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新機能

Autopilotを使用したKafkaのトラブルシューティング

Autopilotは、New Relicのオンホストインテグレーション、OpenTelemetry、Amazon MSK、およびConfluent CloudでモニターされるKafkaについて、Kafkaの問題をより適切にトラブルシューティングし、問題を軽減するための次のステップを推奨できるようになりました。

• Clusterの正常性：コンシューマーラグ、レプリカ不足のパーティションやオフラインのパーティション、ブローカーとコントローラーの状態を確認します。
• エンティティリレーションシップマッピング：エコシステム全体のリレーションシップをマッピングし、プロデューサー、消費者、トピック、ブローカー、クラスタ、およびホストインフラストラクチャを接続します。
• Client performance [クライアントのパフォーマンス]：プロデューサーまたは消費者のリクエストとフェッチのレイテンシ、I/O待機時間、消費速度、ポーリングのタイミングを確認します。

GitHub CopilotのChange Tracking (変更追跡機能)

Autopilotは、各デプロイメント後にサービスのモニターを支援し、プルリクエストで結果を報告できるようになりました。デプロイメント後の6つのチェックポイント（10分、30分、1時間、2時間、24時間、および72時間）において、Autopilotはデプロイメント後のメトリクスをベースラインと比較し、結果をPRコメントとして投稿します。リグレッションを検出すると、Autopilotは検出結果をSlackに投稿し、GitHub Copilotに割り当てられたGitHub issueをオープンします。GitHub Copilot Enterpriseを使用すると、Copilotは修正をプルリクエストとして提案できます。

• PRのチェックポイントレポート： 各チェックポイントで、Autopilotは結果 — リグレッションなし、判定不能、またはリグレッション検出 — をプルリクエストにコメントするため、チームはGitHubから離れることなくシグナルを確認できます。
• Slack通知：Slackを接続している場合、Autopilotはデプロイメントの監視が開始されたときにメッセージを投稿し、各チェックポイントで同じスレッドに返信します。
• 自動リグレッションIssue： Autopilotがリグレッションを検出すると、リグレッションの内容、裏付けとなる証拠、調査すべき箇所、および受け入れ基準を含むGitHub Issueを作成し、そのIssueをGitHub Copilotに割り当てます。
• PRラベルトリガー：そのデプロイメントの監視をオンにするには、デプロイする前にプルリクエストにwatchpoint_monitoringラベルを追加してください。Change Tracking (変更追跡機能)イベントでwatchpoint_monitoring属性を設定する必要はありません。パイプラインの変更を必要とせずに、モニターするデプロイメントを選択できます。

設定手順とすべての前提条件については、GitHub Copilot向けNew Relic Change Tracking (変更追跡機能)を使用したデプロイメントのモニターをご覧ください。

Kafkaのトラブルシューティング、デプロイメントの監視、その他

新機能

• Autopilotを使用したKafkaのトラブルシューティング: Autopilotは、New Relicのオンホストインテグレーション、OpenTelemetry、Amazon MSK、およびConfluent CloudでモニターされているKafkaの問題をより適切にトラブルシューティングし、それらを軽減するための次のステップを推奨できるようになりました。
• GitHub CopilotのChange Tracking (変更追跡機能)（プレビュー）： Autopilotは、各デプロイメント後にサービスをモニターし、その結果をプルリクエストで報告できるようになりました。
• ユーザー別のAutopilot使用状況データの表示： Consumption Management [消費管理] を使用して、ユーザー別に分類されたAutopilotの消費量を確認できるようになりました。
• インフラストラクチャのログとメトリクスの検出：インフラストラクチャの調査中に、Autopilotはエンティティのログを確認し、そのエンティティが報告するメトリクス名を検索できるようになりました。

