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모든 곳에서 데이터 전송

프로그래밍이 가능한 뉴렐릭의 플랫폼은, 온프레미스 또는 클라우드에서 텍스트로 변환될 수 있는 데이터나 모든 텍스트 기반 데이터를 수집할 수 있도록 지원합니다. 뉴렐릭의 로그 포워더를 사용하거나 Fluent bit, Fluentd, Amazon Kinesis Firehose, Logstash 등의 다양한 서드파티 및 오픈소스 툴을 사용할 수 있습니다. syslog 데이터를 간단하게 뉴렐릭의 TCP 엔드포인트로 전달하여 에이전트리스(agentless)로 이동할 수도 있습니다.

중앙화된 텔레메트리 데이터 플랫폼의 역량 활용

로그 관리에 뉴렐릭을 활용하는 고객은 모든 텔레메트리 데이터 플랫폼의 모든 역량을 사용할 수 있습니다. 이 플랫폼은 모든 텔레메트리 데이터를 위한 중앙 위치로, 클라우드에서 생성 및 구축됩니다. 모든 데이터는 메트릭, 이벤트, 로그 및 트레이스를 위한 확장 가능한 시계열 데이터베이스인 NRDB에 저장됩니다. 프로그래밍이 가능한 오픈 플랫폼이기 때문에, 내장된 기능을 활용하는 것은 물론, 서드파티 및 오픈소스 기술과 통합해 데이터 온보딩, 시각화 및 기능 확장을 위한 맞춤형 애플리케이션 구축 등 조직의 고유한 요구사항을 충족할 수 있습니다.

대규모 분석

이제, 머신 러닝 패턴으로 지원되는 로그들을 그룹화해 이상점을 자동으로 표시함으로써, 문제 해결 속도를 높일 수 있습니다. 텔레메트리 데이터 플랫폼의 로그 관리 UI는 검색을 간소화시킵니다. 잘 알려진 Lucene 기반 구문을 사용하거나, NRDB용으로 특수 제작된 NRQL 언어로 자동 드롭할 수 있습니다. 시간별로 검색하고, 관심 영역에 집중하도록 필터링하며, 관련 로그가 표시되도록 피벗하고, 검색을 저장하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

엑셀과 유사한 인터페이스는 필요에 따라 속성을 표시, 또는 숨김으로써 테이블 뷰를 쉽게 조정할 수 있으며, 시계열 차트는 속성별로 패싯할 수 있고, 쉽게 확대/축소하여 비정상적인 스파이크에 초점을 맞출 수 있습니다. 실시간 메시지 스트리밍은 Live Tail을 사용해 한 번의 클릭으로 켜고 끌 수 있습니다.

뉴렐릭에서 직접 또는 Slack 및 PagerDuty 같은 보편적인 플랫폼을 통해 알림 및 대시보드에서 자동 알림을 쉽게 설정할 수 있습니다. 대시보드는 간단한 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용해 구축하고, 자동으로 생성된 기본 NRQL을 확인하고 확장할 수 있습니다. 모니터 뷰 및 다크 모드 같은 기능이 지원되어 각 조직의 고유한 니즈에 맞게 콘텐츠를 표시할 수 있습니다. 프로그래밍이 가능한 오픈 플랫폼이기 때문에, 사용자가 Grafana 같은 오픈소스 시각화 tool을 사용할 수도 있습니다. 로그 관리를 위해 뉴렐릭을 활용하는 방법에 대해 보다 자세한 정보를 원하시면, 설정, 구성 및 모범 사례에 대한 참고 문서를 확인해보시기 바랍니다.

문맥적 로그와 풀스택 옵저버빌리티

텔레메트리 데이터 플랫폼 외에도 풀스택 옵저버빌리티(Full Stack Observability) 사용자는 쿠버네티스 클러스터 같은 중요한 소스에 대한 APM 오류, 분산 추적 및 인프라 대시보드를 확인하고, 전체 스택에서 선별된 콘텐츠와 로그를 자동으로 연관시킬 수 있습니다. 트레이스 및 스팬 ID가 풀스택 옵저버빌리티 콘텐츠에 자동으로 적용되는 문맥적 로그를 활용해, 상호 연관된 로그에 대한 보다 세부적인 가시성을 확보해 평균 문제 해결 시간을 단축할 수 있습니다. 뉴렐릭의 오픈 플랫폼은 원하는 언어로 개발할 수 있도록 해주며, 뉴렐릭은 Go, Java, .Net, node.js,PHP, Ruby 등에 대한 문맥적 로그를 지원합니다.

응용 인텔리전스(Applied Intelligence)

응용 인텔리전스가 포함된 로그를 활용하는 고객은 알림 피로를 줄이고 비정상적인 행동에 대한 알림을 제공하도록 설계된 머신 러닝의 추가적인 혜택을 활용해 선제적으로 조치를 취할 수 있습니다.

문맥 전환 없는 문맥적 로그

뉴렐릭 Logs를 사용해 더 심도 있는 가시성, 거의 즉각적인 검색, 완전한 문맥 정보를 확보하십시오. 애플리케이션과 인프라 성능 데이터에 대한 완전한 가시성을 통해, 로그들 간에 쉽게 상관관계를 수립하고 운영 인시던트를 빠르게 해결할 수 있습니다.