Curso de Gerenciamento de Desempenho de Aplicações (APM) com New Relic

Introdução ao Monitoramento de Desempenho de Aplicações

• Compreensão do Gerenciamento de Desempenho de Aplicações (APM) e seu papel nas operações modernas de aplicações
• A relação entre desempenho, disponibilidade, confiabilidade da aplicação e experiência do cliente
• Principais indicadores de desempenho de aplicações e objetivos de nível de serviço
• Identificação de fontes comuns de degradação de desempenho de aplicações
• Visão geral do ciclo de vida do monitoramento de aplicações: observar, analisar, diagnosticar, remediar e otimizar
• Compreensão do papel do New Relic na observabilidade de pilha completa

Recursos e Arquitetura do New Relic

• Visão geral da plataforma New Relic e suas capacidades principais
• Compreensão da arquitetura e fluxo de dados do New Relic
• Agentes, coletores e dados de telemetria do New Relic
• Visão geral de métricas, eventos, logs, rastros (traces) e erros
• Monitoramento de Desempenho de Aplicações (APM), monitoramento de navegador, monitoramento de infraestrutura e monitoramento de bases de dados
• Compreensão de entidades, serviços, aplicações e cargas de trabalho
• Introdução ao rastreamento distribuído (distributed tracing) e dependências de serviços
• Compreensão de conceitos de retenção de dados, consultas e visualização

Navegação na Interface do Usuário do New Relic

• Navegação pela plataforma e principais dashboards do New Relic
• Trabalhando com aplicações, serviços, hosts e entidades
• Explorando resumos de desempenho e saúde da aplicação
• Utilizando gráficos, tabelas, filtros e intervalos de tempo
• Pesquisando e analisando dados de telemetria
• Personalizando dashboards e visões
• Criando dashboards operacionais e de desempenho úteis
• Usando o New Relic para passar de sintomas de alto nível para diagnósticos detalhados

Configuração e Configuração dos Agentes do New Relic

• Compreensão da arquitetura dos agentes do New Relic e ambientes suportados
• Instalação dos agentes do New Relic em servidores de aplicação
• Configuração dos agentes para monitoramento específico da aplicação
• Estratégias de instrumentação e instrumentação automática versus manual
• Configuração do monitoramento de navegador e do utilizador final
• Validação da instalação dos agentes e coleta de telemetria
• Gestão de configurações e configurações específicas do ambiente
• Solucionação de problemas de instalação de agentes e coleta de dados
• Boas práticas para implantação de agentes segura e mantida

Medição do Desempenho de Aplicações da Perspectiva do Utilizador Final

• Compreensão do monitoramento de usuários reais (RUM - Real User Monitoring)
• Medição do tempo de carregamento de páginas e tempo de resposta da aplicação
• Monitoramento do desempenho do navegador e interações do usuário
• Identificação de páginas, transações e jornadas do usuário lentas
• Análise de diferenças de desempenho baseadas em geografia e dispositivo
• Correlação da experiência do utilizador final com o desempenho da aplicação no backend
• Identificação de problemas de desempenho que afetam diretamente a experiência do cliente
• Uso de dados de desempenho para priorizar atividades de otimização

Leitura e Compreensão dos Dados de Instrumentação

• Compreensão de rastros de transações e transações de aplicação
• Interpretação de dados de tempo de resposta, capacidade (throughput) e taxa de erro
• Compreensão de decomposições de transações e segmentos de desempenho
• Análise de serviços externos e dependências
• Exame de erros de aplicação e rastros de erros
• Identificação de gargalos a partir de dados de instrumentação
• Uso de rastros para acompanhar requisições através dos componentes da aplicação
• Correlação de métricas, eventos, logs e rastros para análise de causa raiz
• Exercícios práticos na interpretação da telemetria da aplicação

Medição de Recursos de Aplicação e Infraestrutura

• Monitoramento da utilização de recursos de aplicação e servidor
• Compreensão do desempenho de CPU, memória, disco e rede
• Identificação de saturação de recursos e problemas relacionados à capacidade
• Correlação de métricas de infraestrutura com tempos de resposta da aplicação
• Monitoramento de processos e cargas de trabalho da aplicação
• Identificação de transações intensivas em recursos
• Investigação de degradação de desempenho causada por restrições de infraestrutura
• Estabelecimento de linhas de base de desempenho e identificação de comportamento anormal

Monitoramento e Notificações

• Compreensão dos conceitos de alertas do New Relic
• Definição de condições e limites de alerta
• Criação de alertas para desempenho e disponibilidade da aplicação
• Monitoramento de taxas de erro, tempos de resposta, capacidade e utilização de recursos
• Design de políticas de alerta acionáveis
• Configuração de canais de notificação e fluxos de trabalho de incidentes
• Redução do ruído de alertas e evitação de notificações desnecessárias
• Compreensão de incidentes e correlação de problemas
• Teste e validação de configurações de alerta
• Boas práticas para monitoramento proativo de aplicações

Monitoramento de Operações de Base de Dados

• Compreensão da relação entre o desempenho da base de dados e o desempenho da aplicação
• Monitoramento de chamadas e atividade de consultas de bases de dados
• Identificação de operações de base de dados lentas
• Análise de tempos de resposta de bases de dados
• Detecção de consultas ineficientes ou intensivas em recursos
• Correlação de operações de base de dados com transações de aplicação
• Investigação de gargalos de aplicação relacionados com a base de dados
• Uso de dados de desempenho para melhorar os tempos de resposta de consultas
• Exercícios práticos para diagnóstico de problemas de desempenho de bases de dados