改善と修正

• イシュー検索の改善：Autopilotは、集計のイシューをより確実に解決できるようになりました — サフィックス名のバリアントが完全一致の背後に隠れることがなくなり、クローズされたイシューは事後調査のためにさらに確実に解決可能になり、レポートステータスが表示されるため、古いエンティティがアクティブなエンティティに優先されることはありません。
• より完全なクイックアンサー： リストには最大50個の各項目が表示され、回答にはクリティカルなエンティティや未解決のイシューなど、カウントの背後にある詳細が含まれます。
• CCUの合計： クイックアンサーのCCUの合計には、データ量の数値が含まれなくなりました。
• 指定する時間範囲： Autopilotは、調査のために時間範囲を要求する場合があります。
• 進行中のイシューに対する集中的なチェック： 問題が現在も発生しているかどうかを質問すると、直近の期間がチェックされるようになりました。
• インシデント開始時間の改善：インシデントの調査は、Issueが開かれた時点から開始されるようになりました。
• より信頼性の高い質問のルーティング：Autopilotは、質問のコンテキストに基づいたパス処理を改善しました。
• ツールサービスがダウンしている場合でも調査を継続： 接続されているツールサービスが利用できない場合、Autopilotは残りのツールを使用して続行します。
• 調査が予算に達した際に保持される検出結果: Autopilotは、調査が予算上限に達する前に収集した検出結果を要約できるようになりました。
• より回復力のある調査： 接続されているツールサービスのいずれかが利用できない場合でも、Autopilotが調査を完了できる可能性が高くなり、一時的な速度低下からの回復能力も向上しました。
• より詳細な調査の要約： 複数ステップの調査の要約に完全な分析が含まれることが多くなり、より多くの要約にチャートが表示されるようになりました。
• 外形監視に関する質問への回答の改善： Autopilotは、アカウント内のすべてのモニターのリスト、数、ステータスに関する質問により適切に回答できるようになり、質問で指定したアカウントをより適切に特定できるようになりました。失敗したチェックの分析では、失敗したステップに焦点を当てるようになりました。
• 保存された設定が現在の質問に適合： 以前の会話から保存された設定が、エンティティが指定されていない場合の関連質問など、現在の質問で必要とされる内容に過度な影響を与える可能性が低くなります。
• ナレッジベース・コレクションからのより多くの情報：ナレッジベース・コレクションを指定すると、Autopilotはより多くの結果を含めるようになり、ドキュメントを取得できない場合に通知する可能性が高くなりました。
• 調査における集計コンテキストの拡充：Autopilotは、イシューを調査する際に、閾値や影響を受けるエンティティなど、アラート条件の詳細をさらに活用できるようになりました。
• ワークロード分析：Autopilotは、ワークロードのメンバーエンティティを確認し、属性別にエンティティをカウントできるようになりました。
• クイックアンサーにおける一貫したタイムスタンプ: クイックアンサーのタイムスタンプと期間は、より一貫したものになりました。
• 未解決のイシューに対するインシデント検索： 有効な未解決のイシューに対して、Autopilotがインシデントなしと報告する問題を解決しました。
• 正確なステップのステータス： 未完了の調査ステップが完了として表示される問題を解決しました。
• エンティティ検索の信頼性： 一部のエンティティ検索がトリガーされない問題を解決しました。
• アラートページからの新しい会話： New conversation [新規会話] ボタンにより、アラートページから新しいスレッドを開くことができるようになりました。
• ページ固有のサンプルプロンプト：独自のサンプルプロンプトを提供するページでは、それらがAutopilot panel [Autopilotパネル]に表示されるようになりました。

新機能

計算の制限

計算の制限により、組織マネージャーはAutopilotの予算をある程度管理できるようになります。現在、New Relicのアドミニストレーターは、調査や自動化された集計トリアージへの支出を管理するために、Advanced 計算容量ユニット（Advanced CCU）で日次および月次の予算を設定できるようになりました。自動調査用の個別のサブ予算により、集計主導のアクティビティと手動作業をそれぞれ設定した予算内に収めることができるため、安心してAutopilotのコストを計画できます。

