Application Performance Management (APM) mit New Relic Schulung

Einführung in Application Performance Monitoring

• Verständnis von Application Performance Management (APM) und seiner Rolle in modernen Anwendungsbetriebsumgebungen
• Zusammenhang zwischen Anwendungsl Leistung, Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Customer Experience
• Wichtige Anwendungskennzahlen (KPIs) und Service-Level-Ziele (SLOs)
• Identifizierung häufiger Ursachen für Leistungseinbrüche in Anwendungen
• Überblick über den Anwendungsmonitoring-Lebenszyklus: beobachten, analysieren, diagnostizieren, beheben und optimieren
• Verständnis der Rolle von New Relic in der Full-Stack-Observability

New Relic Features und Architektur

• Überblick über die New Relic-Plattform und ihre Kernfunktionen
• Verständnis der New Relic-Architektur und des Datenflusses
• New Relic-Agenten, Collector und Telemetrie-Daten
• Überblick über Metriken, Events, Logs, Traces und Fehler
• Application Performance Monitoring (APM), Browser-Monitoring, Infrastruktur-Monitoring und Datenbank-Monitoring
• Verständnis von Entities, Services, Anwendungen und Workloads
• Einführung in Distributed Tracing und Service-Abhängigkeiten
• Verständnis von Konzepten zur Datenspeicherung, Abfrage und Visualisierung

Navigieren in der New Relic Benutzeroberfläche

• Navigation in der New Relic-Plattform und den Haupt-Dashboards
• Arbeiten mit Anwendungen, Services, Hosts und Entities
• Erkundung von Leistungszusammenfassungen und Anwendungsgesundheit
• Nutzung von Diagrammen, Tabellen, Filtern und Zeitfenstern
• Suche und Analyse von Telemetrie-Daten
• Anpassung von Dashboards und Ansichten
• Erstellung nützlicher operativer und Leistungs-Dashboards
• Nutzung von New Relic, um von hochauflösenden Symptomen zu detaillierten Diagnosen zu gelangen

Einrichten und Konfigurieren von New Relic Agenten

• Verständnis der New Relic Agenten-Architektur und unterstützter Umgebungen
• Installation von New Relic-Agenten auf Anwendungsservern
• Konfiguration der Agenten für anwendungsspezifisches Monitoring
• Instrumentierungsstrategien und automatische vs. manuelle Instrumentierung
• Konfiguration von Browser- und Endnutzer-Monitoring
• Validierung der Agenteninstallation und Telemetrie-Erfassung
• Verwaltung von Konfigurationen und umgebungsspezifischen Einstellungen
• Behebung von Problemen bei der Agenteninstallation und Datenerfassung
• Best Practices für sichere und wartbare Agenten-Bereitstellung

Maßnehmen der Anwendungsl Leistung aus Sicht des Endnutzers

• Verständnis von Real User Monitoring (RUM)
• Maßnahme der Ladezeit von Seiten und der Anwendungs-Antwortzeit
• Überwachung der Browserleistung und Benutzerinteraktionen
• Identifizierung langsamer Seiten, Transaktionen und User Journeys
• Analysieren von Leistungsdifferenzen basierend auf geografischer Lage und Gerätetyp
• Korrelation der Endnutzer-Erfahrung mit der Backend-Anwendungsl Leistung
• Identifizierung von Leistungsproblemen, die die Customer Experience direkt beeinträchtigen
• Nutzung von Leistungsdaten zur Priorisierung von Optimierungen

Lesen und Verstehen von Instrumentierungsdaten

• Verständnis von Transaktions-Traces und Anwendungstransaktionen
• Interpretation von Antwortzeit-, Durchsatz- und Fehlerraten-Daten
• Verständnis von Transaktions-Zerlegungen und Leistungssegmenten
• Analysieren externer Services und Abhängigkeiten
• Untersuchung von Anwendungsf Fehlern und Fehler-Traces
• Identifizierung von Engpässen aus Instrumentierungsdaten
• Nutzung von Traces, um Anfragen über Anwendungs-Komponenten hinweg zu verfolgen
• Korrelation von Metriken, Events, Logs und Traces für die Root-Cause-Analyse
• Praktische Übungen zur Interpretation von Anwendungstelemetrie

