Gestión del rendimiento de aplicaciones (APM) con New Relic

Introducción al monitoreo del rendimiento de aplicaciones

• Comprensión de la Gestión del Rendimiento de Aplicaciones (APM) y su papel en la operación de aplicaciones modernas.
• La relación entre el rendimiento, la disponibilidad, la confiabilidad y la experiencia del cliente en las aplicaciones.
• Indicadores clave de rendimiento de aplicaciones y objetivos de nivel de servicio.
• Identificación de las fuentes comunes de degradación del rendimiento de las aplicaciones.
• Resumen del ciclo de vida del monitoreo 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

• Resumen de la plataforma de New Relic y sus capacidades principales.
• Comprensión de la arquitectura de New Relic y el flujo de datos.
• Agentes, colectorores y datos de telemetría de New Relic.
• Resumen de métricas, eventos, registros, trazas y errores.
• Monitoreo del rendimiento de aplicaciones (APM), monitoreo del navegador, monitoreo de infraestructura y monitoreo de bases de datos.
• Comprensión de entidades, servicios, aplicaciones y cargas de trabajo.
• Introducción a la trazabilidad distribuida y las dependencias de servicios.
• Comprensión de conceptos de retención de datos, consultas y visualización.

Navegación por la interfaz de usuario de New Relic

• Navegación por la plataforma de New Relic y los tableros 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 tableros y vistas.
• Creación de tableros operativos y de rendimiento útiles.
• Uso de New Relic para pasar de síntomas de alto nivel a diagnósticos detallados.

Configuración y ajuste de los agentes de New Relic

• Comprensión de la arquitectura de los agentes de New Relic y los entornos admitidos.
• Instalación de agentes de New Relic en servidores de aplicaciones.
• Configuración de agentes para el monitoreo específico de la aplicación.
• Estrategias de instrumentación e instrumentación automática vs. manual.
• Configuración del monitoreo del navegador y del usuario final.
• Validación de la instalación de agentes y la recopilación de telemetría.
• Gestión de configuraciones y ajustes específicos del entorno.
• Resolución de problemas en la instalación de agentes y la 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 del monitoreo de usuarios reales (RUM).
• Medición de la carga de página y los tiempos de respuesta de la aplicación.
• Monitoreo del rendimiento del navegador y las interacciones del usuario.
• Identificación de páginas, transacciones e itinerarios de usuario lentos.
• Análisis de las diferencias de rendimiento por geografía y dispositivo.
• Correlación de la experiencia del usuario final con el rendimiento de la aplicación backend.
• Identificación de problemas de rendimiento que afectan directamente 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 transacción y las transacciones de la aplicación.
• Interpretación de los datos de tiempo de respuesta, tasa de transferencia y tasa de error.
• Comprensión de los desgloses de transacción y segmentos de rendimiento.
• Análisis de servicios y dependencias externas.
• Examen de errores de la aplicación y trazas de error.
• Identificación de cuellos de botella a partir de los datos de instrumentación.
• Uso de trazas para seguir solicitudes entre componentes de la aplicación.
• Correlación de métricas, eventos, registros y trazas para el análisis de la causa raíz.
• Ejercicios prácticos en la interpretación de la telemetría de la aplicación.

Medición de recursos de aplicación e infraestructura

• Monitoreo de la utilización de recursos de la aplicación y el servidor.
• Comprensión del rendimiento de CPU, memoria, disco y red.
• Identificación de la saturación de recursos y problemas relacionados con la capacidad.
• Correlación de métricas de infraestructura con los tiempos de respuesta de la aplicación.
• Monitoreo de procesos y cargas de trabajo de la aplicación.
• Identificación de transacciones intensivas en recursos.
• Investigación de la degradación de rendimiento causada por restricciones de infraestructura.
• Establecimiento de líneas base de rendimiento e identificación de comportamiento anómalo.

Monitoreo y notificaciones

• Comprensión de los conceptos de alertas en New Relic.
• Definición de condiciones y umbrales de alerta.
• Creación de alertas para el rendimiento y la disponibilidad de la aplicación.
• Monitoreo de tasas de error, tiempos de respuesta, tasas de transferencia y utilización de recursos.
• Diseño de políticas de alertas 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.
• Pruebas y validación de configuraciones de alertas.
• Mejores prácticas para el monitoreo proactivo de aplicaciones.

