Wir freuen uns, heute die allgemeine Verfügbarkeit von Pixie als Komponente von New Relic One bekanntgeben zu können. Pixie stellt dabei ein signifikantes Upgrade gegenüber unserem bestehenden Kubernetes-Toolset dar. Es handelt sich um die einzige Lösung, die quasi per definitionem entstehende Monitoring-Lücken in Kubernetes-Umgebungen schließt und zudem Insights auf Code-Ebene für Entwickler verfügbar macht.

Über Pixie

Pixie ist ein Next-Gen Open-Source Observability-Tool, das in der Entwickler-Community rasch immer größeren Zuspruch verzeichnet. Es vermittelt völlig neuartige Transparenz für Ihre Kubernetes-Anwendungen.

Pixie erfasst automatisch:

  • Anwendungsprofile (mit Genauigkeit auf Funktionsebene)
  • Fullbody-Abfragen (HTTPs, Redis, SQL und mehr)
  • System-Metrics wie CPU-, I/O- und Speicherauslastung
  • Kubernetes-spezifische Statusvarianten von Pods und Services
  • Weitere Daten

Als hochinnovative Technologie zur automatischen Instrumentierung macht Pixie Ihren Start innerhalb weniger Minuten möglich, nicht erst in Monaten. Es sind weder Code-Änderungen noch Redeployments vonnöten.

Seit Dezember 2020 ist Pixie nun Teil von New Relic. Die Vorteile automatischer Telemetrie und von umfassendem Kubernetes-Monitoring konnten wir seitdem schon in vielerlei Hinsicht nahtlos in die UX von New Relic integrieren. Im Zuge der allgemeinen Verfügbarkeit der Integration wird nun die gesamte Funktionalität von Pixie Teil der New Relic One UI. 

Warum Kubernetes-Monitoring jetzt keine Herausforderung mehr ist

Jeder Engineer kennt im Zusammenhang mit Kubernetes einige leidige Probleme, die einfach nicht aus der Welt zu schaffen sind. Genau das gehen wir nun an. Nicht nur resultieren die dynamische Struktur und seine konstanten Änderungen bei Kubernetes in blinden Flecken. Alternative Monitoring-Lösungen für die Umgebung sind schlicht nicht für Entwickler optimiert. Pixie behebt beide Problemstellungen auf einmal. Durch ein Upgrade Ihrer Kubernetes-Fehlerbehebung mit Pixie erhalten Sie folgende Möglichkeiten:

Sofortige Observability ohne Zusatz-Code

Es ist das sprichwörtliche alte Lied: In der Produktionsumgebung tritt ein Problem auf, doch mit der bestehenden Instrumentierung lässt es sich nicht beheben. Derartige Einschränkungen rauben freilich die Zeit, in der man sich nun endlich mehr auf die Entwicklung neuer Features konzentrieren könnte.

Es geht aber tatsächlich auch einfacher. Mit eBPF instrumentiert Pixie automatisch Ihre Kubernetes-Anwendungen, sobald sie aktiv sind. Für die aktuellsten Telemetriedaten zu Ihren Services sind so auch keine Redeployments oder manuellen Instrumentierungen notwendig. Und da Pixie sprachagnostisch ist, ist hierbei keine spezifische Expertise in der Instrumentierung vonnöten. 

Insights auf Code-Ebene für schnellere Problembehebung

Technologien für Kubernetes-Monitoring, und so auch ganz fantastische Lösungen wie Prometheus, richten sich vor allem an Ops-Teams. Historisch gesehen ist dies auch wenig verwunderlich, und so steht bei ihnen der Status von Clustern und ihren Komponenten im Vordergrund. An wirklich direkt umsetzbaren Informationen für Entwickler mangelt es ihnen leider. Pixie hingegen richtet sich speziell an Entwickler, liefert Einblicke auf Code-Ebene und hilft Ihnen so, Performance-Engpässe schneller auszumachen. 

Unsere Integration mit Pixie liefert Ihnen Folgendes: 

  • Flamegraphs für alle Pods in Ihrem Cluster 
  • Details auf Funktionsebene für Ihre Anwendungs-Performance
  • Fullbody-Abfragen, Latenzdaten und Fehler – ganz ohne Daten-Sampling

Ansichten für Anwendungstopologie zur Performance-Korrelation

Die New Relic One UI mit Pixie-Daten vermittelt Ihnen rasch, in welchem Zusammenhang Nodes, Pods, Container und Anwendungen stehen. Unsere Integration mit Pixie liefert Ihnen einen 360°-Überblick zu Ihrem Cluster und als Resultat direkt Kontext zu allen Abläufen.

Führen Sie nahtlos Analysen auf Anwendungs- und Infrastrukturebene durch und korrelieren Sie so, welchen Einfluss Anwendungsänderungen auf Ihre Infrastruktur nehmen und umgekehrt.

Video: Schnellere Fehlerbehebung mit Einblicken auf Code-Ebene

Einblicke auf Code-Ebene ganz ohne zeitaufwändige Code-Updates oder Daten-Sampling: Mit Service Maps, Flamegraphs und Abfragen von Rohdaten führen Sie Detailanalysen Ihrer Services ohne jedwede Anpassungen am Quellcode durch – und beheben Fehler damit schneller.