Maßnehmen von Anwendungs- und Infrastruktur-Ressourcen

• Überwachung der Ressourcennutzung von Anwendungen und Servern
• Verständnis von CPU-, Speicher-, Disk- und Netzwerk-Leistung
• Identifizierung von Ressourcen-Sättigung und kapazitätsbedingten Problemen
• Korrelation von Infrastruktur-Metriken mit der Anwendungs-Antwortzeit
• Überwachung von Anwendungs-Prozessen und Workloads
• Identifizierung ressourcenintensiver Transaktionen
• Untersuchung von Leistungseinbrüchen, die durch Infrastruktur-Einschränkungen verursacht werden
• Definition von Leistungs-Baselines und Identifizierung anomalen Verhaltens

Monitoring und Benachrichtigungen

• Verständnis der Benachrichtigungskonzepte in New Relic
• Definition von Warnungsbedingungen und Schwellenwerten
• Erstellung von Warnungen für Anwendungsl Leistung und Verfügbarkeit
• Überwachung von Fehlerraten, Antwortzeiten, Durchsatz und Ressourcennutzung
• Gestaltung von umsetzbaren Alert-Policies
• Konfiguration von Benachrichtigungskanälen und Incident-Workflows
• Reduzierung von Alert-Noise und Vermeidung unnötiger Benachrichtigungen
• Verständnis von Incidents und Problem-Korrelation
• Testen und Validieren der Alert-Konfiguration
• Best Practices für proaktives Anwendungsm-Monitoring

Überwachung von Datenbankoperationen

• Verständnis des Zusammenhangs zwischen Datenbank- und Anwendungsl Leistung
• Überwachung von Datenbankaufrufen und Query-Aktivitäten
• Identifizierung langsamer Datenbankoperationen
• Analysieren von Datenbank-Antwortzeiten
• Erkennung ineffizienter oder ressourcenintensiver Queries
• Korrelation von Datenbankoperationen mit Anwendungstransaktionen
• Untersuchung von datenbankbedingten Anwendungs-Engpässen
• Nutzung von Leistungsdaten zur Verbesserung der Query-Antwortzeit
• Praktische Übungen zur Diagnose von Datenbank-Leistungsproblemen

Berichterstattung und Visualisierung von Anwendungsl Leistung

• Erstellung aussagekräftiger Leistungskennzahlen
• Aufbau von Dashboards für Entwicklung, Betrieb und Management
• Selektion geeigneter Metriken für verschiedene Zielgruppen
• Visualisierung von Verfügbarkeit, Antwortzeit, Durchsatz und Fehlern
• Verfolgung von Leistungstrends über die Zeit
• Vergleich der Anwendungsl Leistung über verschiedene Umgebungen hinweg
• Darstellung technischer Metriken als geschäftlich relevante Erkenntnisse
• Definition von Leistungs-Baselines und Berichtserstattung gegenüber Zielen

Analysieren und Optimieren der Anwendungsl Leistung

• Aufbau eines systematischen Prozesses zur Analyse der Anwendungsl Leistung
• Identifizierung von Leistungsengpässen und anomalem Verhalten
• Analysieren von Transaktions-Antwortzeiten und Durchsatz
• Vergleich der aktuellen Leistung mit historischen Baselines
• Korrelation mehrerer Telemetrie-Quellen während Untersuchungen
• Priorisierung von Leistungsproblemen basierend auf Nutzer- und Geschäftsauswirkung
• Identifizierung von Optimierungsmöglichkeiten für Anwendungen
• Validierung von Leistungsverbesserungen unter Nutzung von New Relic-Daten
• Praktische Übungen zur Leistungsanalyse

Behebung von API- und Service-Problemen

• Überwachung von APIs und externen Service-Abhängigkeiten
• Maßnahme der API-Antwortzeit, des Durchsatzes und der Fehlerraten
• Identifizierung langsamer und unzuverlässiger API-Endpunkte
• Diagnose von Timeouts und Konnektivitätsproblemen
• Analysieren fehlgeschlagener API-Transaktionen
• Nutzung von Traces zur Identifizierung von Engpässen in verteilten Services
• Korrelation von API-Problemen mit downstream-Abhängigkeiten
• Identifizierung der Ursache für API-Performance-Degradation
• Entwicklung und Validierung von Behebungsstrategien

