New Relic를 활용한 애플리케이션 성능 관리(APM) 교육 과정

애플리케이션 성능 모니터링 입문

• 애플리케이션 성능 관리(APM) 이해 및 현대 애플리케이션 운영에서의 역할
• 애플리케이션 성능, 가용성, 신뢰성 및 고객 경험 간의 관계
• 주요 애플리케이션 성능 지표 및 서비스 수준 목표
• 일반적인 애플리케이션 성능 저하 원인 식별
• 애플리케이션 모니터링 라이프사이클 개요: 관찰, 분석, 진단, 시정, 최적화
• 풀스택 관측 가능성에서 New Relic의 역할 이해

New Relic 기능 및 아키텍처

• New Relic 플랫폼 및 핵심 기능 개요
• New Relic 아키텍처 및 데이터 플로우 이해
• New Relic 에이전트, 컬렉터 및 텔레메트리 데이터
• 메트릭, 이벤트, 로그, 트레이스 및 오류 개요
• 애플리케이션 성능 모니터링(APM), 브라우저 모니터링, 인프라 모니터링 및 데이터베이스 모니터링
• 엔티티, 서비스, 애플리케이션 및 워크로드 이해
• 분산 트레이싱 및 서비스 의존성 소개
• 데이터 보존, 쿼리 및 시각화 개념 이해

New Relic 사용자 인터페이스 탐색

• New Relic 플랫폼 및 주요 대시보드 탐색
• 애플리케이션, 서비스, 호스트 및 엔티티 작업
• 성능 요약 및 애플리케이션 상태 탐색
• 차트, 테이블, 필터 및 시간 범위 사용
• 텔레메트리 데이터 검색 및 분석
• 대시보드 및 뷰 사용자 지정
• 유용한 운영 및 성능 대시보드 생성
• New Relic을 사용하여 고위 증상에서 상세 진단으로 이동하기

New Relic 에이전트 설정 및 구성

• New Relic 에이전트 아키텍처 및 지원 환경 이해
• 애플리케이션 서버에 New Relic 에이전트 설치
• 애플리케이션별 모니터링을 위한 에이전트 구성
• 인스트루멘테이션 전략 및 자동 대수동 인스트루멘테이션
• 브라우저 및 최종 사용자 모니터링 구성
• 에이전트 설치 및 텔레메트리 수집 검증
• 환경별 구성 및 설정 관리
• 에이전트 설치 및 데이터 수집 문제 해결
• 보안 및 유지보수 가능한 에이전트 배포를 위한 모범 사례

최종 사용자 관점에서의 애플리케이션 성능 측정

• 실제 사용자 모니터링(RUM) 이해
• 페이지 로딩 및 애플리케이션 응답 시간 측정
• 브라우저 성능 및 사용자 상호작용 모니터링
• 느린 페이지, 트랜잭션 및 사용자 여정 식별
• 지리적 및 기기 기반 성능 차이 분석
• 최종 사용자 경험과 백엔드 애플리케이션 성능 상관관계 분석
• 고객 경험에 직접 영향을 미치는 성능 문제 식별
• 성능 데이터를 활용하여 최적화 활동 우선순위 설정

인스트루멘테이션 데이터 읽기 및 이해

• 트랜잭션 트레이스 및 애플리케이션 트랜잭션 이해
• 응답 시간, 처리량 및 오류율 데이터 해석
• 트랜잭션 분해 및 성능 세그먼트 이해
• 외부 서비스 및 의존성 분석
• 애플리케이션 오류 및 오류 트레이스 검토
• 인스트루멘테이션 데이터로부터 병목 현상 식별
• 트레이스를 사용하여 애플리케이션 컴포넌트 간 요청 추적
• 근본 원인 분석을 위한 메트릭, 이벤트, 로그 및 트레이스 상관 분석
• 애플리케이션 텔레메트리 해석 실습

애플리케이션 리소스 및 인프라 측정

• 애플리케이션 및 서버 리소스 사용량 모니터링
• CPU, 메모리, 디스크 및 네트워크 성능 이해
• 리소스 포화 및 용량 관련 문제 식별
• 인프라 메트릭과 애플리케이션 응답 시간 상관 분석
• 애플리케이션 프로세스 및 워크로드 모니터링
• 리소스 집약적 트랜잭션 식별
• 인프라 제약으로 인한 성능 저하 조사
• 성능 베이스라인 수립 및 비정상적인 동작 식별

모니터링 및 알림

• New Relic 알림 개념 이해
• 알림 조건 및 임계값 정의
• 애플리케이션 성능 및 가용성을 위한 알림 생성
• 오류율, 응답 시간, 처리량 및 리소스 사용량 모니터링
• 실행 가능한 알림 정책 설계
• 알림 채널 및 인시던트 워크플로우 구성
• 알림 노이즈 감소 및 불필요한 알림 방지
• 인시던트 및 문제 상관관계 이해
• 알림 구성 테스트 및 검증
• 능동적인 애플리케이션 모니터링을 위한 모범 사례

데이터베이스 작업 모니터링

• 데이터베이스 성능과 애플리케이션 성능 간의 관계 이해
• 데이터베이스 호출 및 쿼리 활동 모니터링
• 느린 데이터베이스 작업 식별
• 데이터베이스 응답 시간 분석
• 비효율적이거나 리소스 집약적인 쿼리 감지
• 데이터베이스 작업과 애플리케이션 트랜잭션 상관 분석
• 데이터베이스 관련 애플리케이션 병목 현상 조사
• 성능 데이터를 활용하여 쿼리 응답 시간 개선
• 데이터베이스 성능 문제 진단 실습

