New Relic — 검증 가능성과 플랫폼이란

검증 가능성에서 New Relic이란

New Relic은 2008년에 설립된 가장 오래된 그리고 가장 성숙한 검증 가능성 플랫폼 중 하나입니다. 초기에 New Relic은 웹 액플리케이션(Ruby on Rails)의 APM으로 위치를 잡았지만, 수년 것처러 모바일 액플리케이션, 브라우저, 마이크로서비스, 서버리스 함수 그리고 인프라스트럭처를 포굴하는 풀-스택 플랫폼으로 성장했습니다.

2020년에 New Relic은 New Relic One을 선보였습니다 — 커스텀 대시보드, NRQL 쿼리 그리고 어떤 소스에서든 데이터 통합을 지원하는 완전히 재설계된 플랫폼입니다. 경쟁사(Datadog, Dynatrace)와 달리, New Relic은 훅휴한 무료 티어를 제공합니다: 기본 메트릭에 대한 보졸 기간 제한 없이 월 100GB 데이터(모든 텔레메트리 유형 포함 — 메트릭, 트레싱, 로그).

New Relic State of Observability Report (2024)에 따르면, 74% 조직이 모바일 모니터링에 New Relic을 사용하며, 플랫폼 도입 후 사고 탐지 평균 시간이 3시간에서 12분으로 감소합니다. 주요 사용 사례는 마이크로서비스 APM, 모바일 액플리케이션 모니터링 그리고 풀-스택 디버깅입니다.

New Relic One 아키텍처: 대시보드와 NRQL

New Relic One은 플랫폼의 중앙 콘솔로, 모든 데이터 유형을 하나의 인터페이스로 통합합니다. 사용자는 위젯(선 차트, 힌트 맵, 테이블, 리스트)를 사용하여 무한대의 대시보드를 만들 수 있습니다. 각 위젯은 시계열 데이터에 최적화된 고유 데이터베이스인 NRDB(New Relic Database)에 대한 쿼리를 기반으로 구축됩니다.

커스텀 대시보드

New Relic One은 다양한 사용자을 위한 대시보드 생성을 지원합니다: 상세 메트릭(지연 p95, 호처리량, 오류율)을 갖춘 기술 대시보드, Apdex 점수 및 커스텀 메트릭(전환, 체크아웃 시간)을 갖춘 비즈니스 대시보드, 그리고 인프라 대시보드(CPU, 메모리, 네트워크)입니다. Dashboard-as-code는 Terraform 프로바이더와 New Relic API를 통해 지원됩니다.

NRQL — 쿼리 언어

NRQL(New Relic Query Language)은 텔레메트리 데이터를 쿼리하기 위한 SQL-유사 언어입니다. 외부 도구 없이 데이터 선택, 집계 및 시각화가 가능합니다. NRQL은 시계열 함수(TIMESERIES, SINCE, UNTIL), 속성 필터링, 그룹화(FACET) 및 백분위수 계산을 지원합니다.

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

NRQL 쿼리는 지난 1시간 동안 각 모바일 액 엔드포인트의 평균 응답 시간을 시간 간격별로 나뉴 보여줍니다. 결과는 New Relic One 대시보드에서 선 차트로 시각화됩니다.

iOS 및 Android용 New Relic Mobile SDK 설정

New Relic Mobile agent는 iOS(Swift, Objective-C) 및 Android(Kotlin, Java)용 SDK를 제공하며, 성능 메트릭, 카나, ANR 및 HTTP 요청을 자동 수집합니다. 설정은 10분 걸리며, 의존성 추가 및 액플리케이션 토큰으로 초기화하는 것이 포함됩니다.

Android 설정

Android SDK는 Activity, HTTP 클라이언트(OkHttp, Retrofit, Volley) 및 백그라운드 서비스를 자동 계기화하는 Gradle 플러그인을 통해 추가됩니다. New Relic Android agent는 WebView, 이미지 로딩 및 Room 데이터베이스 작업도 추적합니다.

import com.newrelic.agent.android.NewRelic

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

코드는 그리고 HTTP 응답 본문 캡처가 사용성으로 설정된 상태로 New Relic SDK를 초기화합니다. withHttpResponseBodyCapture 매개변수는 4xx/5xx 오류 시 응답 내용을 확인할 수 있게 해주며, 이는 API 문제 진단에 중요합니다.

iOS 설정

iOS SDK는 Swift Package Manager와 CocoaPods를 지원합니다. 설치 후, 에이전트는 URLSession 요청, UIApplication 메트릭 및 Swift 오류를 자동 가로책니다. New Relic iOS agent는 배터리 메트릭, 실행 회수 및 기기 온도도 수집합니다 — 액플리케이션이 기기에 미치는 영향을 평가하는 데 유용한 데이터입니다.

