New Relic入門第3.2部 - 各製品の詳細機能と活用方法

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第3章: New Relicの機能 ← メイン
前セクション: 3.1 プラットフォーム全体像とアーキテクチャ
次セクション: 3.3 データ統合とクエリ活用

🎯 このセクションで学べること

[ ] APM詳細機能：分散トレーシング・エラー追跡・データベース監視の実践活用
[ ] Infrastructure Monitoring：サーバー・クラウド・コンテナの包括監視設定
[ ] Browser・Mobile監視：ユーザー体験最適化とCore Web Vitals分析
[ ] Log Management：Logs in Context・パターン分析・セキュリティログ活用
[ ] Applied Intelligence：AI機能活用による自動化・異常検知・根本原因分析
[ ] 統合活用：各製品の連携によるフルスタック監視の実現

🖥️ APM（Application Performance Monitoring）詳細機能

コードレベル可視化・分散トレーシング

APMの核心機能:

yaml

Core_APM_Features:
  Transaction_Monitoring:
    Real_Time_Performance:
      - リアルタイム応答時間・スループット
      - エラー率・Apdex スコア
      - 詳細なトランザクション分析
      - パフォーマンス傾向・異常検知
    
    Code_Level_Visibility:
      - 関数・メソッドレベルの実行時間
      - SQLクエリ詳細分析・最適化提案
      - 外部サービス呼び出し監視
      - スタックトレース・デバッグ情報
      
    Custom_Instrumentation:
      - ビジネストランザクション定義
      - カスタムメトリクス・属性追加
      - 重要プロセスの詳細監視
      - A/Bテスト・機能フラグ連携

Distributed_Tracing:
  Full_Request_Journey:
    - マイクロサービス間のリクエスト追跡
    - レイテンシー・ボトルネック特定
    - サービス依存関係マップ
    - 異常サービスの影響範囲分析
  
  OpenTelemetry_Support:
    - 標準プロトコル完全対応
    - 既存計装コード活用
    - ベンダーロックイン回避
    - 段階的移行サポート

実装例（Node.js）:

javascript

// New Relic APM 設定例
require('newrelic');
const express = require('express');
const newrelic = require('newrelic');

const app = express();

// カスタムトランザクション作成
app.get('/api/orders/:orderId', async (req, res) => {
  const { orderId } = req.params;
  
  // カスタム属性追加
  newrelic.addCustomAttribute('order.id', orderId);
  newrelic.addCustomAttribute('user.type', req.user?.type);
  
  try {
    // データベースクエリ（自動監視）
    const order = await db.orders.findById(orderId);
    
    // 外部API呼び出し（自動追跡）
    const paymentStatus = await paymentService.getStatus(order.paymentId);
    
    // カスタムメトリクス記録
    newrelic.recordMetric('Custom/OrderValue', order.total);
    newrelic.recordMetric('Custom/ProcessingTime', Date.now() - startTime);
    
    res.json({ order, paymentStatus });
  } catch (error) {
    // エラー詳細自動記録
    newrelic.noticeError(error, {
      'order.id': orderId,
      'user.id': req.user?.id
    });
    res.status(500).json({ error: 'Internal Server Error' });
  }
});

// ビジネスメトリクス追跡
function trackBusinessMetrics(orderData) {
  // 売上メトリクス
  newrelic.recordMetric('Custom/Revenue/Total', orderData.amount);
  newrelic.recordMetric('Custom/Revenue/ByRegion', orderData.amount, {
    'region': orderData.region
  });
  
  // コンバージョン追跡
  newrelic.recordCustomEvent('Purchase', {
    orderId: orderData.id,
    amount: orderData.amount,
    category: orderData.category,
    channel: orderData.channel,
    timestamp: Date.now()
  });
}

エラー管理・デバッグ支援

yaml

Error_Management:
  Intelligent_Error_Grouping:
    - 類似エラーの自動グルーピング
    - エラー頻度・影響度分析
    - デプロイメントとの相関分析
    - ユーザー・セッション影響追跡
  
  Detailed_Error_Context:
    - 完全なスタックトレース
    - エラー発生時のリクエスト詳細
    - ユーザーセッション・ブラウザ情報
    - カスタム属性・コンテキスト

  Error_Analytics:
    Top_Errors_by_Impact:
      - エラー率・頻度順ランキング
      - ビジネス影響度評価
      - 修復優先度自動算出
    
