Gestión del Rendimiento de Aplicaciones (APM) con New Relic

Introducción al Monitoreo del Rendimiento de Aplicaciones

• Comprensión de la Gestión del Rendimiento de Aplicaciones (APM) y su rol en las operaciones modernas de aplicaciones
• La relación entre el rendimiento de las aplicaciones, la disponibilidad, la confiabilidad y la experiencia del cliente
• Indicadores clave de rendimiento de aplicaciones y objetivos de nivel de servicio
• Identificación de fuentes comunes de degradación del rendimiento de las aplicaciones
• Visión general del ciclo de vida del monitoreo de aplicaciones: observar, analizar, diagnosticar, remediar y optimizar
• Comprensión del rol de New Relic en la observabilidad de toda la pila (full-stack)

Funciones y Arquitectura de New Relic

• Visión general de la plataforma New Relic y sus capacidades principales
• Comprensión de la arquitectura de New Relic y el flujo de datos
• Agentes, colectores y datos de telemetría de New Relic
• Visión general de métricas, eventos, registros, trazas y errores
• Monitoreo del rendimiento de aplicaciones (APM), monitoreo del navegador, monitoreo de infraestructura y monitoreo de bases de datos
• Comprensión de entidades, servicios, aplicaciones y cargas de trabajo
• Introducción al seguimiento distribuido (distributed tracing) y dependencias de servicios
• Comprensión de conceptos de retención de datos, consultas y visualización

Navegación por la Interfaz de Usuario de New Relic

• Navegación por la plataforma New Relic y los paneles de control (dashboards) principales
• Trabajo con aplicaciones, servicios, hosts y entidades
• Exploración de resúmenes de rendimiento y salud de la aplicación
• Uso de gráficos, tablas, filtros y rangos de tiempo
• Búsqueda y análisis de datos de telemetría
• Personalización de paneles de control y vistas
• Creación de paneles de control operativos y de rendimiento útiles
• Uso de New Relic para pasar de síntomas de alto nivel a diagnósticos detallados

Configuración de Agentes de New Relic

• Comprensión de la arquitectura de los agentes de New Relic y los entornos admitidos
• Instalación de agentes de New Relic en servidores de aplicaciones
• Configuración de agentes para el monitoreo específico de la aplicación
• Estrategias de instrumentación e instrumentación automática versus manual
• Configuración del monitoreo del navegador y del usuario final
• Validación de la instalación del agente y la recopilación de telemetría
• Gestión de la configuración y ajustes específicos del entorno
• Solución de problemas de instalación de agentes y recopilación de datos
• Mejores prácticas para un despliegue de agentes seguro y mantenible

Medición del Rendimiento de Aplicaciones desde la Perspectiva del Usuario Final

• Comprensión del monitoreo de usuarios reales (RUM)
• Medición del tiempo de carga de páginas y tiempos de respuesta de la aplicación
• Monitoreo del rendimiento del navegador y las interacciones del usuario
• Identificación de páginas lentas, transacciones y recorridos de usuario
• Análisis de diferencias de rendimiento basadas en la geografía y el dispositivo
• Correlación de la experiencia del usuario final con el rendimiento de la aplicación de backend
• Identificación de problemas de rendimiento que afectan directamente la experiencia del cliente
• Uso de datos de rendimiento para priorizar actividades de optimización

Lectura y Comprensión de Datos de Instrumentación

• Comprensión de las trazas de transacciones y transacciones de la aplicación
• Interpretación de datos de tiempo de respuesta, throughput (flujo de trabajo) y tasa de errores
• Comprensión de los desgloses de transacciones y segmentos de rendimiento
• Análisis de servicios externos y dependencias
• Examen de errores de la aplicación y trazas de errores
• Identificación de cuellos de botella a partir de los datos de instrumentación
• Uso de trazas para seguir solicitudes a través de los componentes de la aplicación
• Correlación de métricas, eventos, registros y trazas para el análisis de causa raíz
• Ejercicios prácticos de interpretación de telemetría de aplicaciones

Medición de Recursos de Aplicaciones e Infraestructura

• Monitoreo de la utilización de recursos de la aplicación y del servidor
• Comprensión del rendimiento de CPU, memoria, disco y red
• Identificación de saturación de recursos y problemas relacionados con la capacidad
• Correlación de métricas de infraestructura con los tiempos de respuesta de la aplicación
• Monitoreo de procesos de la aplicación y cargas de trabajo
• Identificación de transacciones intensivas en recursos
• Investigación de la degradación del rendimiento causada por restricciones de infraestructura
• Establecimiento de líneas base de rendimiento e identificación de comportamiento anómalo

Monitoreo y Notificaciones

• Comprensión de los conceptos de alertas de New Relic
• Definición de condiciones y umbrales de alertas
• Creación de alertas para el rendimiento y la disponibilidad de la aplicación
• Monitoreo de tasas de errores, tiempos de respuesta, throughput y utilización de recursos
• Diseño de políticas de alertas accionables
• Configuración de canales de notificación y flujos de trabajo de incidentes
• Reducción del ruido de alertas y evitación de notificaciones innecesarias
• Comprensión de incidentes y correlación de problemas
• Prueba y validación de la configuración de alertas
• Mejores prácticas para el monitoreo proactivo de aplicaciones

Monitoreo de Operaciones de Base de Datos

• Comprensión de la relación entre el rendimiento de la base de datos y el rendimiento de la aplicación
• Monitoreo de llamadas a la base de datos y actividad de consultas
• Identificación de operaciones lentas de la base de datos
• Análisis de los tiempos de respuesta de la base de datos
• Detección de consultas ineficientes o intensivas en recursos
• Correlación de las operaciones de la base de datos con las transacciones de la aplicación
• Investigación de cuellos de botella de la aplicación relacionados con la base de datos
• Uso de datos de rendimiento para mejorar los tiempos de respuesta de consultas
• Ejercicios prácticos para diagnosticar problemas de rendimiento de la base de datos

