New Relicによるアプリケーションパフォーマンス管理（APM）のトレーニングコース

アプリケーションパフォーマンス監視の概要

• アプリケーションパフォーマンス管理（APM）およびモダンなアプリケーション運用におけるその役割の理解
• アプリケーションのパフォーマンス、可用性、信頼性、および顧客体験の関係性
• 主要なアプリケーションパフォーマンス指標およびサービスレベル目標（SLO）
• アプリケーションパフォーマンス劣化の一般的な原因の特定
• アプリケーション監視ライフサイクルの概要：観測、分析、診断、是正、最適化
• フルスタックオブザーバビリティにおけるNew Relicの役割の理解

New Relicの機能とアーキテクチャ

• New Relicプラットフォームおよびそのコア機能の概要
• New Relicのアーキテクチャとデータフローの理解
• New Relicエージェント、コレクター、およびテレメトリーデータ
• メトリクス、イベント、ログ、トレース、およびエラーの概要
• アプリケーションパフォーマンス監視（APM）、ブラウザ監視、インフラストラクチャ監視、およびデータベース監視
• エンティティ、サービス、アプリケーション、およびワークロードの理解
• 分散トレースとサービス依存関係の紹介
• データ保持、クエリ、および可視化の概念の理解

New Relicユーザーインターフェースのナビゲーション

• New Relicプラットフォームおよび主要なダッシュボードのナビゲーション
• アプリケーション、サービス、ホスト、エンティティの取り扱い
• パフォーマンスサマリーとアプリケーションヘルスステータスの探索
• チャート、テーブル、フィルター、および時間範囲の使用
• テレメトリーデータの検索と分析
• ダッシュボードとビューのカスタマイズ
• 有用な運用およびパフォーマンスダッシュボードの作成
• New Relicを使用して、高レベルな症状から詳細な診断へ移行する方法

New Relicエージェントのセットアップと設定

• New Relicエージェントのアーキテクチャおよびサポート環境の理解
• アプリケーションサーバーへのNew Relicエージェントのインストール
• アプリケーション固有の監視向けのエージェント設定
• 計装（インストルメンテーション）戦略および自動計装と手動計装の違い
• ブラウザおよびエンドユーザー監視の設定
• エージェントのインストールとテレメトリ収集の検証
• 設定および環境固有の設定の管理
• エージェントのインストールとデータ収集の問題のトラブルシューティング
• 安全で保守可能なエージェントデプロイのベストプラクティス

エンドユーザー視点からのアプリケーションパフォーマンス測定

• リアルユーザーモニタリング（RUM）の理解
• ページロード時間とアプリケーション応答時間の測定
• ブラウザパフォーマンスとユーザー操作の監視
• 遅延のあるページ、トランザクション、およびユーザージャーニーの特定
• 地域別およびデバイス別パフォーマンス差異の分析
• エンドユーザー体験とバックエンドアプリケーションパフォーマンスの相関
• 顧客体験に直接影響を与えるパフォーマンス問題の特定
• パフォーマンスデータを用いた最適化活動の優先順位付け

計装データの読解と理解

• トランザクショントレースとアプリケーショントランザクションの理解
• 応答時間、スループット、およびエラーレートデータの解釈
• トランザクションの分解とパフォーマンスセグメントの理解
• 外部サービスと依存関係の分析
• アプリケーションエラーとエラートレースの検証
• 計装データからのボトルネックの特定
• トレースを使用してアプリケーションコンポーネント間でのリクエストを追跡
• メトリクス、イベント、ログ、トレースの相関による根本原因分析
• アプリケーションテレメトリの解釈に関する実践演習

アプリケーションリソースとインフラストラクチャの測定

• アプリケーションおよびサーバーリソース使用率の監視
• CPU、メモリ、ディスク、ネットワークパフォーマンスの理解
• リソース飽和および容量関連の問題の特定
• インフラストラクチャメトリクスとアプリケーション応答時間の相関
• アプリケーションプロセスとワークロードの監視
• リソース集約型トランザクションの特定
• インフラストラクチャ制約によるパフォーマンス劣化の調査
• パフォーマンスベースラインの確立と異常動作の識別

監視と通知

• New Relicのアラート概念の理解
• アラート条件と閾値の定義
• アプリケーションパフォーマンスと可用性のためのアラート作成
• エラーレート、応答時間、スループット、リソース使用率の監視
• 実行可能なアラートポリシーの設計
• 通知チャネルとインシデントワークフローの設定
• アラートのノイズ削減と不要な通知の回避
• インシデントと問題の相関の理解
• アラート設定のテストと検証
• 能動的なアプリケーション監視のベストプラクティス

データベース操作の監視

• データベースパフォーマンスとアプリケーションパフォーマンスの関係性の理解
• データベース呼び出しとクエリアクティビティの監視
• 遅いデータベース操作の特定
• データベース応答時間の分析
• 非効率またはリソース集約型クエリの検出
• データベース操作とアプリケーショントランザクションの相関
• データベース関連のアプリケーションボトルネックの調査
• パフォーマンスデータを用いたクエリ応答時間の改善
• データベースパフォーマンス問題の診断に関する実践演習