    Error_Trends:
      - 時系列エラー傾向分析
      - デプロイ・変更との相関
      - 季節性・パターン検出

Real_World_Example:
  E_commerce_Error_Analysis:
    Critical_Path_Monitoring:
      - 決済プロセス監視
      - カート・チェックアウト機能
      - ユーザー認証・セッション管理
      
    Business_Impact_Measurement:
      - 収益損失の定量化
      - ユーザー離脱率との相関
      - カスタマーサポート負荷増加

🏗️ Infrastructure Monitoring詳細機能

サーバー・OS・クラウド統合監視

yaml

Infrastructure_Capabilities:
  
  System_Monitoring:
    OS_Level_Metrics:
      - CPU・メモリ・ディスク使用率
      - ネットワーク I/O・帯域幅
      - プロセス・サービス監視
      - システムログ・イベント追跡
    
    Performance_Analysis:
      - リソース使用パターン分析
      - ボトルネック・容量予測
      - 最適化推奨・右サイジング
      - コスト効率化機会特定

  Cloud_Platform_Integration:
    AWS_Services:
      Compute: EC2, ECS, EKS, Lambda
      Storage: S3, EBS, EFS, FSx
      Database: RDS, DynamoDB, ElastiCache
      Network: VPC, ELB, CloudFront, Route53
      
    Azure_Services:
      Compute: Virtual Machines, Container Instances, AKS
      Storage: Blob Storage, Disk Storage
      Database: Azure SQL, CosmosDB, Redis Cache
      Network: Load Balancer, Application Gateway
      
    Google_Cloud_Services:
      Compute: Compute Engine, GKE, Cloud Functions
      Storage: Cloud Storage, Persistent Disk
      Database: Cloud SQL, Firestore, Memorystore
      Network: Cloud Load Balancing, Cloud CDN

Container_Kubernetes_Monitoring:
  Cluster_Level_Monitoring:
    - ノード・ポッド・コンテナ監視
    - リソース使用量・制限・要求
    - ネームスペース・ワークロード分析
    - イベント・ログ統合表示
  
  Application_Integration:
    - APMとの自動関連付け
    - コンテナ内アプリケーション監視
    - サービスメッシュ対応
    - Helm チャート・オペレーター監視

実装例（Kubernetes環境）:

yaml

# New Relic Infrastructure Kubernetes 設定
# newrelic-infrastructure.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: newrelic-infrastructure
  namespace: newrelic
spec:
  selector:
    matchLabels:
      name: newrelic-infrastructure
  template:
    metadata:
      labels:
        name: newrelic-infrastructure
    spec:
      serviceAccountName: newrelic
      containers:
      - name: newrelic-infrastructure
        image: newrelic/nri-kubernetes:2.13.0
        env:
        - name: NRIA_LICENSE_KEY
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: newrelic-license
              key: license-key
        - name: NRI_KUBERNETES_CLUSTER_NAME
          value: "production-cluster"
        - name: NRIA_VERBOSE
          value: "1"
        volumeMounts:
        - name: dev
          mountPath: /dev
        - name: host-docker-socket
          mountPath: /var/run/docker.sock
        - name: log
          mountPath: /var/log
        - name: host-volume
          mountPath: /host
          readOnly: true
      volumes:
      - name: dev
        hostPath:
          path: /dev
      - name: host-docker-socket
        hostPath:
          path: /var/run/docker.sock
      - name: log
        hostPath:
          path: /var/log
      - name: host-volume
        hostPath:
          path: /
      tolerations:
      - operator: "Exists"
        effect: "NoSchedule"
      - operator: "Exists"
        effect: "NoExecute"

---
# カスタムメトリクス・アラート設定例
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: nr-infrastructure-config
data:
  newrelic-infra.yml: |
    license_key: {{ NRIA_LICENSE_KEY }}
    enable_process_metrics: true
    
    # カスタムメトリクス設定
    custom_attributes:
      environment: production
      team: platform
      cost_center: engineering
    
    # 統合設定
    integrations:
      - name: nri-docker
        exec:
          - /var/db/newrelic-infra/nri-docker
        env:
          DOCKER_API_VERSION: 1.24
        interval: 15s
      
      - name: nri-nginx
        exec:
          - /var/db/newrelic-infra/nri-nginx
        env:
          NGINX_STATUS_URL: http://localhost/nginx_status
        interval: 30s

