Autopilot 2.7

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。