Moderne Anwendungen setzen zunehmend auf verteilte Systeme und Echtzeit-Datenverarbeitung. Effektives Monitoring spielt daher für die Aufrechterhaltung der System-Health eine entscheidende Rolle. Mit Tools wie New Relic können Unternehmen umfassende Monitoring-Funktionen für Nachrichtenwarteschlangen, Streaming-Daten und Event-gesteuerte Architekturen nutzen. In diesem Post erfahren Sie, wie Sie Observability in Ihrem System mit der umfassenden New Relic Suite verbessern können und wie Sie Kafka-Node-Metriken für ein integriertes Monitoring aktivieren.
New Relic Warteschlangen & Datenströme – eine Einführung
New Relic bietet zuverlässige Lösungen zum Monitoring von Nachrichtenwarteschlangen und Streaming-Daten – für Anwendungen, die Event-gesteuerte Architekturen nutzen, sind diese Dinge wesentlich. Das von den Nachrichtenwarteschlangen und Datenströmen gezeichnete Bild zeigt den Informationsfluss zwischen den Services und die Übersichtsdarstellung gewährleistet einen zeitnahen und zuverlässigen Datenaustausch.
Grundlegendes zur UI für Warteschlangen und Datenströme
Mit der Benutzeroberfläche von New Relic können Sie sich das Monitoring erleichtern und intuitiv durch verschiedene Metriken und Datasets navigieren. Im UI-Leitfaden werden die wichtigsten UI-Komponenten erläutert:
- Datenvisualisierung: Echtzeit-Dashboards stellen Metriken aus Ihren Nachrichtenwarteschlangen und Streaming-Prozessen dar und bieten einen umfassenden Überblick über die System-Health.
- Alerting und Einblicke: Richten Sie benutzerdefinierte Alerts ein, um über ungewöhnliche Vorgänge informiert zu werden und Ihre Infrastruktur proaktiv verwalten zu können.
- Analysen: Mithilfe detaillierter Analysen können Sie Probleme beheben und die Datenstromverarbeitung optimieren – und damit die Performance verbessern.
New Relic Plattform zum Monitoring von Nachrichtenwarteschlangen & Datenströmen
Die New Relic Plattform umfasst zahlreiche Tools zum Monitoring von Nachrichtenwarteschlangen und Datenströmen und hilft Unternehmen, die Zuverlässigkeit und Effizienz ihrer Echtzeitanwendungen sicherzustellen. Mehr zum Thema erfahren Sie hier:
- Skalierbarkeit und Flexibilität: Die Unterstützung verschiedener Messaging- und Streaming-Technologien stellt sicher, dass sich Ihre Monitoring-Lösung jederzeit an Ihre Architekturen anpasst, wenn sich diese verändern.
- Integration für New Relic One: Machen Sie Metriken zu Warteschlangen und Datenströmen zu einem festen Bestandteil Ihrer Observability-Strategie. Davon profitieren auch Ihre datengesteuerten Entscheidungsprozesse.
- Verbessertes Performance-Tracking: Überwachen Sie Throughput, Latenz und Fehlerquoten in Ihren Messaging- und Streaming-Kanälen, um optimale Performance-Standards aufrechtzuerhalten.
Aktivieren von Kafka-Node-Metriken mit New Relic
Unternehmen, die Kafka nutzen, müssen sich mit Node-Metriken auskennen, um für eine gleichbleibende Broker-Health und -Performance zu sorgen. Mit dem New Relic Java Agent können Sie Kafka-Nachrichtenwarteschlangen instrumentieren und so einen umfassenden Einblick in die Kafka-Node-Metriken erhalten. So aktivieren Sie dieses Feature basierend auf den Hinweisen in der New Relic Dokumentation.
Nach der Aktivierung ist der Wechsel vom Toolset für Warteschlangen & Datenströme zu Kafka für APM denkbar einfach: Wählen Sie einfach die Topic-Entity aus, die untersucht werden muss.
Nach der Auswahl fließt es direkt in APM für Kafka, um die Kafka-Node-Metriken zu analysieren.
So aktivieren Sie Kafka-Node-Metriken:
- Installieren Sie den Java Agent:
- Stellen Sie sicher, dass der New Relic Java Agent auf Ihren Kafka-Brokern installiert ist. Dieser Agent sammelt wichtige Metriken und integriert sie in die Monitoring-Plattform von New Relic.
- Konfigurieren Sie den Agent für Kafka-Monitoring:
- Ändern Sie Ihre newrelic.yml-Konfiguration, sodass die Kafka-Instrumentierung eingeschlossen ist. Passen Sie Einstellungen wie Transaktionsbenennung und Fehlerverfolgung an Ihre Monitoring-Ziele an.
- Aktivieren Sie Node-Metriken in der Konfiguration:
- Bearbeiten Sie die Kafka-Konfiguration dahingehend, dass Metriken in einem mit dem New Relic Agent kompatiblen Format ausgegeben werden. Dazu müssen Sie JMX-Monitoring einrichten und die passenden Java-Optionen festlegen.
- Verifizieren Sie die Metrikenerfassung:
- Überprüfen Sie, ob Kafka-Metriken in New Relic Dashboards korrekt wiedergegeben werden. Wichtige Metriken sind Broker-Health, Partitions-Performance und Metriken zum Consumer Lag.
- Nutzen Sie Metriken zur Optimierung:
- Analysieren Sie die gesammelten Kafka-Node-Metriken in der New Relic UI, um Probleme zu beheben, die Cluster-Konfiguration zu optimieren und eine effiziente Ressourcennutzung zu gewährleisten.
Nächste Schritte
New Relic bietet eine leistungsstarke Observability-Lösung für Nachrichtenwarteschlangen, Streaming-Daten und Kafka und liefert wesentliche Einblicke in komplexe Echtzeitsysteme. Durch die Aktivierung von Kafka-Node-Metriken innerhalb der Plattform sehen Unternehmen im Detail, was im System vor sich geht, und können so die Integrität und Performance verteilter Architekturen sicherstellen. Mit New Relic optimieren Sie Ihre betriebliche Effizienz für die Anforderungen heutiger datengesteuerter Umgebungen. Lassen Sie sich Einblicke in Echtzeit nicht entgehen: Registrieren Sie sich für New Relic und beginnen Sie noch heute mit dem Monitoring Ihrer Nachrichtenwarteschlangen und Datenströme!
Die in diesem Blog geäußerten Ansichten sind die des Autors und spiegeln nicht unbedingt die Ansichten von New Relic wider. Alle vom Autor angebotenen Lösungen sind umgebungsspezifisch und nicht Teil der kommerziellen Lösungen oder des Supports von New Relic. Bitte besuchen Sie uns exklusiv im Explorers Hub (discuss.newrelic.com) für Fragen und Unterstützung zu diesem Blogbeitrag. Dieser Blog kann Links zu Inhalten auf Websites Dritter enthalten. Durch die Bereitstellung solcher Links übernimmt, garantiert, genehmigt oder billigt New Relic die auf diesen Websites verfügbaren Informationen, Ansichten oder Produkte nicht.