• 日次および月次の予算の設定： 組織の管理者は、Advanced 計算容量ユニット（Advanced CCU）で予算を定義します。
• 自動調査用の予算を確保する：集計Webhookやワークフロー通知によって開始される調査など、自動化された作業用に、日次および月次の個別のサブ予算を設定します。
• チャットパネルで使用状況を確認する：チャットコンテキストバーのステータスピルに、組織の現在の状況が表示されます。
• 制限に達する前の警告：予算の75％から、Autopilotは組織が日次または月次の制限に近づいているという警告を応答に追加します。
• 制限に達したときのメッセージ：100％に達すると、新しいrequestsは一時停止され、Autopilotが次の手順を説明します：予算を増やすには組織マネージャーに連絡するか、00:00 UTCの日次リセット後に再試行してください。

設定手順および公式の詳細については、Autopilotの計算制限をご覧ください。

予算を管理するための成功した調査と計算制限の増加

新機能

• Autopilotの計算予算を設定する（プレビュー）：集計ストームなどの繁忙期にコストを管理できるように、日次および月次の計算予算を設定できるようになりました。
• Autopilotが各ステージを処理する様子を確認: 思考ディスプレイに、計画と要約の明確なステップが表示されるようになり、Autopilotが次のステージに進むにつれてステータスメッセージが更新されます。
• NRQLガイダンスの改善： Autopilotは、ファセット、グループ化、およびクエリ構造の処理が改善され、有効なNRQLクエリをより適切に構築できるようになりました。

改善と修正

• 根本原因が最近のデプロイメントにデフォルト設定される可能性が低くなりました：エラー率、レイテンシ、およびSyntheticモニターのアラートの調査では、最近のデプロイメントを優先するのではなく、デプロイメント履歴をより適切に処理するようになりました。
• 呼び出された情報は現在の証拠とは別に保持されます：Autopilotは、現在の調査の証拠から過去の問題の原因をより適切に解析できるようになりました。
• 空の結果をフラグ付け: 結果が返されない、または信頼性が低いステップが完了として扱われる可能性がある問題を修正しました。調査の一部で結果が空だった場合、Autopilotがそれを通知する可能性が高くなりました。
• 繰り返しの検索におけるストールの減少： Autopilotが同じデータを再度検索する必要がある場合に、調査がストールする可能性がある問題を修正しました。
• データフェンシングの保護の強化： Autopilotには、調査中にエージェントの指示ではなくデータのみをフェンシングおよび処理するための強化されたセーフガードが含まれています。
• 高速な調査での適切なエラー処理: 高速な調査中、Autopilotは検出した内容を要約する時間を確保するようになったため、有用な回答を得られる可能性が高くなりました。

バグ修正

• より高速で回復力の高いチャットパネル：チャットの起動がより高速になり、requestsのバーストをキューに入れ、一時的なネットワークの不具合によって失敗した呼び出しを、最初にエラーを表示するのではなく、自動的に再試行するようになりました。
• 使用量制限に達した際のメッセージがより明確に： 一般的なエラーの代わりに、1時間あたりのリクエスト制限または1日あたりの使用量制限に達したことを、Autopilotが具体的に通知するようになりました。
• より信頼性の高いエンティティ検索: エンティティの検索でファジーマッチングが正しく実行されるようになり、お探しのアカウント内のエンティティが優先される可能性が高くなったため、最初の試行で適切なエンティティを見つけやすくなりました。
• 不正確なタイムウィンドウの修正: 以前は"IST"がインド標準時ではなくイスラエル標準時として誤読される可能性があり、分析ウィンドウが数時間ずれたり、予期しない検証エラーが発生したりすることがありました。現在、ISTは正しく解決されるようになり、自然言語による時間解析に関するその他のいくつかの修正も行われました。
• より正確なチャート結果： 本来除外されるべきではない有効なチャート値が、ビジュアライゼーションから除外されることがなくなりました。
• カバレッジギャップに関する質問に対して、より完全な回答が得られるようになりました： 監視カバレッジのギャップ（たとえば、集計やエンティティのカバレッジの欠落）について質問した際に、Autopilotの専用のカバレッジギャップ分析が実際に使用されず、回答が不完全になる可能性がある問題を修正しました。
• 添付されたコンテキストが不完全な場合に失敗するrequestsが減少しました： 添付されたコンテキストが不完全なrequestsが、元の質問にフォールバックする代わりに、完全に失敗する可能性がある問題を修正しました。