Monitoreo de operaciones de base de datos

• Comprensión de la relación entre el rendimiento de la base de datos y el rendimiento de la aplicación.
• Monitoreo de llamadas a la base de datos y actividad de consultas.
• Identificación de operaciones de base de datos lentas.
• Análisis de los tiempos de respuesta de la base de datos.
• Detección de consultas ineficientes o intensivas en recursos.
• Correlación de operaciones de base de datos con 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.

Reportes y visualización del rendimiento de la aplicación

• Creación de informes de rendimiento significativos.
• Construcción de tableros para equipos de desarrollo, operaciones y gestión.
• Selección de métricas apropiadas para diferentes audiencias.
• Visualización de la disponibilidad de la aplicación, tiempo de respuesta, tasa de transferencia y errores.
• Seguimiento de tendencias de rendimiento a lo largo del tiempo.
• Comparación del rendimiento de la aplicación entre entornos.
• Presentación de métricas técnicas como insights relevantes 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 de rendimiento y comportamiento anómalo.
• Análisis de los tiempos de respuesta y la tasa de transferencia de las transacciones.
• Comparación del rendimiento actual con líneas base históricas.
• Correlación de múltiples fuentes de telemetría durante las investigaciones.
• Priorización de problemas de rendimiento según el impacto en el usuario y el negocio.
• Identificación de oportunidades de optimización de la aplicación.
• Validación de mejoras de rendimiento usando datos de New Relic.
• Ejercicios prácticos de análisis de rendimiento.

Resolución de problemas de API y servicios

• Monitoreo de APIs y dependencias de servicios externos.
• Medición del tiempo de respuesta, tasa de transferencia y tasa de error de la API.
• Identificación de puntos finales de API lentos e inconfiables.
• 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 problemas de API con dependencias aguas abajo.
• Identificación de la causa raíz de la degradación del rendimiento de la API.
• Desarrollo y validación de estrategias de remediación.

Trazabilidad distribuida y resolución de problemas de extremo a extremo

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

Consultas y análisis de datos de New Relic

• Introducción a las consultas de datos de telemetría en New Relic.
• Comprensión del Lenguaje de Consultas de New Relic (NRQL).
• Escripción de consultas para investigar el rendimiento de la aplicación.
• Filtrado y agregación de métricas y eventos.
• Análisis de tiempos de respuesta, errores, tasas de transferencia y datos de transacciones.
• Creación de visualizaciones personalizadas a partir de resultados de consultas.
• Uso de consultas para apoyar la resolución de problemas y la presentación de informes.
• Construcción de consultas y tableros reutilizables.
• Ejercicios prácticos de NRQL.

Integración de New Relic con herramientas y servicios de terceros

• Resumen de las integraciones de New Relic.
• Integración de New Relic con plataformas de infraestructura y cloud.
• Conexión de datos de monitoreo con herramientas de colaboración y gestión de incidentes.
• Comprensión de flujos de trabajo de integración e intercambio de datos.
• Configuración de notificaciones e integraciones de servicios externos.
• Uso de integraciones para apoyar procesos DevOps y de respuesta a incidentes.
• Mejores prácticas para mantener integraciones de monitoreo confiables.

Taller práctico de resolución de problemas

• Investigación de un incidente simulado de rendimiento de la aplicación.
• Identificación de síntomas a partir de 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 API 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 empresarial.

Mejores prácticas de monitoreo y recomendaciones operativas

• Diseño de una estrategia efectiva de monitoreo con New Relic.
• Selección de métricas significativas de rendimiento y disponibilidad.
• Establecimiento de líneas base y objetivos de nivel de servicio.
• Evitación del ruido excesivo de monitoreo.
• Desarrollo de prácticas efectivas de alertas y escalamiento.
• Mantenimiento de un monitoreo consistente entre desarrollo, pruebas y producción.
• Uso de datos de observabilidad para apoyar la mejora continua.
• Traducción de datos técnicos de rendimiento en insights empresariales accionables.

Resumen y conclusión

• Repaso de la arquitectura y capacidades principales de New Relic.
• Repaso del monitoreo de aplicaciones, infraestructura, bases de datos, APIs y usuarios finales.
• Repaso de las técnicas de resolución de problemas y análisis de causa raíz.
• Repaso de alertas, tableros, informes e integraciones.
• Investigación final de rendimiento práctica.
• Discusión de escenarios de implementación del mundo real.
• Preguntas y respuestas.
• Próximos pasos recomendados para aplicar New Relic en entornos de producción.