ネットワーク・セキュリティ監視

yaml

Network_Performance_Monitoring:
  
  Traffic_Analysis:
    Flow_Monitoring:
      - ネットワークフロー・トラフィックパターン
      - 帯域幅使用量・レイテンシー測定
      - 異常トラフィック・DDoS検出
      - アプリケーション別通信分析
    
    Connection_Tracking:
      - TCP/UDP接続監視
      - 接続数・成功率・エラー率
      - DNS解決時間・失敗分析
      - SSL/TLS ハンドシェイク監視

  Security_Integration:
    Network_Security:
      - 不正アクセス・侵入検知
      - ファイアウォールログ分析
      - VPN・セキュア通信監視
      - コンプライアンス監査支援
    
    Threat_Intelligence:
      - 外部脅威インテリジェンス統合
      - 異常行動・パターン検出
      - インシデント自動エスカレーション
      - セキュリティダッシュボード

Real_World_Use_Cases:
  Multi_Cloud_Monitoring:
    Scenario: "AWS・Azure・GCPにまたがるハイブリッド環境"
    Benefits:
      - 統一されたインフラ可視化
      - クラウド間通信監視
      - コスト配分・最適化分析
      - 災害対策・冗長性確認
  
  Microservices_Platform:
    Scenario: "200+マイクロサービス・Kubernetes環境"
    Benefits:
      - サービス依存関係マップ
      - リソース使用効率分析
      - 自動スケーリング最適化
      - 障害影響範囲の迅速特定

📱 Browser・Mobile・Synthetic Monitoring

リアルユーザー監視（RUM）・Core Web Vitals

yaml

Browser_Monitoring_Features:
  
  Real_User_Monitoring:
    Core_Web_Vitals:
      LCP_Largest_Contentful_Paint:
        - 2.5秒以下目標（Good評価）
        - ページの主要コンテンツ表示時間
        - 画像・テキスト・動画要素の測定
        
      FID_First_Input_Delay:
        - 100ミリ秒以下目標
        - 初回インタラクション応答性
        - JavaScript実行ブロック検出
        
      CLS_Cumulative_Layout_Shift:
        - 0.1以下目標
        - レイアウトシフト累積測定
        - UX安定性・視覚的安定性
      
      FCP_First_Contentful_Paint:
        - 1.8秒以下推奨
        - 最初のコンテンツ表示時間
        - ページ読み込み体験指標
    
    Page_Performance_Analysis:
      - ページロード時間分析
      - リソース別パフォーマンス（CSS・JS・画像）
      - ネットワーク・ブラウザ・デバイス別分析
      - セッション・ユーザージャーニー追跡

  JavaScript_Error_Tracking:
    Detailed_Error_Context:
      - JSエラー・例外詳細
      - ユーザーアクション・ページ遷移履歴
      - ブラウザ・OS・デバイス情報
      - カスタムエラー・ビジネスロジック追跡
    
    Source_Map_Support:
      - 最小化コードの元ソース表示
      - 正確なエラー位置特定
      - デバッグ効率化支援

実装例（React SPA）:

javascript

// Browser Agent 設定・カスタマイゼーション
import { BrowserAgent } from '@newrelic/browser-agent/loaders/browser-agent';

// New Relic Browser Agent 初期化
const browserAgent = new BrowserAgent({
  init: {
    privacy: {
      cookies_enabled: true
    },
    ajax: {
      deny_list: [
        'cdn.example.com',
        'analytics-internal.com'
      ]
    }
  },
  info: {
    beacon: "bam.nr-data.net",
    errorBeacon: "bam.nr-data.net",
    licenseKey: "your-browser-license-key",
    applicationID: "your-app-id",
    sa: 1
  },
  loader_config: {
    accountID: "your-account-id",
    trustKey: "your-trust-key",
    agentID: "your-agent-id",
    licenseKey: "your-license-key",
    applicationID: "your-app-id"
  }
});

// React アプリケーション統合
import React, { useEffect, useState } from 'react';
import { newrelic } from '@newrelic/browser-agent/apis/newrelic';

function ProductPage({ productId }) {
  const [product, setProduct] = useState(null);
  const [loading, setLoading] = useState(true);
  
  useEffect(() => {
    // カスタム属性設定
    newrelic.setCustomAttribute('page.type', 'product');
    newrelic.setCustomAttribute('product.id', productId);
    