애플리케이션 성능 보고 및 시각화

• 의미 있는 성능 보고서 작성
• 개발, 운영, 관리 팀을 위한 대시보드 구축
• 다른 청중을 위한 적절한 메트릭 선택
• 애플리케이션 가용성, 응답 시간, 처리량 및 오류 시각화
• 시간 경과에 따른 성능 추이 추적
• 환경별 애플리케이션 성능 비교
• 기술적 메트릭을 비즈니스 관련 인사이트로 제시
• 성능 베이스라인 수립 및 목표 대비 보고

애플리케이션 성능 분석 및 최적화

• 체계적인 애플리케이션 성능 분석 프로세스 수립
• 성능 병목 현상 및 비정상적인 동작 식별
• 트랜잭션 응답 시간 및 처리량 분석
• 현재 성능과 과거 베이스라인 비교
• 조사 과정에서 여러 텔레메트리 소스 상관 분석
• 사용자 및 비즈니스 영향에 따라 성능 문제 우선순위 설정
• 애플리케이션 최적화 기회 식별
• New Relic 데이터를 사용하여 성능 개선 검증
• 성능 분석 실습

API 및 서비스 문제 해결

• API 및 외부 서비스 의존성 모니터링
• API 응답 시간, 처리량 및 오류율 측정
• 느리고 신뢰할 수 없는 API 엔드포인트 식별
• 시간 초과 및 연결성 문제 진단
• 실패한 API 트랜잭션 분석
• 트레이스를 사용하여 분산 서비스 간 병목 현상 식별
• API 문제와 하위 의존성 상관 분석
• API 성능 저하의 근본 원인 식별
• 시정 전략 개발 및 검증

분산 트레이싱 및端到端 문제 해결

• 분산 애플리케이션 및 서비스 의존성 이해
• 분산 트레이싱 개념 소개
• 여러 애플리케이션 서비스 간 요청 추적
• 개별 서비스가 유발하는 지연 시간 식별
• 서비스 간 통신 분석
• 분산 애플리케이션 컴포넌트 간 실패 감지
• 트레이스를 로그, 오류 및 인프라 메트릭과 상관 분석
• 端到端 근본 원인 분석 수행
• 라이브 랩 환경에서의 실용적인 문제 해결 시나리오

New Relic 데이터 쿼리 및 분석

• New Relic에서 텔레메트리 데이터 쿼리 소개
• New Relic 쿼리 언어(NRQL) 이해
• 애플리케이션 성능 조사를 위한 쿼리 작성
• 메트릭 및 이벤트 필터링 및 집계
• 응답 시간, 오류, 처리량 및 트랜잭션 데이터 분석
• 쿼리 결과를 통한 사용자 지정 시각화 생성
• 쿼리를 사용하여 문제 해결 및 보고 지원
• 재사용 가능한 쿼리 및 대시보드 구축
• 실용적인 NRQL 연습

New Relic의 서드파티 도구 및 서비스 통합

• New Relic 통합 개요
• 인프라 및 클라우드 플랫폼과의 New Relic 통합
• 협업 및 인시던트 관리 도구와의 모니터링 데이터 연결
• 통합 워크플로우 및 데이터 교환 이해
• 알림 및 외부 서비스 통합 구성
• DevOps 및 인시던트 대응 프로세스 지원하기 위한 통합 활용
• 신뢰할 수 있는 모니터링 통합 유지 모범 사례

실용적인 문제 해결 워크숍

• 시뮬레이션된 애플리케이션 성능 인시던트 조사
• 최종 사용자 성능 데이터에서 증상 식별
• 애플리케이션 트랜잭션 및 오류 분석
• 인프라 및 데이터베이스 성능 조사
• API 및 외부 서비스 의존성 추적
• 메트릭, 이벤트, 로그 및 트레이스 상관 분석
• 가장 그럴듯한 근본 원인 식별
• 시정 접근법 개발 및 검증
• 재발 방지를 위한 알림 구성
• 발견 사항 문서화 및 비즈니스 영향 전달

모니터링 모범 사례 및 운영 권장 사항

• 효과적인 New Relic 모니터링 전략 설계
• 의미 있는 성능 및 가용성 메트릭 선택
• 베이스라인 및 서비스 수준 목표 수립
• 과도한 모니터링 노이즈 방지
• 효과적인 알림 및 에스컬레이션 관행 개발
• 개발, 테스트, 프로덕션 간 일관된 모니터링 유지
• 관측 가능성 데이터를 활용하여 지속적 개선 지원
• 기술적 성능 데이터를 실행 가능한 비즈니스 인사이트로 전환

요약 및 결론

• New Relic 아키텍처 및 핵심 기능 검토
• 애플리케이션, 인프라, 데이터베이스, API 및 최종 사용자 모니터링 검토
• 문제 해결 및 근본 원인 분석 기술 요약
• 알림, 대시보드, 보고 및 통합 검토
• 최종 실습: 성능 조사
• 실제 구현 시나리오 토론
• 질문 및 답변
• 프로덕션 환경에서 New Relic 적용을 위한 권장 다음 단계