技術ブログ
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2018年03月20日
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新機能 New Relic Radar のご紹介

はじめに

弊社が New Relic の販売を始めて早二年になろうとしています。一方で、IT業界の潮流としては「機械学習」や「AI」、「自動化」にスポットライトが当たっております。可視化だけなら当たり前になってきました。New Relic にもインテリジェントな機能の搭載を望むお客様が増えております。

New Relic Radarとは?

そこで今回、新機能 New Relic Radar(レーダー)をご紹介します。New Relic Radar( 以下”Radar” )とは、機械学習を通じてアプリやシステム環境の変化をすばやく察知して提示する機能です。New Relic の広範なダッシュボードを掘り下げなくても変化を察知できることができます。以前は Project Seymour として知られていました。限定的なお客様に向けて公開されていましたがRadarに名前を変えてリリースされようとしています。

 

Radar は現状一部のトライアルアカウントで提供されている機能です。日本での正式リリースは時期を含め未定となります。その為、本ブログの内容は正確性を保証するものではありません。本機能に関するお問い合わせはご遠慮願います。

Radar の特徴

  1. Radarは、システム環境で見つかった問題や異常に関する助言や推奨事項にアクセスするための情報を提供します(レーダーフィード)
  2. レーダーフィードはレーダーカード(イベント/異常/潜在的な問題/根本原因といった情報)から構成されます
  3. データのノイズを取り除いて、人間が自分で検出するのが難しい重要な事柄を見るのに役立ちます
  4. 問題の根本原因とその対処法に関する提案を提供します(New Relic 特許申請中の手法で実現)
  5. 機械学習のアルゴリズムは数百人のエンジニアの経験に基づくアルゴリズムで日々更新されます
  6. Slack 統合機能が含まれており推奨事項をチームですばやく共有できます

Radar のメリット

Radarがないとき

  • New Relicが可視化する問題は各サービスのページを開いて自分で探す必要があります
  • 発見された問題それぞれの関連性については自分のアタマで分析する必要があります

Radarがあるとき

  • Radar の機械学習機能によって、利用者が求める重要なデータを検出し可視化します
  • Radar にフィードバックをすることで利用者に役に立つ問題、異常、勧告を学習します

実際どう役に立つか?

例:システム最適化

それまで New Relic が検知してはいたものの、エンジニアが「問題」として認識していなかった要因が Radar によって発見され、システム全体の改善に結びついたケースがあります。具体的には、あまり注意を払わないマシンのディスク使用率の問題に積極的に指示し、ユーザーに影響を与える前にディスクスペースを追加することができるようになったようです。

例:コスト最適化

RDS(AWS)のコスト削減での活用例が挙げられます。Radar には、Amazon Relational Database Service(RDS )接続リークを識別し、地域のパフォーマンスの問題を強調するカードを含む、Amazon Web Services(AWS)ユーザーのための分析機能が追加されました。これにより十分に活用されていないホストを見つけ出し、ホスティングコストを節約するための推奨事項を提示するのに役立ちます。

まとめ

単なるアラーティングツールに留まらない「進化するNew Relic」に期待が高まりますね!
来年度もご愛顧の程宜しくお願い致します。

参考

New Relic Radar

Introducing New Relic Applied Intelligence: The Brains Behind Radar and Dynamic Baseline Alerts

The New Relic Platform

New Relic Applied Intelligence(NRAI)

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