    // ページビューアクション記録
    newrelic.addPageAction('product_view', {
      productId: productId,
      category: 'commerce',
      timestamp: Date.now()
    });
    
    loadProduct();
  }, [productId]);
  
  async function loadProduct() {
    try {
      const startTime = Date.now();
      
      // API呼び出し（自動追跡）
      const response = await fetch(`/api/products/${productId}`);
      const productData = await response.json();
      
      // カスタムタイミング記録
      const loadTime = Date.now() - startTime;
      newrelic.addPageAction('product_loaded', {
        productId: productId,
        loadTime: loadTime,
        success: true
      });
      
      setProduct(productData);
      setLoading(false);
      
    } catch (error) {
      // エラー詳細記録
      newrelic.noticeError(error, {
        productId: productId,
        action: 'product_load',
        errorType: 'api_failure'
      });
      
      setLoading(false);
    }
  }
  
  const handlePurchase = () => {
    // ビジネスイベント追跡
    newrelic.addPageAction('purchase_initiated', {
      productId: productId,
      price: product.price,
      category: product.category,
      funnel_step: 'product_page'
    });
    
    // 外部分析ツール連携
    window.gtag('event', 'begin_checkout', {
      custom_parameter_nr_correlation: newrelic.getBrowserTimingHeader()
    });
  };
  
  return (
    <div>
      {loading ? <LoadingSpinner /> : <ProductDetails product={product} onPurchase={handlePurchase} />}
    </div>
  );
}

Mobile・Synthetic監視

yaml

Mobile_Monitoring:
  
  Native_App_Support:
    iOS_Android:
      - Swift・Objective-C・Java・Kotlin対応
      - ネイティブクラッシュ・エラー追跡
      - ネットワーク・API監視
      - カスタムメトリクス・イベント
    
    Cross_Platform:
      - React Native・Flutter・Xamarin
      - 統一された監視体験
      - プラットフォーム固有最適化
    
    Performance_Monitoring:
      - アプリ起動時間・レスポンス性
      - メモリ・CPU使用量監視
      - バッテリー消費分析
      - ユーザーエクスペリエンス測定

Synthetic_Monitoring:
  
  Proactive_Monitoring:
    Website_Monitoring:
      - 可用性・パフォーマンス監視
      - 複数地点からの同時監視
      - SLA・アップタイム測定
      - 競合他社比較
    
    API_Monitoring:
      - RESTful・GraphQL API監視
      - レスポンス時間・可用性
      - 機能テスト・回帰テスト
      - データバリデーション
    
    Scripted_Browser:
      - 複雑なユーザージャーニー
      - フォーム入力・決済フロー
      - マルチステップ業務プロセス
      - E2Eテスト自動化

Multi_Location_Testing:
  Global_Perspective:
    - 世界24箇所の監視ポイント
    - 地域別パフォーマンス測定
    - CDN・地理的最適化検証
    - グローバルユーザー体験統一

📊 Log Management・データ統合

Logs in Context・統合ログ分析

yaml

Log_Management_Features:
  
  Logs_in_Context:
    APM_Integration:
      - トランザクション・ログ自動関連付け
      - エラー発生時点のログ詳細表示
      - 分散トレーシング・ログ統合
      - デバッグ効率化・根本原因分析
    
    Infrastructure_Integration:
      - サーバー・コンテナログ統合
      - システムイベント・アプリケーションログ
      - 時系列相関・パフォーマンス影響分析
      - 運用イベント・変更との関連付け

  Advanced_Log_Analytics:
    Pattern_Analysis:
      - ログパターン自動検出
      - 異常ログ・頻度変化検知
      - テンプレート生成・正規化
      - ノイズリダクション・重要ログ抽出
    
    Search_Query:
      - 高速フルテキスト検索
      - 構造化・非構造化ログ対応
      - 正規表現・ワイルドカード検索
      - 時間範囲・属性フィルタリング
    
    Custom_Parsing:
      - ログ形式・パース規則定義
      - 動的属性抽出・インデックス化
      - マルチライン・複雑形式対応
      - メタデータ・コンテキスト追加

Real_World_Implementation:
  E_commerce_Log_Strategy:
    Application_Logs:
      - ユーザー認証・セッション管理
      - 商品検索・推薦エンジン
      - 決済処理・注文管理
      - API・外部サービス連携
      
