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 las operaciones modernas de aplicaciones
• La relación entre el rendimiento, la disponibilidad, la confiabilidad de la aplicación y la experiencia del cliente
• Indicadores clave de rendimiento de aplicaciones y objetivos de nivel de servicio
• Identificación de las fuentes comunes de degradación del rendimiento de las aplicaciones
• Vista general del ciclo de vida del monitoreo de aplicaciones: observar, analizar, diagnosticar, remediar y optimizar
• Comprensión del papel de New Relic en la observabilidad de pila completa

Características y Arquitectura de New Relic

• Vista general de la plataforma New Relic y sus capacidades principales
• Comprensión de la arquitectura de New Relic y el flujo de datos
• Agentes de New Relic, colectores y datos de telemetría
• Vista general de métricas, eventos, registros (logs), trazas (traces) 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 al rastreo distribuido y las dependencias de servicios
• Comprensión de los conceptos de retención de datos, consultas y visualización

Navegación por la Interfaz de Usuario de New Relic

• Navegación por la plataforma New Relic y los principales paneles de control (dashboards)
• 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 paneles de control y vistas
• Creación de paneles de control operativos y de rendimiento útiles
• Uso de New Relic para pasar de síntomas de alto nivel a diagnósticos detallados

Configuración e Instalación de Agentes de New Relic

• Comprensión de la arquitectura de los agentes de New Relic y 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 versus manual
• Configuración del monitoreo del navegador y del usuario final
• Validación de la instalación del agente y la recopilación de telemetría
• Gestión de la configuración y configuraciones específicas del entorno
• Solucionamiento de problemas en la instalación de agentes y la recopilación de datos
• Mejores prácticas para la implementación segura y mantenible de agentes

Medición del Rendimiento de Aplicaciones desde la Perspectiva del Usuario Final

• Comprensión del monitoreo de usuarios reales (RUM)
• Medición del tiempo de carga de páginas y del tiempo de respuesta de la aplicación
• Monitoreo del rendimiento del navegador y las interacciones del usuario
• Identificación de páginas lentas, transacciones y recorridos de usuario
• Análisis de las diferencias de rendimiento basadas en la geografía y el 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 transacciones y las transacciones de la aplicación
• Interpretación de los datos de tiempo de respuesta, caudal (throughput) y tasa de errores
• Comprensión de los desgloses de transacciones y los segmentos de rendimiento
• Análisis de servicios externos y dependencias
• Examen de errores de aplicación y trazas de errores
• Identificación de cuellos de botella a partir de los datos de instrumentación
• Uso de trazas para seguir las solicitudes a través de los componentes de la aplicación
• Correlación de métricas, eventos, registros y trazas para el análisis de causa raíz
• Ejercicios prácticos para interpretar 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 saturación de recursos y problemas relacionados con la capacidad
• Correlación de las 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 del rendimiento causada por restricciones de infraestructura
• Establecimiento de líneas base de rendimiento e identificación de comportamiento anormal

Monitoreo y Notificaciones

• Comprensión de los conceptos de alertas de New Relic
• Definición de condiciones de alerta y umbrales
• Creación de alertas para el rendimiento y la disponibilidad de la aplicación
• Monitoreo de tasas de errores, tiempos de respuesta, caudal y utilización de recursos
• Diseño de políticas de alerta accionables
• Configuración de canales de notificación y flujos de trabajo de incidentes
• Reducción del ruido de alertas y evitar notificaciones innecesarias
• Comprensión de incidentes y correlación de problemas
• Pruebas y validación de las configuraciones de alerta
• Mejores prácticas para el monitoreo proactivo de aplicaciones

Monitoreo de Operaciones de Bases 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 lentas de la base de datos
• 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 consultas
• Ejercicios prácticos para diagnosticar problemas de rendimiento de la base de datos