Informes y Visualización del Rendimiento de Aplicaciones

• Creación de informes de rendimiento significativos
• Construcción de paneles de control para equipos de desarrollo, operaciones y gestión
• Selección de métricas adecuadas para diferentes audiencias
• Visualización de la disponibilidad de la aplicación, tiempo de respuesta, throughput y errores
• Seguimiento de tendencias de rendimiento a lo largo del tiempo
• Comparación del rendimiento de la aplicación entre entornos
• Presentación de métricas técnicas como información comercial relevante
• Establecimiento de líneas base de rendimiento e informes contra objetivos

Análisis y Optimización del Rendimiento de Aplicaciones

• Establecimiento de un proceso sistemático de análisis del rendimiento de aplicaciones
• Identificación de cuellos de botella de rendimiento y comportamiento anómalo
• Análisis de los tiempos de respuesta y el throughput de transacciones
• Comparación del rendimiento actual con las líneas base históricas
• Correlación de múltiples fuentes de telemetría durante investigaciones
• Priorización de problemas de rendimiento según el impacto en el usuario y el negocio
• Identificación de oportunidades de optimización de la aplicación
• Validación de mejoras de rendimiento utilizando datos de New Relic
• Ejercicios prácticos de análisis de rendimiento

Solución de Problemas de APIs y Servicios

• Monitoreo de APIs y dependencias de servicios externos
• Medición del tiempo de respuesta, throughput y tasas de error de las APIs
• Identificación de puntos finales (endpoints) de API lentos y poco confiables
• Diagnóstico de problemas de timeout y conectividad
• Análisis de transacciones de API fallidas
• Uso de trazas para identificar cuellos de botella a través de servicios distribuidos
• Correlación de problemas de API con dependencias aguas abajo (downstream)
• Identificación de la causa raíz de la degradación del rendimiento de la API
• Desarrollo y validación de estrategias de remediación

Seguimiento Distribuido y Solución de Problemas de Extremo a Extremo

• Comprensión de aplicaciones distribuidas y dependencias de servicios
• Introducción a los conceptos de seguimiento distribuido
• Seguimiento de solicitudes a través de múltiples servicios de la aplicación
• Identificación de la latencia introducida por servicios individuales
• Análisis de la comunicación entre servicios
• Detección de fallas a través de componentes de la aplicación distribuidos
• Correlación de trazas con registros, errores y métricas de infraestructura
• Realización del análisis de causa raíz de extremo a extremo
• Escenarios prácticos de solución de problemas utilizando un entorno de laboratorio en vivo

Consultas y Análisis de Datos de New Relic

• Introducción a las consultas de datos de telemetría en New Relic
• Comprensión del Lenguaje de Consulta de New Relic (NRQL)
• Escritura de consultas para investigar el rendimiento de la aplicación
• Filtrado y agregación de métricas y eventos
• Análisis de tiempos de respuesta, errores, throughput y datos de transacciones
• Creación de visualizaciones personalizadas a partir de los resultados de las consultas
• Uso de consultas para apoyar la solución de problemas e informes
• Construcción de consultas y paneles de control reutilizables
• Ejercicios prácticos de NRQL

Integración de New Relic con Herramientas y Servicios de Terceros

• Visión general de las integraciones de New Relic
• Integración de New Relic con plataformas de infraestructura y en la nube
• Conexión de datos de monitoreo con herramientas de colaboración y gestión de incidentes
• Comprensión de los flujos de trabajo de integración y el intercambio de datos
• Configuración de notificaciones e integraciones de servicios externos
• Uso de integraciones para apoyar los procesos de DevOps y respuesta ante incidentes
• Mejores prácticas para mantener integraciones de monitoreo confiables

Taller Práctico de Solución de Problemas

• Investigación de un incidente simulado de rendimiento de la aplicación
• Identificación de síntomas a partir de datos de rendimiento del usuario final
• Análisis de transacciones y errores de la aplicación
• Investigación del rendimiento de la infraestructura y la base de datos
• Seguimiento de las dependencias de APIs y servicios externos
• Correlación de métricas, eventos, registros y trazas
• Identificación de la causa raíz más probable
• Desarrollo y validación de un enfoque de remediación
• Configuración de alertas para prevenir recurrencias
• Documentación de los hallazgos y comunicación del impacto comercial

Mejores Prácticas de Monitoreo y Recomendaciones Operativas

• Diseño de una estrategia de monitoreo de New Relic eficaz
• Selección de métricas significativas de rendimiento y disponibilidad
• Establecimiento de líneas base y objetivos de nivel de servicio
• Evitar el exceso de ruido en el monitoreo
• Desarrollo de prácticas efectivas de alertas y escalamiento
• Mantenimiento de un monitoreo coherente en desarrollo, pruebas y producción
• Uso de datos de observabilidad para apoyar la mejora continua
• Traducción de los datos técnicos de rendimiento en información comercial accionable

Resumen y Conclusión

• Repaso de la arquitectura y las capacidades principales de New Relic
• Repaso del monitoreo de aplicaciones, infraestructura, bases de datos, APIs y usuarios finales
• Resumen de las técnicas de solución de problemas y análisis de causa raíz
• Repaso de alertas, paneles de control, informes e integraciones
• Investigación final de rendimiento práctica (hands-on)
• Discusión de escenarios de implementación del mundo real
• Preguntas y respuestas
• Próximos pasos recomendados para aplicar New Relic en entornos de producción