    Infrastructure_Logs:
      - Webサーバー・アプリサーバー
      - データベース・キャッシュ
      - ロードバランサー・CDN
      - セキュリティ・ファイアウォール
      
    Business_Intelligence:
      - ユーザー行動・購買パターン
      - A/Bテスト・機能フラグ
      - パフォーマンス・ビジネス指標
      - 不正検知・セキュリティイベント

実装例（ログ設定・分析）:

yaml

# Log Forwarding 設定例
# fluent-bit.conf
[SERVICE]
    Flush         1
    Log_Level     info
    Daemon        off
    HTTP_Server   On
    HTTP_Listen   0.0.0.0
    HTTP_Port     2020

[INPUT]
    Name              tail
    Path              /var/log/app/*.log
    Parser            json
    Tag               app.*
    Refresh_Interval  5

[INPUT]
    Name              systemd
    Tag               system.*
    Systemd_Filter    _SYSTEMD_UNIT=nginx.service
    Systemd_Filter    _SYSTEMD_UNIT=app.service

[OUTPUT]
    Name              newrelic
    Match             *
    licenseKey        ${NEW_RELIC_LICENSE_KEY}
    endpoint          https://log-api.newrelic.com/log/v1
    
    # カスタム属性追加
    logtype           application
    environment       production
    service           ecommerce-app

javascript

// JavaScript ログ統合例
const winston = require('winston');
const newrelicFormatter = require('@newrelic/winston-enricher');

const logger = winston.createLogger({
  format: winston.format.combine(
    winston.format.timestamp(),
    newrelicFormatter(), // New Relic トレース情報自動付与
    winston.format.json()
  ),
  transports: [
    new winston.transports.File({ filename: '/var/log/app/app.log' })
  ]
});

// APM・ログ統合活用例
function processOrder(orderData) {
  const transactionId = newrelic.getTraceMetadata().traceId;
  
  logger.info('Order processing started', {
    orderId: orderData.id,
    customerId: orderData.customerId,
    amount: orderData.amount,
    traceId: transactionId // 手動関連付けも可能
  });
  
  try {
    // 処理実行
    const result = executeOrderProcess(orderData);
    
    logger.info('Order processing completed', {
      orderId: orderData.id,
      processingTime: result.duration,
      status: 'success'
    });
    
    return result;
    
  } catch (error) {
    logger.error('Order processing failed', {
      orderId: orderData.id,
      error: error.message,
      stack: error.stack,
      context: {
        paymentMethod: orderData.paymentMethod,
        region: orderData.shippingAddress.region
      }
    });
    
    throw error;
  }
}

🤖 Applied Intelligence・AI活用

異常検知・予測分析

yaml

Applied_Intelligence_Capabilities:
  
  Proactive_Detection:
    Anomaly_Detection:
      - ベースライン自動学習・更新
      - 多次元異常パターン検出
      - 季節性・トレンド・周期性考慮
      - ビジネス・技術メトリクス対応
    
    Predictive_Analytics:
      - 障害・性能劣化予測
      - 容量・リソース需要予測
      - ユーザー行動・ビジネス予測
      - インフラ・アプリケーション最適化推奨
    
    Early_Warning_System:
      - 閾値・静的アラート補完
      - 予兆検知・事前対応支援
      - 段階的エスカレーション
      - 自動対処・修復アクション

  Incident_Intelligence:
    Smart_Alerting:
      Correlation_Engine:
        - 関連アラート自動グルーピング
        - 根本原因・影響範囲推定
        - 重複・ノイズアラート除去
        - 優先度・緊急度自動算出
      
      Dynamic_Thresholds:
        - コンテキスト・状況対応閾値
        - 学習ベース・動的調整
        - 偽陽性・見逃し率最小化
        - カスタムビジネス条件対応
    
    Root_Cause_Analysis:
      - 多次元データ相関分析
      - 時系列・因果関係推定
      - 過去事例・パターンマッチング
      - 修復・対処法推奨

Workflow_Automation:
  Response_Automation:
    - インシデント対応自動化
    - 通知・エスカレーション管理
    - 外部システム連携・アクション
    - 修復・回復プロセス自動実行
  
  Integration_Ecosystem:
    - ITSM（ServiceNow・Jira）
    - ChatOps（Slack・Teams・Discord）
    - オンコール管理（PagerDuty・OpsGenie）
    - CI/CD（Jenkins・GitHub Actions）