Informes y Visualización del Rendimiento de Aplicaciones

• Creación de informes de rendimiento significativos
• Construcción de paneles de control para equipos de desarrollo, operaciones y gestión
• Selección de métricas adecuadas para diferentes audiencias
• Visualización de la disponibilidad, tiempo de respuesta, caudal y errores de la aplicación
• Seguimiento de tendencias de rendimiento con el tiempo
• Comparación del rendimiento de la aplicación entre entornos
• Presentación de métricas técnicas como perspectivas relevantes para el negocio
• Establecimiento de líneas base de rendimiento e informes en función de los objetivos

Análisis y Optimización del Rendimiento de Aplicaciones

• Establecimiento de un proceso sistemático de análisis de rendimiento de aplicaciones
• Identificación de cuellos de botella de rendimiento y comportamiento anormal
• Análisis de los tiempos de respuesta de transacciones y el caudal
• Comparación del rendimiento actual con líneas base históricas
• Correlación de múltiples fuentes de telemetría durante las investigaciones
• Priorización de los 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 utilizando datos de New Relic
• Ejercicios prácticos de análisis de rendimiento

Solucionamiento de Problemas de APIs y Servicios

• Monitoreo de APIs y dependencias de servicios externos
• Medición del tiempo de respuesta, caudal y tasa de errores de las APIs
• Identificación de puntos finales de API lentos e inconfiables
• Diagnóstico de problemas de tiempo de espera (timeout) y conectividad
• Análisis de transacciones fallidas de la API
• Uso de trazas para identificar cuellos de botella a través de 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

Rastreo Distribuido y Solucionamiento de Problemas de Extremo a Extremo

• Comprensión de aplicaciones distribuidas y dependencias de servicios
• Introducción a los conceptos de rastreo distribuido
• Seguimiento de solicitudes a través de múltiples servicios de la aplicación
• Identificación de la latencia introducida por servicios individuales
• Análisis de la comunicación entre servicios
• Detección de fallas a través de componentes distribuidos de la aplicación
• Correlación de trazas con registros, errores y métricas de infraestructura
• Realización de análisis de causa raíz de extremo a extremo
• Escenarios prácticos de solucionamiento de problemas utilizando un entorno de laboratorio en vivo (live-lab)

Consulta y Análisis de Datos de New Relic

• Introducción a la consulta de datos de telemetría en New Relic
• Comprensión del Lenguaje de Consultas de New Relic (NRQL)
• Escritura de consultas para investigar el rendimiento de la aplicación
• Filtrado y agregación de métricas y eventos
• Análisis de tiempos de respuesta, errores, caudal y datos de transacciones
• Creación de visualizaciones personalizadas a partir de resultados de consultas
• Uso de consultas para apoyar el solucionamiento de problemas y la generación de informes
• Construcción de consultas y paneles de control reutilizables
• Ejercicios prácticos de NRQL

Integración de New Relic con Herramientas y Servicios de Terceros

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

Taller Práctico de Solucionamiento de Problemas

• Investigación de un incidente simulado de rendimiento de aplicación
• Identificación de síntomas a partir de datos de rendimiento de usuario final
• Análisis de transacciones y errores de la aplicación
• Investigación del rendimiento de la infraestructura y la base de datos
• Rastreo de dependencias de APIs 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 en el negocio

Mejores Prácticas de Monitoreo y Recomendaciones Operativas

• Diseño de una estrategia de monitoreo efectiva de New Relic
• Selección de métricas significativas de rendimiento y disponibilidad
• Establecimiento de líneas base y objetivos de nivel de servicio
• Evitar el exceso de ruido en el monitoreo
• Desarrollo de prácticas efectivas de alerta y escalado
• Mantenimiento de un monitoreo constante entre desarrollo, pruebas y producción
• Uso de datos de observabilidad para apoyar la mejora continua
• Traducción de datos técnicos de rendimiento en perspectivas accionables para el negocio

Resumen y Conclusión

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