Distributed Tracing und End-to-End Troubleshooting

• Verständnis verteilter Anwendungen und Service-Abhängigkeiten
• Einführung in Konzepte des Distributed Tracing
• Verfolgen von Anfragen über mehrere Application Services hinweg
• Identifizierung von Latenz, die durch individuelle Services verursacht wird
• Analysieren der Service-zu-Service-Kommunikation
• Erkennung von Ausfällen in Komponenten verteilter Anwendungen
• Korrelation von Traces mit Logs, Fehlern und Infrastruktur-Metriken
• Durchführung einer End-to-End Root-Cause-Analyse
• Praktische Troubleshooting-Szenarien in einer Live-Lab-Umgebung

Abfragen und Analysieren von New Relic Daten

• Einführung in die Abfrage von Telemetrie-Daten in New Relic
• Verständnis der New Relic Query Language (NRQL)
• Schreiben von Queries zur Untersuchung der Anwendungsl Leistung
• Filtern und Aggregieren von Metriken und Events
• Analysieren von Antwortzeiten, Fehlern, Durchsatz und Transaktionsdaten
• Erstellung benutzerdefinierter Visualisierungen aus Query-Ergebnissen
• Nutzung von Queries zur Unterstützung von Troubleshooting und Berichterstattung
• Aufbau wiederverwendbarer Queries und Dashboards
• Praktische NRQL-Übungen

Integration von New Relic mit Third-Party Tools und Services

• Überblick über New Relic Integrationsmöglichkeiten
• Integration von New Relic mit Infrastruktur- und Cloud-Plattformen
• Verknüpfung von Monitoring-Daten mit Kollaborations- und Incident-Management-Tools
• Verständnis von Integrations-Workflows und Datenaustausch
• Konfiguration von Benachrichtigungen und externen Service-Integrationen
• Nutzung von Integrationen zur Unterstützung von DevOps- und Incident-Response-Prozessen
• Best Practices für die Aufrechterhaltung zuverlässiger Monitoring-Integrationen

Praktisches Troubleshooting Workshop

• Untersuchung eines simulierten Anwendungs-Leistungsincidents
• Identifizierung von Symptomen aus Endnutzer-Leistungsdaten
• Analysieren von Anwendungstransaktionen und Fehlern
• Untersuchung der Infrastruktur- und Datenbank-Performance
• Tracing von API- und externen Service-Abhängigkeiten
• Korrelation von Metriken, Events, Logs und Traces
• Identifizierung der wahrscheinlichsten Ursache
• Entwicklung und Validierung eines Behebungsansatzes
• Konfiguration von Warnungen zur Wiederholungsvermeidung
• Dokumentation der Ergebnisse und Kommunikation der Geschäftsauswirkung

Monitoring Best Practices und Betriebliche Empfehlungen

• Gestaltung einer effektiven New Relic Monitoring-Strategie
• Selektion aussagekräftiger Leistungs- und Verfügbarkeitsmetriken
• Definition von Baselines und Service-Level-Zielen
• Vermeidung von übermäßigem Monitoring-Noise
• Entwicklung effektiver Alerting- und Eskalationspraktiken
• Aufrechterhaltung eines konsistenten Monitorings über Entwicklung, Test und Produktion hinweg
• Nutzung von Observability-Daten zur Unterstützung der kontinuierlichen Verbesserung
• Übersetzung technischer Leistungsdaten in umsetzbare geschäftliche Erkenntnisse

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

• Wiederholung der New Relic Architektur und Kernfunktionen
• Wiederholung des Monitorings von Anwendung, Infrastruktur, Datenbank, API und Endnutzern
• Zusammenfassung der Troubleshooting- und Root-Cause-Analyse-Techniken
• Wiederholung von Alerting, Dashboards, Reporting und Integrationen
• Finale praktische Leistungsuntersuchung
• Diskussion realer Implementierungsszenarien
• Fragen und Antworten
• Empfohlene nächste Schritte für den Einsatz von New Relic in Produktivumgebungen