実装例（AI活用設定）:

javascript

// Applied Intelligence API活用
const newrelic = require('newrelic');

// カスタム異常検知設定
async function setupAnomalyDetection() {
  // ビジネスメトリクス異常検知
  const businessAnomalyConfig = {
    name: 'Revenue Anomaly Detection',
    description: 'Detect unusual revenue patterns',
    nrql: `
      SELECT sum(custom.orderValue) as revenue
      FROM Transaction
      WHERE appName = 'ecommerce-app'
        AND name = 'WebTransaction/Controller/checkout'
      FACET city
      TIMESERIES 1 hour
    `,
    anomaly: {
      sensitivity: 'medium',
      direction: 'lower_only', // 売上減少のみ検知
      baseline_window: '7 days'
    }
  };
  
  // API経由で異常検知設定
  const anomalyPolicy = await createAnomalyPolicy(businessAnomalyConfig);
  
  // アラート・ワークフロー設定
  const workflowConfig = {
    name: 'Revenue Alert Workflow',
    anomaly_policy: anomalyPolicy.id,
    actions: [
      {
        type: 'slack_notification',
        channel: '#revenue-alerts',
        message: 'Revenue anomaly detected: {{anomaly.description}}'
      },
      {
        type: 'pagerduty_incident',
        severity: 'high',
        condition: 'anomaly.score > 0.8'
      },
      {
        type: 'custom_webhook',
        url: 'https://internal-api.company.com/revenue-alert',
        payload: {
          anomaly_score: '{{anomaly.score}}',
          affected_cities: '{{anomaly.dimensions}}',
          recommendation: '{{anomaly.recommendation}}'
        }
      }
    ]
  };
  
  await createWorkflow(workflowConfig);
}

// 予測分析・容量計画
class InfrastructurePlanning {
  async predictCapacityNeeds() {
    // CPU使用量予測
    const cpuForecast = await newrelic.query(`
      SELECT forecast(average(cpuPercent), 7 days) as predicted_cpu
      FROM SystemSample
      WHERE entityName LIKE 'web-server-%'
      SINCE 30 days ago
      TIMESERIES 1 day
    `);
    
    // メモリ使用量トレンド
    const memoryTrend = await newrelic.query(`
      SELECT derivative(average(memoryUsedPercent), 1 day) as memory_growth_rate
      FROM SystemSample
      WHERE entityName LIKE 'web-server-%'
      SINCE 14 days ago
      TIMESERIES 1 day
    `);
    
    // スケーリング推奨
    const recommendations = this.generateScalingRecommendations(
      cpuForecast, memoryTrend
    );
    
    return {
      cpu_forecast: cpuForecast,
      memory_trend: memoryTrend,
      recommendations: recommendations
    };
  }
  
  generateScalingRecommendations(cpu, memory) {
    const recommendations = [];
    
    // CPU予測値が80%超える場合
    if (cpu.predicted_cpu > 80) {
      recommendations.push({
        type: 'scale_out',
        resource: 'cpu',
        action: 'Add 2 additional web servers',
        timeline: '3 days',
        cost_impact: '$500/month'
      });
    }
    
    // メモリ増加率が持続的に高い場合
    if (memory.memory_growth_rate > 2) {
      recommendations.push({
        type: 'upgrade',
        resource: 'memory',
        action: 'Upgrade server memory from 8GB to 16GB',
        timeline: '1 week',
        cost_impact: '$200/month per server'
      });
    }
    
    return recommendations;
  }
}

🔗 製品統合・連携活用

クロスプラットフォーム・ダッシュボード

yaml

Unified_Monitoring_Dashboard:
  
  Full_Stack_Visibility:
    Application_Layer:
      - APM・トランザクション性能
      - エラー率・可用性
      - 分散トレーシング・依存関係
      - カスタムビジネスメトリクス
    
    Infrastructure_Layer:
      - サーバー・コンテナリソース
      - ネットワーク・ストレージ性能
      - クラウドサービス統合
      - セキュリティ・コンプライアンス
    
    User_Experience_Layer:
      - Browser・モバイル性能
      - Core Web Vitals・UX指標
      - セッション・ユーザージャーニー
      - 外形・可用性監視

  Business_Alignment:
    Executive_Dashboard:
      - ビジネス影響・ROI指標
      - SLA・可用性実績
      - パフォーマンス・改善トレンド
      - コスト最適化・効率性
    
