New Relic — qu’est-ce que c’est, observabilité et plateforme

Qu’est-ce que New Relic en observabilité

New Relic est l’une des plateformes d’observabilité les plus anciennes et les plus matures, fondée en 2008. À l’origine, New Relic se positionnait comme APM pour les applications web (Ruby on Rails), mais au fil des années, elle est devenue une plateforme full-stack couvrant les applications mobiles, les navigateurs, les microservices, les fonctions serverless et l’infrastructure.

En 2020, New Relic a présenté New Relic One — une plateforme entièrement repensée avec prise en charge des tableaux de bord personnalisés, des requêtes NRQL et de l’intégration de données depuis n’importe quelle source. Contrairement aux concurrents (Datadog, Dynatrace), New Relic propose un généreux niveau gratuit : 100 Go de données par mois (inclut tous les types de télémétrie — métriques, traçage, logs) sans limite de durée de conservation pour les métriques de base.

Selon le New Relic State of Observability Report (2024), 74 % des organisations utilisent New Relic pour le monitoring mobile, et le temps moyen de détection des incidents passe de 3 heures à 12 minutes après l’adoption de la plateforme. Les principaux cas d’utilisation sont l’APM pour les microservices, le monitoring des applications mobiles et le débogage full-stack.

Architecture de New Relic One : tableaux de bord et NRQL

New Relic One est la console centrale de la plateforme, combinant tous les types de données dans une interface unique. Les utilisateurs peuvent créer un nombre illimité de tableaux de bord avec des widgets : graphiques linéaires, cartes thermiques, tableaux, listes. Chaque widget est construit sur la base d’une requête vers NRDB (New Relic Database) — une base de données propriétaire optimisée pour les séries temporelles.

Tableaux de Bord Personnalisés

New Relic One permet de créer des tableaux de bord pour différents publics : un tableau de bord technique avec des métriques détaillées (latence p95, débit, taux d’erreur), un tableau de bord métier avec le score Apdex et des métriques personnalisées (conversion, temps de paiement) et un tableau de bord d’infrastructure (CPU, mémoire, réseau). Dashboard-as-code est pris en charge via le fournisseur Terraform et l’API New Relic.

NRQL — Langage de Requête

NRQL (New Relic Query Language) est un langage de type SQL pour interroger les données de télémétrie. Il permet de sélectionner, d’agréger et de visualiser les données sans outils externes. NRQL prend en charge les fonctions de séries temporelles (TIMESERIES, SINCE, UNTIL), le filtrage par attributs, le regroupement (FACET) et le calcul de percentiles.

SELECT average(duration) as "Avg Response"
FROM Transaction
WHERE appName = "MobileApp"
FACET endpoint
SINCE 1 hour ago
TIMESERIES auto
LIMIT 10

Une requête NRQL montre le temps de réponse moyen pour chaque endpoint d’application mobile au cours de la dernière heure, ventilé par intervalles de temps. Le résultat est visualisé sous forme de graphique linéaire dans le tableau de bord New Relic One.

Configuration du SDK mobile New Relic pour iOS et Android

New Relic Mobile agent fournit des SDK pour iOS (Swift, Objective-C) et Android (Kotlin, Java) avec collecte automatique des métriques de performance, des crashs, des ANR et des requêtes HTTP. La configuration prend 10 minutes et comprend l’ajout de la dépendance et l’initialisation avec un jeton d’application.

Configuration sur Android

Le SDK Android est ajouté via un plugin Gradle qui instrumente automatiquement les Activity, les clients HTTP (OkHttp, Retrofit, Volley) et les services en arrière-plan. New Relic Android agent suit également WebView, le chargement d’images et les opérations de base de données Room.

import com.newrelic.agent.android.NewRelic

class App : Application() {
    override fun onCreate() {
        super.onCreate()
        NewRelic.withApplicationToken("YOUR_TOKEN")
            .withCrashReporting(true)
            .withHttpResponseBodyCapture(true)
            .start(this)
    }
}

Le code initialise le SDK New Relic avec le signalement des crashs activé et la capture du corps de la réponse HTTP. Le paramètre withHttpResponseBodyCapture permet de voir le contenu de la réponse en cas d’erreurs 4xx/5xx, ce qui est essentiel pour diagnostiquer les problèmes d’API.

