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What's new

Troubleshoot Kafka with Autopilot

Autopilot can now better troubleshoot Kafka issues and recommend next steps to mitigate them, for Kafka monitored with the New Relic on-host integration, OpenTelemetry, Amazon MSK, and Confluent Cloud.

• Cluster health: Checks consumer lag, under-replicated and offline partitions, and broker and controller state.
• Entity relationship mapping: Maps relationships across the ecosystem, connecting producers, consumers, topics, brokers, clusters, and host infrastructure.
• Client performance: Reviews a producer's or consumer's request and fetches latency, I/O wait, consume rate, and poll timing.

Change Tracking for GitHub Copilot

Autopilot can now help monitor your service after each deployment and report the results on your pull request. At six checkpoints after a deployment (10 minutes, 30 minutes, 1 hour, 2 hours, 24 hours, and 72 hours), Autopilot compares post-deployment metrics against a baseline and posts the result as a PR comment. When it detects a regression, Autopilot posts its findings to Slack and opens a GitHub issue assigned to GitHub Copilot. With GitHub Copilot Enterprise, Copilot can propose a fix as a pull request.

• Checkpoint reports on your PR: At each checkpoint, Autopilot comments on the pull request with the result — no regression, inconclusive, or regression detected — so your team sees the signal without leaving GitHub.
• Slack notifications: If you've connected Slack, Autopilot posts a message when monitoring starts for a deployment and replies in the same thread at each checkpoint.
• Automatic regression issues: When Autopilot detects a regression, it opens a GitHub issue with what regressed, the supporting evidence, where to look, and acceptance criteria, and assigns the issue to GitHub Copilot.
• PR label trigger: Add the watchpoint_monitoring label to a pull request before you deploy to turn on monitoring for that deployment, with no need to set the watchpoint_monitoring attribute in your Change Tracking event. You choose which deployments to monitor, with no pipeline changes required.

For setup instructions and full prerequisites, see Monitor deployments with New Relic Change Tracking for GitHub Copilot.

Kafka troubleshooting, deployment monitoring, and more

New features

• Troubleshoot Kafka with Autopilot: Autopilot can now better troubleshoot Kafka issues and recommend next steps to mitigate them, for Kafka monitored with the New Relic on-host integration, OpenTelemetry, Amazon MSK, and Confluent Cloud.
• Change Tracking for GitHub Copilot (Preview): Autopilot can now help monitor your service after each deployment and report the results on your pull request.
• View Autopilot usage data by user: Using Consumption Management you can now see Autopilot consumption usage broken down by user.
• Logs and metric discovery for infrastructure: During infrastructure investigations, Autopilot can now review an entity's logs and look up the metric names it reports.

Improvements & fixes

• Improved issue search: Autopilot now resolves alert issues more reliably — suffix name variants no longer hide behind exact matches, closed issues are more reliably resolvable for retrospective investigation, and reporting status is surfaced so stale entities don't win over live ones.
• More complete quick answers: Lists show each item, up to 50, and answers include details behind counts, like critical entities and open issues.
• CCU totals: CCU totals in quick answers no longer include data volume figures.
• Time ranges you ask for: Autopilot may ask you for a time range for investigation.
• Focused checks on ongoing issues: Asking whether a problem is still happening now checks the most recent period.
• Improved incident start times: Incident investigations now start from the time the issue opened.
• More reliable question routing: Autopilot has improved path handling based on the context of your question.
• Investigations continue when a tool service is down: Autopilot continues with the remaining tools when a connected tool service is unavailable.
• Findings kept when an investigation reaches its budget: Autopilot can now summarize the findings it gathered before an investigation reached its budget limit.
• More resilient investigations: Autopilot is more likely to complete an investigation when one of its connected tool services is unavailable, and better able to recover from temporary slowdowns.
• Fuller investigation summaries: Summaries of multi-step investigations are more likely to include the full analysis, and charts appear in more of them.
• Better answers for Synthetics questions: Autopilot can now better answer questions about the lists, counts, and status of all monitors in an account, and better resolves an account you name in your question. Analysis of a failed check now focuses on the step that failed.
• Saved preferences fit the current question: Preferences saved from earlier conversations are less likely to over influence what your current question needs, such as a clarifying question when no entity is named.
• More from your knowledge base collections: When you specify a knowledge base collection, Autopilot now includes more of its results and is more likely to call out if it cannot retrieve a document.
• More alert context in investigations: Autopilot can now draw on more alert condition detail, such as thresholds and the affected entity, when investigating an issue.
• Workload analysis: Autopilot can now review the member entities of a workload and count entities by attribute.
• Consistent timestamps in quick answers: Timestamps and durations in quick answers are more consistent.
• Incident lookups for open issues: Resolved an issue that caused Autopilot to report no incidents for a valid, open issue.
• Accurate step status: Resolved an issue that caused an unfinished investigation step to show as complete.
• Entity search reliability: Resolved an issue that caused some entity searches to not trigger.
• New conversations from the alerts page: The New conversation button now opens a new thread from the alerts page.
• Page-specific example prompts: Pages that provide their own example prompts now show them in the Autopilot panel.

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。

新機能

• Autopilotは、NRQLクエリからAPM、集計分析に至るまで、すべての主要なツールに対して、改善および最適化されたサイズ制限と、よりスマートな予算追跡を適用するようになりました。これにより、1つの過大な応答や単一のツール呼び出しの失敗が、調査全体に影響を及ぼす可能性が低くなります。
• Autopilotがコンテキストを圧縮し、requestsをルーティングし、メモリとナレッジを取得する方法に対する内部的な改善により、特に大量の処理を行うアカウントにおいて、回答の品質を犠牲にすることなく処理時間を短縮できます。平均ランタイムは約20％短縮されました。
• 以前は膨大なデータ量によって実行が失敗する可能性があった、多数のエンティティ、アラート、またはログが存在する複雑な環境の調査に関する改善です。

バグ修正

• AutopilotのSlackでの応答が、実際に取得したデータにより正確に基づくようになりました。
• Autopilotは、個々のステップの失敗からより適切に回復し、可能な限り処理を継続するようになりました。これにより、不完全な分析が減少します。
• 複雑なクエリによってAutopilotがエラーを出さずに失敗する可能性がある問題を修正しました。これらのケースでは、調整を行えるように明確な説明とともに早期に失敗するようになりました。
• 一般的な「問題が発生しました」というメッセージは、何が発生したか、次に何を試すべきかについての具体的な詳細を提示する提案に置き換えられました。
• 「アクティブな問題の数」のチャートが、応答内のテキストの詳細とより適切に一致するようになりました。