    Engineering_Dashboard:
      - システム健全性・問題識別
      - デプロイメント・変更影響
      - 技術債務・最適化機会
      - チーム・プロダクト別分析
    
    Operations_Dashboard:
      - インシデント・アラート管理
      - 容量・リソース計画
      - 自動化・効率化状況
      - SRE・可靠性指標

Cross_Product_Correlation:
  Example_Analysis_Workflows:
    Performance_Investigation:
      1. APM でレスポンス時間劣化検知
      2. Infrastructure でリソース使用量確認
      3. Browser でユーザー体験影響測定
      4. Logs で根本原因・エラー特定
      5. Applied Intelligence で関連問題・予測
    
    Capacity_Planning:
      1. Infrastructure でリソース使用トレンド
      2. APM でアプリケーション負荷分析  
      3. Synthetic で外部依存性評価
      4. 予測分析で将来需要推定
      5. コスト・パフォーマンス最適化提案

📚 セクションまとめ

🎯 各製品の価値・活用ポイント

yaml

Product_Value_Summary:
  
  APM:
    ✅ コードレベル詳細・分散トレーシング
    ✅ 開発者生産性向上・デバッグ効率化
    ✅ ビジネス価値・カスタムメトリクス連携
  
  Infrastructure:
    ✅ クラウド・コンテナ統合監視
    ✅ 容量計画・コスト最適化支援
    ✅ セキュリティ・コンプライアンス対応
  
  Browser_Mobile:
    ✅ Core Web Vitals・UX最適化
    ✅ リアルユーザー体験・ビジネス影響測定
    ✅ グローバル・マルチプラットフォーム対応
  
  Logs:
    ✅ APM・Infrastructure統合・Logs in Context
    ✅ 高速検索・パターン分析・異常検知
    ✅ セキュリティ・コンプライアンス・監査
  
  Applied_Intelligence:
    ✅ AI異常検知・予測分析・自動化
    ✅ インシデント相関・根本原因分析
    ✅ 運用効率化・MTTR短縮

🚀 統合活用による相乗効果

New Relicの真価は各製品の個別機能ではなく、統一プラットフォーム上での統合活用にあります。NRDB・NRQL・Applied Intelligenceによる横断分析により、他社製品では実現困難な包括的オブザーバビリティを実現できます。

次のセクション: 3.3 データ統合とクエリ活用で、これらの製品データを統合活用する具体的な方法を学びましょう。

New Relic入門 第3.2部 - 各製品の詳細機能と活用方法 ​

📖 ナビゲーション ​

🎯 このセクションで学べること ​

🖥️ APM（Application Performance Monitoring）詳細機能 ​

コードレベル可視化・分散トレーシング ​

エラー管理・デバッグ支援 ​

🏗️ Infrastructure Monitoring詳細機能 ​

サーバー・OS・クラウド統合監視 ​

ネットワーク・セキュリティ監視 ​

📱 Browser・Mobile・Synthetic Monitoring ​

リアルユーザー監視（RUM）・Core Web Vitals ​

Mobile・Synthetic監視 ​

📊 Log Management・データ統合 ​

Logs in Context・統合ログ分析 ​

🤖 Applied Intelligence・AI活用 ​

異常検知・予測分析 ​

🔗 製品統合・連携活用 ​

クロスプラットフォーム・ダッシュボード ​

📚 セクションまとめ ​

🎯 各製品の価値・活用ポイント ​

🚀 統合活用による相乗効果 ​

New Relic入門第3.2部 - 各製品の詳細機能と活用方法

📖 ナビゲーション

🎯 このセクションで学べること

🖥️ APM（Application Performance Monitoring）詳細機能

コードレベル可視化・分散トレーシング

エラー管理・デバッグ支援

🏗️ Infrastructure Monitoring詳細機能

サーバー・OS・クラウド統合監視

ネットワーク・セキュリティ監視

📱 Browser・Mobile・Synthetic Monitoring

リアルユーザー監視（RUM）・Core Web Vitals

Mobile・Synthetic監視

📊 Log Management・データ統合

Logs in Context・統合ログ分析

🤖 Applied Intelligence・AI活用

異常検知・予測分析

🔗 製品統合・連携活用

クロスプラットフォーム・ダッシュボード

📚 セクションまとめ

🎯 各製品の価値・活用ポイント

🚀 統合活用による相乗効果