NRQLによる分析【ITreview】IT製品のレビュー・比較サイト

良いポイント

NRQLに優位性があるように思える。
New Relicプラットフォームに取り込まれたすべてのデータ（メトリクス、イベント、ログ、トレース）に対してSQLライクな構文で柔軟かつ強力なクエリを実行できるのが最大の強みです。単なるデータの表示に留まらず、FACET句を用いた多角的な集計・グルーピング、TIMESERIESによる時系列での傾向分析、FILTERによる条件付きでの計算などを自在に行えます。これにより、事前に定義されたダッシュボードでは見つけられない特定の相関関係や異常値を発見することが可能になり、深い洞察（インサイト）を得られます。カスタムアラートの設定にも利用でき、監視の高度なカスタマイズを実現します。
この二つの要素により、New Relicはインフラからアプリケーションまでを一気通貫で監視・分析し、迅速な問題解決と深い洞察を提供します。

改善してほしいポイント

New Relic Query Language (NRQL) は強力ですが、ユーザー体験や機能面でいくつかの改善点が考えられます。
・複雑なクエリのデバッグ・エラーハンドリング
複雑な FACET や FILTER 句を用いたクエリを作成する際、構文エラーやロジックミスがあった場合のデバッグ機能が限定的です。エラーメッセージが汎用的で、問題の具体的な箇所を特定しにくい場合があります。より詳細なエラーフィードバックや、ステップごとのクエリ実行結果を確認できるデバッグ環境の提供が望まれます。

・構文の学習曲線
SQLに似ていますが、NRQL特有の集計関数やデータ型があり、特に初心者がこれらの機能を完全にマスターするまでに学習コストがかかります。より直感的なクエリビルダーの強化や、一般的な分析パターンに対するテンプレート機能が充実すると、利用しやすくなります。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

NRQLは、アプリケーションやインフラストラクチャのパフォーマンス問題の原因特定において、特にその真価を発揮する思います。
突発的なレイテンシ上昇の原因特定
あるECサイトで、特定の時間帯にトランザクションのレイテンシ（応答時間）が突発的に上昇する問題が発生しました。従来の監視では平均値しか分からず原因不明でしたが、NRQLを使用してデータを詳細に分析しました。
クエリを実行し、トランザクションデータをホストごとにグルーピングして比較したところ、特定の1台のホストでのみレイテンシが顕著に悪化していることを発見しました。さらにそのホストのインフラメトリクス（CPU使用率、ディスクI/O）をNRQLで確認した結果、そのホスト上でバッチ処理が重なって実行されていたことが原因だと判明しました。
これにより、アプリケーションコードを調べることなく、インフラ側のリソース競合という根本原因を特定・解決することができました。

検討者へお勧めするポイント

特にNRQLが強力なので活用をお勧めします。

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