New Relic可观测性平台连接业务成果与应用性能

New Relic本周更新了其可观测性平台，新增功能旨在将应用健康状况和性能直接与业务成果关联。该更新将帮助将生成式AI嵌入营收应用程序并在软件开发过程中使用代码生成工具的企业。

New Relic首席产品官Brian Emerson表示，有三股力量正在重塑企业可观测性：AI辅助开发、这些工具将产生的应用程序爆炸式增长，以及当生成式AI直接嵌入面向客户的工作负载时引入的不可预测性。

"当你开始将生成式AI嵌入应用程序时，非确定性的事情就会开始发生"，Emerson说。"故障是无声的。你需要理解行为模式；这与'事情是红色、黄色还是绿色'完全不同的世界。"

例如，一项名为智能工作负载的新功能可以自动发现和映射应用程序依赖关系，创建性能、基础设施和最终用户影响的"360度视图"。智能工作负载将传达关键绩效指标（KPI），如废弃购物车和转换率，而不是简单的绿色或红色技术指标。

"当你的系统缓慢时，它是在变得更糟，还是这样就可以？"New Relic首席技术策略师Nic Benders说。"当然，你的CPU很高。这是基础设施问题，但对你存在的目的有什么影响？这是你的头等大事，我们应该就此与你对话。"

通过此次发布，New Relic还推出了站点可靠性工程智能体，该智能体使用遥测数据（如指标、事件、日志、跟踪和节点关系）来自动化根本原因分析并向工程师优先发出警报。New Relic设想了一个"数字作战室"，其中AI智能体协调跨网络、数据库和应用程序域的事件响应，而网络工程师审查和批准推荐的行动，而不是进行初始分流。New Relic的2025年可观测性预测发现，大多数组织都意识到在问题影响性能之前解决问题的重要性，AI监控能力的使用从2024年的42%增长到2025年的54%。

行业观察者认为，这一愿景在企业组织中成为现实还需要一些时间。

"每个组织在其采用曲线和准备时间表上都是独特的"，IDC全球集团副总裁Stephen Elliot说。"IT行为变化是智能体AI采用中最被低估的要求之一。信任是必需的成分。"

New Relic还扩展了其数字体验监控套件以支持微前端（MFE）架构，其中Web应用程序被分解为更小的、由团队管理的组件。工程师现在可以监控每个组件并收集性能计时、错误、渲染和生命周期方法的指标，以跟踪依赖关系如何影响最终用户体验。单独的智能体AI监控功能添加了智能体到智能体交互的服务映射和单个智能体和工具的深入跟踪，New Relic表示这将解决多智能体部署增长时的可见性缺口。

IDC的Elliot表示，业务成果框架是一个行业趋势，但New Relic将数字体验管理扩展到收入智能是有意义的。"每个供应商都需要在技术和业务术语中传达价值"，他解释说。"仅有一个已经不够了。"

Elliot还表示，New Relic的混合OpenTelemetry方法让客户可以使用OTEL仪器而无需单独的收集器基础设施，这对企业买家来说越来越成为基本要求。"OTEL将长期存在，其采用率持续增长。随着更多企业将其作为可观测性策略的一部分，支持它越来越成为产品要求"，Elliot说。

智能工作负载作为预览版提供给New Relic交易监控解决方案Transaction 360的用户。其余功能作为预览版提供给所有New Relic平台用户。

Q&A

Q1：New Relic的智能工作负载功能能做什么？

A：智能工作负载可以自动发现和映射应用程序依赖关系，创建性能、基础设施和最终用户影响的360度视图。它会传达关键绩效指标如废弃购物车和转换率，而不是简单的技术指标，帮助企业理解系统性能对业务的实际影响。

Q2：生成式AI嵌入应用程序后会带来什么监控挑战？

A：当生成式AI嵌入应用程序时，会产生非确定性行为，故障往往是无声的。传统的红绿灯状态监控已经不够，需要理解行为模式。这要求监控工具能够识别和分析更复杂的性能模式，而不仅仅是简单的系统状态。

Q3：New Relic的站点可靠性工程智能体如何工作？

A：该智能体使用遥测数据如指标、事件、日志、跟踪和节点关系来自动化根本原因分析，并向工程师优先发出警报。它能够在数字作战室中协调跨网络、数据库和应用程序域的事件响应，让工程师专注于审查和批准推荐行动而非初始分流工作。