Configuration sur iOS

Le SDK iOS prend en charge Swift Package Manager et CocoaPods. Après l’installation, l’agent intercepte automatiquement les requêtes URLSession, les métriques UIApplication et les erreurs Swift. New Relic iOS agent collecte également les métriques de batterie, les compteurs de lancement et la température de l’appareil — des données utiles pour évaluer l’impact de l’application sur l’appareil.

import NewRelic

class AppDelegate: UIResponder, UIApplicationDelegate {
    func application(
        _ application: UIApplication,
        didFinishLaunchingWithOptions options: [UIApplication.LaunchOptionsKey: Any]?
    ) -> Bool {
        NewRelic.enableFeatures(NRFeatureFlag.SwiftAsyncURLSession)
        NewRelic.start(withApplicationToken: "YOUR_TOKEN")
        return true
    }
}

Le code active le monitoring des requêtes Swift async/await via URLSession (iOS 15+) et démarre l’agent New Relic. NRFeatureFlag.SwiftAsyncURLSession active l’instrumentation des appels modernes Swift Concurrency.

Traçage Distribué et Cartes de Services

New Relic Distributed Tracing combine les requêtes du client mobile via la passerelle API, les microservices et les bases de données en une seule trace. Il prend en charge les normes W3C Trace Context et OpenTelemetry, permettant d’intégrer les données d’outils tiers dans le traçage global.

Service Map

Service Map est une carte de dépendances entre les services construite automatiquement à partir des données de traçage. Chaque service est affiché comme un nœud du graphe, et les flèches entre eux représentent les appels d’un service à un autre. La couleur du nœud indique l’état de santé : vert (tout va bien), jaune (augmentation des erreurs), rouge (service indisponible). La Service Map est mise à jour en temps réel à mesure que l’architecture évolue.

Selon New Relic (2024), les équipes qui utilisent Service Map trouvent la cause racine des ralentissements 55 % plus rapidement qu’avec l’analyse manuelle des logs. Le graphe est particulièrement utile pour les architectures de microservices, où une panne en cascade dans un service peut apparaître comme un problème dans plusieurs composants non liés.

Intégration avec le Client Mobile

New Relic relie les sessions mobiles au traçage côté serveur via des en-têtes. Si l’application mobile envoie une requête avec un en-tête New Relic, l’agent serveur récupère le contexte et la trace est affichée depuis l’appareil de l’utilisateur jusqu’à la base de données. Mobile instrumentation ajoute automatiquement les en-têtes nécessaires à toutes les requêtes HTTP sortantes.

Analyses avec NRDB et NRQL

NRDB est la base de données propriétaire de New Relic, optimisée pour le stockage et l’analyse de données de séries temporelles. Contrairement aux bases de données SQL traditionnelles, NRDB prend en charge une cardinalité illimitée (le nombre de valeurs d’attributs uniques), ce qui est essentiel pour la télémétrie avec des millions de combinaisons uniques (device_id, endpoint, version).

NRQL en Action

NRQL permet d’effectuer des requêtes analytiques complexes sans exporter les données vers un système BI. Par exemple, il peut calculer « quel pourcentage d’utilisateurs iOS 17 subit un démarrage à froid de plus de 3 secondes, groupé par modèle d’appareil ». Cela aide à prendre des décisions concernant la prise en charge des anciens appareils et l’optimisation pour des modèles spécifiques.

SELECT percentile(coldStartTime, 95)
FROM MobileSession
WHERE osVersion LIKE "iOS 17%"
AND coldStartTime > 3
FACET deviceModel
SINCE 7 days ago
LIMIT 20

Une requête NRQL renvoie le temps de démarrage à froid p95 pour les applications iOS 17 où le démarrage à froid dépasse 3 secondes, groupé par modèle d’appareil. Cela permet d’identifier que l’iPhone XS présente un démarrage 40 % plus lent que l’iPhone 15, et de prendre des décisions d’optimisation.

Alertes et Détection d’Anomalies par IA

New Relic fournit un système d’alertes flexible avec prise en charge de seuils statiques et dynamiques. Static alert se déclenche lorsqu’une valeur fixe est dépassée : Apdex < 0,85. Dynamic alert utilise l’apprentissage automatique pour détecter les anomalies : le système apprend le comportement typique de la métrique au cours des 4 dernières semaines et se déclenche lorsque l’écart dépasse 3 écarts types.

Détection d’Anomalies par IA

New Relic AI (anciennement Applied Intelligence) détecte automatiquement les anomalies dans tous les types de données — métriques, événements, logs — sans configuration manuelle de seuils. AI anomaly detection tient compte de la saisonnalité (le trafic diurne est plus élevé que le trafic nocturne, les jours ouvrables plus que les week-ends) et évite les faux positifs lors des fluctuations attendues. Lorsqu’une anomalie est détectée, l’IA crée un incident avec une suggestion de cause racine basée sur la corrélation avec d’autres métriques.

Intégration avec PagerDuty et Slack

New Relic prend en charge l’envoi de notifications à PagerDuty, Slack, Opsgenie, Webhook et par e-mail. Notification channels sont configurés au niveau de la politique d’alerte et permettent d’envoyer différentes notifications à différentes équipes : les erreurs critiques à l’ingénieur de garde via PagerDuty, les avertissements au canal Slack de l’équipe.