消費につながります：
N+1クエリ : 単一の最適化されたクエリを実行する代わりに、アプリケーションはリストを取得するために1つのクエリを実行し、その後、そのリスト内の各アイテムに対して個別のクエリを実行します。大規模な環境では、1つのクエリで同じ結果を返せるにもかかわらず、ユーザーが100回のデータベースクエリの完了を待つことは、データベースの負荷とリソース使用量の両方を不必要に増加させます。大規模なHTTPペイロード : アプリケーションが大規模なAPIを呼び出し、ユーザーのインタラクションごとに完全なレスポンスを送信する場合、そのデータがインタラクションに必要でなかったとしても、cloudプロバイダーは各呼び出しの帯域幅とデータ転送に対して課金します。パフォーマンスの問題は、アプリケーションの速度と応答性に直接影響します：
順次データベースクエリ : ユーザーが2つの関連性のないデータをrequestsする場合、アプリケーションは最初のデータを取得し、それが完了するのを待ってから2つ目のデータを取得することがあります — 両方のクエリが独立しており、同時に実行できるにもかかわらずです。ユーザーは、はるかに早く返された可能性のある結果を必要以上に長く待つことになります。遅いHTTPレスポンス : ユーザーがアプリケーションを操作した際に、長時間にわたってローディング状態が表示される場合、多くの場合、基盤となるAPIのパフォーマンスが低いことが原因です。ユーザーは、結果が表示されるまで遅いレスポンスを待たされます。