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
    }
}

코드는 URLSession(iOS 15+)을 통한 Swift async/await 요청의 모니터링을 사용하게 하고 New Relic 에이전트를 시작합니다. NRFeatureFlag.SwiftAsyncURLSession은 근대적인 Swift Concurrency 호출의 계기화를 사용하게 합니다.

분산 트레싱과 서비스 맵

New Relic Distributed Tracing은 모바일 클라이언트로부터 API Gateway, 마이크로서비스 및 데이터베이스를 거쳐 요청을 하나의 trace로 통합합니다. W3C Trace Context 및 OpenTelemetry 표준을 지원하여 제3자 도구의 데이터를 전체 트레싱에 통합할 수 있습니다.

Service Map

Service Map은 트레싱 데이터를 기반으로 서비스 간의 의존 관계를 자동으로 구축한 맵입니다. 각 서비스는 그래프 노드로 표시되며, 그 사이의 화살표는 한 서비스가 다른 서비스를 호출하는 것을 나타냅니다. 노드 색상은 건강 상태를 나타냅니다: 논색(정상), 노란색(오류 증가), 빨간색(서비스 사용 불가). Service Map은 아키텍처가 변경됨에 따라 실시간으로 업데이트됩니다.

New Relic (2024)에 따르면, Service Map을 사용하는 팀은 수동 로그 분석보다 55% 빠르게 성능 저하의 근본 원인을 찾습니다. 이 그래프는 특히 마이크로서비스 아키텍처에서 유용한데, 한 서비스의 연쇠 장애가 여러 관련이 없는 컴포넌트의 문제로 나타날 수 있기 때문입니다.

모바일 클라이언트 통합

New Relic은 헤더를 통해 모바일 세션을 서버 측 트레싱과 연결합니다. 모바일 액플리케이션이 New Relic 헤더를 포함한 요청을 보내면, 서버 에이전트가 컨텍스트를 전달받고 사용자 기기부터 데이터베이스까지의 trace가 표시됩니다. Mobile instrumentation은 모든 출가 HTTP 요청에 필요한 헤더를 자동으로 추가합니다.

NRDB와 NRQL을 통한 분석

NRDB는 시계열 데이터 저장 및 분석에 최적화된 New Relic의 고유 데이터베이스입니다. 전통적 SQL 데이터베이스와 달리, NRDB는 무한 카디널리티(고유 속성 값의 수)를 지원하며, 이는 수백만 고유 조합(device_id, endpoint, version)이 있는 텔레메트리에 중요합니다.

실제 NRQL 사용

NRQL은 BI 시스템으로 데이터를 내보내지 않고 복잡한 분석적 쿼리를 수행할 수 있습니다. 예를 들면, “기기 모델별로 그룹화된, 코드 시작 시간이 3초를 초과하는 iOS 17 사용자의 비율”을 계산할 수 있습니다. 이는 구형 기기 지원 및 특정 모델 최적화에 대한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

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

NRQL 쿼리는 코드 시작이 3초 이상인 iOS 17 액플리케이션의 p95 코드 시작 시간을 기기 모델별로 그룹화해 반환합니다. 이를 통해 iPhone XS가 iPhone 15보다 40% 느린 시작을 보이는 것을 확인하고 최적화 결정을 내릴 수 있습니다.

경보 및 AI 이상 탐지

New Relic은 정적 및 동적 임계값을 지원하는 유연한 경보 시스템을 제공합니다. Static alert은 고정값이 초과됨 경우 발동됩니다: Apdex < 0.85. Dynamic alert는 기계 학습을 사용하여 이상을 탐지합니다: 시스템이 지난 4주 동안의 일반적인 메트릭 베이퍼를 학습하고 편차가 3 표준 편차를 초과할 때 발동됩니다.

AI 이상 탐지

New Relic AI(이전 Applied Intelligence)는 수동 임계값 설정 없이 메트릭, 이벤트, 로그 등 모든 데이터 유형에서 이상을 자동 탐지합니다. AI anomaly detection은 계절성(주간 트래픽이 야간보다 많고, 평일이 주말보다 많음)을 고려하며 예상되는 변동에서 오경보를 피합니다. 이상이 탐지되면, AI는 다른 메트릭과의 상관관계를 기반으로 근본 원인을 제시하는 사고를 생성합니다.

PagerDuty 및 Slack 통합

New Relic은 PagerDuty, Slack, Opsgenie, Webhook 및 이메일로 알림 전송을 지원합니다. Notification channels은 경보 정책 수준에서 구성되며 팀별로 다른 알림을 보내는 것이 가능합니다: PagerDuty를 통한 당직 엔지니어에게 중대 오류, 팀의 Slack 채널로 경고.