自動テレメトリといっても、自動車の話ではなく、Kubernetes クラスタのベースラインを瞬時に可視化することを意味しています。New Relic One と Pixie との統合により、従来の言語エージェントと同様のデータを得ることができますが、手動でコードを計測したり、アプリケーションを再配置したりする必要はありません。
Pixie の自動テレメトリーは、 eBPF という仮想マシンのような構造によって実現されており、Pixie はサービスレベルのメトリクスやサンプルされていないリクエストなど、きめ細かなテレメトリーデータをシームレスに収集することができます。1 つのインストールコマンドで、Kubernetes クラスタとワークロードに関するより深い洞察を得ることができます。言語エージェントは必要ありません。
Pixieを使用したライブデバッグでは、現在のクラスターで使用可能な名前空間とノードを一覧表示するサービスグラフが表示されます。
簡単に言えば、Pixie を使用した自動テレメトリーは、Kubernetes サービスにオブザーバビリティを導入するための最も迅速なオプションです。
開始する準備はできましたか？ New Relic アカウント (永久に無料です!) を作成し、 Pixie インテグレーション をインストールすると、お客様の環境に合わせて Pixie を設定することができます。
Kubernetesクラスタの観察とデバッグを迅速に開始できます。
Pixieとの統合により、Pixieの高速でシンプルなKubernetesの観測機能と、New Relic Oneのインシデントの相関性、インテリジェントなアラート機能、長期的な保存機能の両方を利用することができます。
ゴールデンシグナル、HTTPトランザクション、データベーストランザクション、分散型トレース、JVMメトリクスを使用してHTTPサービスを可視化することができます。クラスタやサービスがどのように実行されているかを知る情報に基づいて、Kubernetesクラスタの運用、デバッグ、拡張を行うことができます。New Relic Explorer を使用すると、クラスターから始まり、ネームスペース、デプロイメント、ポッドに至るまで、あらゆるレベルの主要なメトリクスやイベントを確認することができます。変則的な動作や、それがどこで起きているかをすぐに見つけることができます。
さらに、Pixie データに埋め込まれたビジュアライゼーションを使って、より深く掘り下げることもできます。 炎のグラフ表示 でホットスポットをすばやく特定できます。 Live debugging with Pixie タブ では、アプリケーションが実行している SQL リクエストや、どのサービスが相互に通信しているかなどの質問に答えることができます。
この短いビデオ（約6分20秒）では、New Relic OneでPixieとKubernetesがどのように連携しているかを紹介していますので、コードレベルのインサイトを使ってより速くデバッグすることができます。
重要
Auto-Telemetry with Pixie は、New Relic One とは別のプラットフォームである Community Cloud with Pixie を利用しています。Community Cloud with Pixie の使用には、別途 の利用規約が適用されます。 。
クラスターの探索
New Relic の Live debugging with Pixie Kubernetes クラスタのエリアから Pixie UI にアクセスします。クラスターエクスプローラーでは、CPU、メモリー、ストレージなど、クラスター内のノードの概要と、各ポッドのステータス (healthy 、 warning 、または critical) をすばやく確認できます。また、各コンテナで実行されているサービス、そのレイテンシー、スループット、エラーレートなども確認できます。
クラスタエクスプローラの使用方法の詳細については、 Navigate the Kubernetes cluster explorer を参照してください。別の Pixie ログインを作成していないと、Pixie UI に直接ログインできないことに注意してください。
ヒント
コンテナが廃棄された後、最大4時間までリストアップされる可能性があります。
New Relic One で Pixie のデータを照会し、一目でわかるモニタリング用のダッシュボードを作成することができます。詳細については、 データ モデルに関するドキュメントとサンプル クエリ を参照してください。
フレイムグラフで使用量の急増を調査
アプリケーションが何を行っているかをすばやく確認できれば、デバッグ作業が格段に楽になります。Pixie のフレイムグラフ表示では、インスツルメンテーション、再デプロイメント、および再コンパイルは必要ありません。これは、Go、C+、Rust などのコンパイル済みの言語で動作します。また、フレイムグラフを見れば、アプリケーションがどの機能に時間を費やしているか、どこにホットスポットがあるかが一目瞭然です。
フレームグラフは、ディスク使用量や CPU 使用率などの階層的なリソース使用に特に役立ちます。フレームグラフの読み方の詳細については、 Pixie flame graph docs を参照してください。
デバッグライブ
Live debugging with Pixie タブでは、PxLスクリプト（PixieのPxL言語で記述されたスクリプト）を実行して、eBPFを通じてキャプチャされたライブデータを表示します。 script ドロップダウンを選択して、タブで実行するスクリプトを選択します。(最良の結果を得るためには、タイムピッカーで最近の時間範囲を選択してください)。
スクリプトを使えば、デバッグが可能になります。
- 複数のフォーマットのトラフィック。HTTPおよびHTTP（暗号化を含む）、DNS、Postgres、MySQL、Cassandra、Redis（現在ベータ版でSQLとHTTPをサポート）。詳細はこちら： Request tracing tutorial.
- データベースのリクエストパフォーマンス。詳細はこちら： Database Query Profiling tutorial.
- サービスマップでは、どのサービスが相互に通信しているかを知ることができます。詳細はこちら： Service Performance tutorial.
- ネットワークトラフィックマップで、どのノードがお互いに話しているかを知ることができます。詳細はこちら： Network Monitoring tutorial.
- NodeとPodのリソース使用量を監視する。詳細はこちら： Infra Health チュートリアル.