Relatórios e Visualização do Desempenho de Aplicações

• Criação de relatórios de desempenho significativos
• Construção de dashboards para equipes de desenvolvimento, operações e gestão
• Seleção de métricas apropriadas para diferentes públicos
• Visualização de disponibilidade, tempo de resposta, capacidade e erros da aplicação
• Acompanhamento de tendências de desempenho ao longo do tempo
• Comparação do desempenho da aplicação entre ambientes
• Apresentação de métricas técnicas como insights relevantes para o negócio
• Estabelecimento de linhas de base de desempenho e relatório em relação a objetivos

Análise e Otimização do Desempenho de Aplicações

• Estabelecimento de um processo sistemático de análise de desempenho de aplicações
• Identificação de gargalos de desempenho e comportamento anormal
• Análise de tempos de resposta e capacidade das transações
• Comparação do desempenho atual com linhas de base históricas
• Correlação de múltiplas fontes de telemetria durante investigações
• Priorização de problemas de desempenho de acordo com o impacto no usuário e no negócio
• Identificação de oportunidades para otimização da aplicação
• Validação de melhorias de desempenho usando dados do New Relic
• Exercícios práticos de análise de desempenho

Solucionação de Problemas em APIs e Serviços

• Monitoramento de APIs e dependências de serviços externos
• Medição do tempo de resposta, capacidade e taxas de erro de APIs
• Identificação de endpoints de API lentos e não confiáveis
• Diagnóstico de problemas de timeout e conectividade
• Análise de transações de API falhas
• Uso de rastros para identificar gargalos em serviços distribuídos
• Correlação de problemas de API com dependências downstream
• Identificação da causa raiz da degradação de desempenho de APIs
• Desenvolvimento e validação de estratégias de correção

Rastreamento Distribuído e Solução de Problemas de Ponta a Ponta

• Compreensão de aplicações distribuídas e dependências de serviços
• Introdução aos conceitos de rastreamento distribuído
• Acompanhamento de requisições através de múltiplos serviços de aplicação
• Identificação de latência introduzida por serviços individuais
• Análise da comunicação entre serviços
• Detecção de falhas em componentes distribuídos da aplicação
• Correlação de rastros com logs, erros e métricas de infraestrutura
• Realização de análise de causa raiz de ponta a ponta
• Cenários práticos de solução de problemas utilizando um ambiente de laboratório ao vivo

Consultas e Análise de Dados do New Relic

• Introdução a consultas de dados de telemetria no New Relic
• Compreensão da Linguagem de Consulta do New Relic (NRQL)
• Escrita de consultas para investigar o desempenho da aplicação
• Filtragem e agregação de métricas e eventos
• Análise de tempos de resposta, erros, capacidade e dados de transações
• Criação de visualizações personalizadas a partir dos resultados de consultas
• Uso de consultas para apoiar a solução de problemas e relatórios
• Construção de consultas e dashboards reutilizáveis
• Exercícios práticos de NRQL

Integração do New Relic com Ferramentas e Serviços de Terceiros

• Visão geral das integrações do New Relic
• Integração do New Relic com plataformas de infraestrutura e nuvem
• Conexão de dados de monitoramento com ferramentas de colaboração e gestão de incidentes
• Compreensão de fluxos de trabalho de integração e troca de dados
• Configuração de notificações e integrações de serviços externos
• Uso de integrações para apoiar processos de DevOps e resposta a incidentes
• Boas práticas para manter integrações de monitoramento confiáveis

Oficina Prática de Solução de Problemas

• Investigação de um incidente simulado de desempenho de aplicação
• Identificação de sintomas a partir de dados de desempenho do utilizador final
• Análise de transações e erros da aplicação
• Investigação do desempenho da infraestrutura e da base de dados
• Rastreamento de dependências de API e serviços externos
• Correlação de métricas, eventos, logs e rastros
• Identificação da causa raiz mais provável
• Desenvolvimento e validação de uma abordagem de correção
• Configuração de alertas para prevenir recorrência
• Documentação de descobertas e comunicação do impacto no negócio

Boas Práticas de Monitoramento e Recomendações Operacionais

• Design de uma estratégia de monitoramento eficaz com New Relic
• Seleção de métricas de desempenho e disponibilidade significativas
• Estabelecimento de linhas de base e objetivos de nível de serviço
• Evitação de ruído excessivo de monitoramento
• Desenvolvimento de práticas eficazes de alerta e escalonamento
• Manutenção de monitoramento consistente entre desenvolvimento, testes e produção
• Uso de dados de observabilidade para apoiar a melhoria contínua
• Tradução de dados técnicos de desempenho em insights acionáveis para o negócio

Resumo e Conclusão

• Revisão da arquitetura e capacidades principais do New Relic
• Revisão do monitoramento de aplicação, infraestrutura, base de dados, API e utilizador final
• Recapitulação das técnicas de solução de problemas e análise de causa raiz
• Revisão de alertas, dashboards, relatórios e integrações
• Investigação final de desempenho hands-on
• Discussão de cenários de implementação do mundo real
• Perguntas e respostas
• Próximos passos recomendados para aplicar o New Relic em ambientes de produção