アプリケーションパフォーマンスの報告と可視化

• 意味のあるパフォーマンスレポートの作成
• 開発、運用、管理チーム向けのダッシュボード構築
• 異なるオーディエンス向けの適切なメトリクスの選択
• アプリケーションの可用性、応答時間、スループット、エラーの可視化
• 時間の経過に伴うパフォーマンス傾向の追跡
• 環境間のアプリケーションパフォーマンスの比較
• 技術的メトリクスをビジネス関連のインサイトとして提示
• パフォーマンスベースラインの確立と目標に対する報告

アプリケーションパフォーマンスの分析と最適化

• 体系的なアプリケーションパフォーマンス分析プロセスの確立
• パフォーマンスボトルネックと異常動作の特定
• トランザクション応答時間とスループットの分析
• 現在のパフォーマンスと過去のベースラインの比較
• 調査中の複数のテレメトリソースの相関
• ユーザーおよびビジネスへの影響に基づいたパフォーマンス問題の優先順位付け
• アプリケーション最適化の機会の特定
• New Relicデータを使用してパフォーマンス改善の検証
• パフォーマンス分析のハンズオン演習

APIおよびサービス問題のトラブルシューティング

• APIと外部サービス依存関係の監視
• API応答時間、スループット、エラーレートの測定
• 遅延または信頼性の低いAPIエンドポイントの特定
• タイムアウトおよび接続問題の診断
• 失敗したAPIトランザクションの分析
• トレースを使用して分散サービス間のボトルネックを特定
• APIの問題と下流依存関係の相関
• APIパフォーマンス劣化の根本原因の特定
• 是正戦略の開発と検証

分散トレースとエンドツーエンドのトラブルシューティング

• 分散アプリケーションとサービス依存関係の理解
• 分散トレース概念の紹介
• 複数のアプリケーションサービスにわたるリクエストの追跡
• 個々のサービスによって生じさせる遅延の特定
• サービス間通信の分析
• 分散アプリケーションコンポーネント間での障害の検出
• トレースとログ、エラー、インフラストラクチャメトリクスの相関
• エンドツーエンドの根本原因分析の実行
• ライブラボ環境を使用した実践的なトラブルシューティングシナリオ

New Relicデータのクエリと分析

• New Relicでのテレメトリデータのクエリ入門
• New Relicクエリ言語（NRQL）の理解
• アプリケーションパフォーマンスを調査するためのクエリの作成
• メトリクスとイベントのフィルタリングと集計
• 応答時間、エラー、スループット、トランザクションデータの分析
• クエリ結果からのカスタム可視化の作成
• クエリを使用してトラブルシューティングと報告を支援
• 再利用可能なクエリとダッシュボードの構築
• NRQLの実践演習

New Relicのサードパーティツールおよびサービスとの統合

• New Relic統合の概要
• インフラストラクチャおよびクラウドプラットフォームとのNew Relic統合
• 監視データとコラボレーションおよびインシデント管理ツールの接続
• 統合ワークフローとデータ交換の理解
• 通知と外部サービス統合の設定
• 統合を使用してDevOpsおよびインシデント対応プロセスを支援
• 信頼性の高い監視統合を維持するベストプラクティス

実践的なトラブルシューティングワークショップ

• シミュレーションされたアプリケーションパフォーマンスインシデントの調査
• エンドユーザーパフォーマンスデータからの症状の特定
• アプリケーショントランザクションとエラーの分析
• インフラストラクチャとデータベースパフォーマンスの調査
• APIおよび外部サービス依存関係のトレース
• メトリクス、イベント、ログ、トレースの相関
• 最も可能性の高い根本原因の特定
• 是正アプローチの開発と検証
• 再発防止のためのアラートの設定
• 調査結果の文書化とビジネス影響の伝達

監視のベストプラクティスと運用上の推奨事項

• 効果的なNew Relic監視戦略の設計
• 意味のあるパフォーマンスと可用性メトリクスの選択
• ベースラインとサービスレベル目標（SLO）の確立
• 過剰な監視ノイズの回避
• 効果的なアラートおよびエスカレーションプラクティスの開発
• 開発、テスト、本番環境間で一貫した監視の維持
• オブザーバビリティデータを使用して継続的改善を支援
• 技術的パフォーマンスデータを実行可能なビジネスインサイトに変換

まとめと結論

• New Relicアーキテクチャとコア機能のレビュー
• アプリケーション、インフラストラクチャ、データベース、API、エンドユーザー監視のレビュー
• トラブルシューティングと根本原因分析技術の復習
• アラート、ダッシュボード、レポート、統合のレビュー
• 最終的なハンズオンパフォーマンス調査
• 実世界での実装シナリオの議論
• 質疑応答
• 本番環境でNew Relicを適用するための推奨される次のステップ