新機能

• 呼び出し時のより詳細な根本原因分析: Autopilotは、インシデントやSlackをトリガーとする調査など、より多くのエントリポイントから集計をその背後にあるコード変更までトレースできるようになりました。これにより、デプロイメント履歴全体を調べることなく、問題を特定できます。
• チャートだけでなく、すべてのデータを確認：ツールの結果には、視覚化と併せて基となるデータが表示されるようになり、Autopilotが何を根拠に回答したかをより簡単に検証できるようになりました。
• 単なる平均ではなく、断続的なスパイクを特定：メトリクス分析でパーセンタイルの詳細とトレンド履歴が表示されるようになり、平均だけの場合よりも短時間のスパイクを簡単に捉えられるようになりました。
• 1回のリクエストで1か月分のアラートを照会：エンティティスコープのクエリの集計ルックバックウィンドウが7日から30日に拡大され、過大なリクエストは完全に拒否されるのではなく、自動的に縮小されるようになりました。
• セッションに直接ジャンプ：レスポンスにブラウザとモバイル用の直接セッションリンクが含まれるようになったため、探す手間をかけずにAutopilotが中断したところから作業を再開できます。

改善と強化

GitHub MCPインテグレーション機能のアップデート（パブリックプレビュー）

AutopilotのGitHubインテグレーションにより、アクティブなアラートがデプロイメントおよびリリース履歴により直接的に関連付けられるようになったため、ツールを切り替えることなくトリアージを行うことができます。

• 作業を重複させる前に進行中の修正を確認: 集計のトリアージ中に、Autopilotは影響を受けるサービスをすでに対象としているオープンなプルリクエストがないかGitHubを確認するようになりました。これにより、独自の修正を開始する前に、ホットフィックスや関連する修正がすでに進行中かどうかを確認できます。
• 集計が発生した瞬間にバージョンドリフトを特定：Autopilotは、実際にデプロイされたリリースとインシデントの開始時に実行されていたバージョンを比較し、問題の一因となっている可能性のある最近のロールアウトや未検証のデプロイメントを提示するようになりました。

バグ修正

• ユニーク値をカウントする際に失敗する可能性があったクエリを修正：ユニークなものをカウントする必要がある質問 — 特定のエラーに遭遇した個別のユーザー数など — により、Autopilotが無効なNRQLクエリを構築し、応答に失敗する可能性がありました。Autopilotはこれをより適切に処理するようにガイドされるようになり、これらの質問でエラーが発生する可能性が低くなりました。
• 拒否されるエラー分析の応答を削減：詳細なエラーの内訳を要求すると、配信するには大きすぎるとして拒否される可能性がある問題を修正しました。
• 大量のログを分析する際のタイムアウトを削減：ログ分析に割り当てられる時間を増やしたため、大量のログを持つアカウントでタイムアウトが発生する可能性が低くなりました。
• キャンセルして実行を停止：チャットパネルから調査をキャンセルすると、バックエンドでの実行が停止するようになりました。
• より高速でクリーンなチャットパネルの読み込み：チャットパネルは、エージェントリスト全体を待つのではなく、Ask AIとAutopilotを最初に読み込むようになり、エージェントのドロップダウンにどちらかが2回表示されることがなくなりました。
• より一貫したナレッジベースのグラウンディング：迅速で直接的な回答や集計トリアージの調査において、回答前にナレッジベースがより一貫して参照されるようになりました。
• GitHubの調査におけるより正確なデプロイメントステータス: サービスのリリースステータスのレポートが改善されました。
• Autopilotが回答を見つけられない場合のガイダンスを明確化：一般的な「問題が発生しました」というメッセージを、質問の言い換えを促すより役立つガイダンスに置き換えました。
• 誤解を招く接続エラーの修正：ログイン関連のリダイレクトが期限切れの接続として報告されていましたが、現在は正しく識別されるようになりました。